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Qlik資訊|DevOps還沒搞明白,DataOps又來了?

轉帖|行業資訊|編輯:況魚杰|2020-09-04 11:43:22.867|閱讀 234 次

概述:相信DevOps已經是大家的老朋友了,那么你聽說過DataOps嗎?DataOps借鑒了DevOps的原理,在軟件開發(Dev)和IT運營(Ops)的基礎上構建和增強數據管道的實踐和技術,以快速滿足業務分析需求。那么DataOps究竟都有哪些亮點呢?

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相信DevOps已經是大家的老朋友了,那么你聽說過DataOps嗎?DataOps借鑒了DevOps的原理,在軟件開發(Dev)和IT運營(Ops)的基礎上構建和增強數據管道的實踐和技術,以快速滿足業務分析需求。那么DataOps究竟都有哪些亮點呢?

在當今競爭異常激烈的商業環境中,實時洞察信息至關重要。用戶需要強大的分析解決方案才能快速做出決策。

然而傳統的數據批處理面臨速度緩慢、不夠靈活、工作量大等問題。數據使用者需要更加方便地實時訪問數據。許多現有的流程和技術根本無法滿足這種日益增長的需求,使IT部門的工作變得更加復雜,遇到更大的瓶頸。

與之相比,Qlik的數據集成平臺可自動從核心事務系統創建數據流,將數據高效同步到本地和云中的應用程序、數據倉庫和數據湖,并通過類似亞馬遜的方式選購市場體驗,以即時獲得數據。借助Qlik,用戶可以輕松快速獲取數據,提升商業價值。

Qlik 免費試用


數據倉庫自動化


業務需求日新月異不斷變化。數據集也日趨多樣化。為了滿足實時傳輸分析就緒數據方面日益增長的需求,Qlik的數據集成平臺實現了整個數據倉庫生命周期的自動化。

實時數據提取和更新

變更數據捕獲可實時地將數據從各種異構數據庫、數據湖和企業數據源(如大型機和SAP)移至數據倉庫。

  • CDC streams流
  • 通用數據源、目標數據庫和平臺
  • 企業范圍的監控

自動持續精化的數據細化

Qlik實現了倉庫設計、ETL代碼生成及數據更新的自動化——一切皆采用最優方法。該平臺可以快速進行大規模的復雜數據聯合關聯、建模及轉換。統一的編配和管理控制臺可以在本地和云中執行任何規模的集成任務。

  • 智能模型驅動工作流
  • 自動ETL、字段集和數據集市腳本生成
  • 試運行變更管理擴展
  • 將新數據集更新到目錄,便于即時獲取



數據湖創建


企業用戶需要確保數據可靠、及時更新,以便進行分析。Qlik用于數據湖創建的數據集成平臺實現了數據管理過程的自動化。該平臺根據數據使用者的獨特需求和安全憑證為其提供查詢查找、理解和使用數據的強大工具。還可以讓數據工程師快速添加新數據源,確保順利完成從實時數據攝取提取到精化細化、配置和管理的整個過程。即使在具有多個大量用戶、數據源或復雜基礎架構的大型環境中,數據保護功能也很容易管理。

實時數據流

變更數據捕獲(CDC)實時地將數據從各種異構數據庫、數據倉庫和企業數據源(如大型機和SAP)移至數據湖。

  • CDC streams流
  • 通用數據源、目標和平臺
  • 企業范圍的監控

可靠的企業就緒數據

Qlik為數據湖以及企業內的所有數據創建安全的企業級目錄,無論數據位于何處。企業用戶可以通過一個數據集市查找、理解和使用任何企業數據源,獲取洞察信息。

  • 智能集成數據目錄
  • 安全和管理
  • IT和企業協作

持續精