Архитектура решений для обработки данных (Data Processing Solution Architecture)
Надежное решение для обработки данных обычно следует структурированному потоку, перемещая данные через различные этапы: прием, хранение, обработка и потребление.
Вот откуда берутся ваши данные. Они могут быть невероятно разнообразными:
Транзакционные базы данных (транзакционные База данных телефонных номеров базы данных): SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle (для оперативных данных, например, заказов, информации о клиентах).
Логи приложений и веб-серверов
(Журналы приложений и веб-серверов): Nginx, Apache, события приложений (для мониторинга поведения пользователей).
Системы ERP/CRM (ERP/CRM-системы): SAP, Salesforce (для критически важных для бизнеса данных).
Устройства IoT/Сенсоры (Устройства/Датчики IoT): данные телеметрии в реальном времени.
Сторонние API (Third-Party API): каналы Для эффективного внедрения динамической социальных сетей, данные о погоде, рыночные данные.
Файлы: CSV, JSON, XML, Parquet, Avro (например, из SFTP, S3 buckets).
Потоковые данные (Streaming Data): потоки кликов, финансовые транзакции, сетевые события.
Прием данных (прием данных)
Этот уровень отвечает за эффективный сбор данных из различных источников и перемещение их на уровень хранения.
Для пакетной обработки (для пакетной обработки):
Инструменты ETL/ELT (ETL/ELT Tools): Apache Nifi, Talend, Airbyte, AWS Glue, Azure Data Factory. Эти инструменты извлекают, преобразуют (при необходимости) и загружают Номер Бельгии данные, часто по расписанию.
Скрипты (Scripts): Python, скрипты Shell для упрощения передачи файлов или экспорта баз данных.
