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資料架構 - 資料架構型別
資料架構是指組織如何組織和管理其資料。不同型別的資料架構解決各種資料挑戰。以下是當今使用的一些主要資料架構型別。
集中式資料架構
在集中式資料架構中,所有資料都儲存和管理在一箇中心位置。使用者和應用程式連線到此中心繫統以訪問或修改資料。此中心繫統處理所有資料請求,確保資訊在整個組織中保持一致和安全。
- 優點:易於控制和保護資料。所有資料都位於一個位置,因此易於查詢。
- 缺點:如果中心繫統發生故障,所有資料訪問都會丟失。對於遠離中心位置的使用者來說,速度可能會很慢。
集中式資料架構中的資料流
- 從各種來源收集資料。
- 將其儲存在中心繫統中。
- 使用者從此中心點請求資料。
- 中心繫統處理這些請求並返回資料。
分散式資料架構
分散式資料架構將資料分散到多個獨立的位置或系統中。每個位置都管理自己的資料,而無需依賴中央權威。使用者從最近或最相關的位置訪問資料,並且在站點之間共享資料可能需要額外的步驟或協議。
- 優點:本地使用者訪問速度更快,如果一部分發生故障,其他部分仍可以正常執行。
- 缺點:保持所有位置之間資料一致性可能更具挑戰性,並且整體管理可能會變得更加複雜。
分散式資料架構中的資料流
- 資料在本地建立和儲存。
- 使用者從其最近或最相關的位置訪問資料。
- 更新在本地進行,無需中央協調。
- 在位置之間共享資料可能需要額外的流程。
分散式資料架構
分散式資料架構將資料分散到多個連線的系統或節點中。這些節點作為一個單一系統的一部分協同工作,共享工作負載。每個節點都可以獨立處理請求,但它們相互通訊以在需要時共享資料。中心繫統可能會監督所有節點之間資料的分佈和訪問。
- 優點:提供速度和一致性的良好平衡,並且可以有效地處理大量使用者和資料。
- 缺點:設定和管理可能很複雜,並且需要可靠的網路連線。
分散式資料架構中的資料流
- 資料分佈在各種連線的節點中。
- 每個節點都可以獨立處理請求。
- 節點相互通訊以根據需要共享資料。
- 中心繫統可能會監督資料的分佈和訪問。
資料倉庫架構
資料倉庫架構以結構化的格式從不同來源收集和儲存資料,旨在進行分析。它從不同的系統中提取資料,將其轉換為適合標準結構的資料,然後將其載入到倉庫中。然後,使用者可以查詢此聚合資料以進行報告、分析和決策制定。
- 優點:有助於整體分析並保留歷史資料。
- 缺點:可能成本高昂,並且資料可能並不總是最新的。
資料倉庫架構中的資料流
- 從各種源系統提取資料。
- 轉換資料以適合倉庫結構。
- 將轉換後的資料載入到倉庫中。
- 使用者查詢倉庫以進行分析和報告。
資料湖架構
資料湖架構以其原始格式儲存大量原始資料,接受所有型別的資料,無需預處理。當用戶想要分析資料時,他們可以直接從資料湖中訪問資料並根據需要進行處理。這允許對相同資料集進行靈活多樣的分析型別。
- 優點:可以儲存任何型別的資料,並且可以靈活地用於各種用途。
- 缺點:如果管理不當,可能會變得雜亂無章,難以找到特定資料。
資料湖架構中的資料流
- 從各種來源收集原始資料。
- 資料以其原始格式儲存。
- 使用者可以根據需要訪問和分析資料。
- 處理和結構化在使用時進行。
雲原生資料架構
雲原生架構使用透過網際網路訪問的遠端伺服器來儲存、管理和處理資料。它允許組織按需使用計算資源,而無需維護物理基礎設施。使用者可以使用網際網路連線從任何地方訪問資料和服務,並且系統可以根據需要輕鬆地擴充套件或縮減資源。
- 優點:可以從任何地方訪問,並且易於擴充套件或縮減。
- 缺點:它依賴於穩定的網際網路連線,並且可能需要考慮安全問題。
雲原生架構中的資料流
- 將資料上傳到雲端儲存。
- 雲服務處理和管理資料。
- 使用者透過 Web 介面或 API 訪問資料。
- 資源會根據需求自動擴充套件或縮減。
邊緣計算架構
邊緣計算架構在靠近其資料來源的地方(例如在裝置或本地伺服器上)處理資料,而不是首先將其傳送到集中式系統。這可以更快地處理對時間敏感的資料。然後,只有相關資料或結果才會傳送到中心繫統以進行長期儲存或進一步分析。
- 優點:提供更快的響應時間並減少透過網路傳送的資料量。
- 缺點:邊緣裝置上的處理能力有限,並且管理起來可能很複雜。
邊緣計算架構中的資料流
- 資料由裝置(例如感測器和物聯網裝置)生成。
- 在附近的邊緣裝置上進行即時處理。
- 只有相關資料或結果才會傳送到中心繫統。
- 中心繫統管理長期儲存和進一步分析。
微服務架構
微服務架構將應用程式分解成小的、獨立的服務,每個服務負責特定的功能並管理自己的資料。這些服務透過定義明確的介面或 API 相互通訊。這允許系統的不同部分獨立開發、部署和擴充套件。
- 優點:靈活且易於更新,不同的部分可以使用各種技術。
- 缺點:管理所有元件可能很複雜,並且可能遇到資料一致性問題。
微服務架構中的資料流
- 資料由裝置(例如感測器和物聯網裝置)生成。
- 在附近的邊緣裝置上進行即時處理。
- 只有相關資料或結果才會傳送到中心繫統。
- 中心繫統管理長期儲存和進一步分析。
Lambda 架構
Lambda 架構使用兩個並行系統處理資料:一個批處理層用於處理大量歷史資料,以及一個速度層用於處理即時資料。然後,服務層結合來自兩個層的成果,提供資料的全面檢視。這允許系統處理高容量批處理和低延遲即時資料分析。
- 優點:處理即時和歷史資料,提供低延遲讀取和更新,並提供資料的全面檢視。
- 缺點:實施起來可能很複雜,可能導致資料不一致,並且需要管理兩個獨立的系統。
Lambda 架構中的資料流
- 資料進入系統併發送到批處理層和速度層。
- 批處理層處理歷史資料。
- 速度層處理即時資料。
- 服務層結合結果以進行查詢。
Kappa 架構
Kappa 架構是 Lambda 架構的一個更簡單的版本,它將所有資料視為流。它使用單個流處理系統來處理即時資料和歷史資料重新處理,無需單獨的批處理層和速度層。這種方法透過對兩種資料型別使用相同的程式碼和基礎設施來降低複雜性。
- 優點:比 Lambda 更簡單,為所有資料提供一致的處理,並且更易於維護和更新。
- 缺點:對於大型批次效率較低,需要強大的流處理系統,並且僅限於合適的用例。
Kappa 架構中的資料流
- 所有資料都作為流進入系統。
- 流處理器處理即時資料和歷史資料。
- 處理後的結果儲存在服務層中。
- 查詢來自服務層。
- 要重新處理資料,請從頭開始重放流。
事件驅動架構
事件驅動架構專注於事件的產生、檢測和響應。事件是任何重要的變化,例如使用者操作或感測器讀數。元件透過傳送和接收事件進行通訊。當事件發生時,系統會快速處理它並採取必要的措施,通常會觸發新的事件作為響應。
- 優點:高度響應;鬆散耦合的元件;可很好地擴充套件以進行即時處理。
- 缺點:複雜的設計和除錯;事件排序方面的挑戰;事件風暴的可能性。
事件驅動架構中的資料流
- 發生事件併發布到事件通道。
- 事件使用者訂閱相關的通道。
- 這些使用者接收已釋出的事件。
- 然後,使用者處理事件,這可能會觸發新的事件。
對等 (P2P) 架構
對等 (P2P) 架構在網路中的平等對等方之間共享任務和工作負載,每個節點既充當供應商又充當消費者。沒有中央伺服器;每個對等方直接與其他對等方通訊,允許在沒有中央協調器的情況下共享資料和資源。
- 優點:高度可擴充套件和可靠,沒有單點故障並且資源利用率高。
- 缺點:難以管理和保護,效能可能不均勻,並且存在資料丟失的風險。
對等 (P2P) 架構中的資料流
- 對等方發起資料或資源請求。
- 該請求廣播到網路中的其他對等方。
- 具有請求資料或資源的對等方直接響應。
- 發起對等方從多個來源接收資料。
資料網格架構
資料網格架構將資料視為由特定於每個域的團隊管理的產品。每個團隊處理自己的資料並透過標準化介面使其可訪問,而中央治理確保所有資料產品的一致性。
- 優點:提高資料質量,易於擴充套件,並且可以很好地與業務領域協同工作。
- 缺點:需要文化轉變,實施可能具有挑戰性,並且可能導致資料重複。
資料網格中的資料流
- 領域團隊管理自己的資料產品。
- 透過標準介面訪問資料。
- 其他團隊根據需要使用這些產品。
- 中央管理確保一切保持一致。
資料織網架構
資料織物架構是一種完整的架構,可跨各種環境連線資料。它使用智慧的自動化系統來訪問資料所在的位置或根據需要移動資料。這確保了本地、雲和邊緣裝置在分析、資料科學和管理方面的一致功能。
- 優點:簡單的整合,在混合環境中執行良好,並提供自動化管理。
- 缺點:設定複雜,需要大量投資,並且需要專業技能。
資料織物中的資料流
- 資料來源連線到織物。
- 織物查詢並組織資料。
- 使用者請求他們需要的資料。
- 織物管理對資料的訪問。
- 將請求的資料傳送給使用者。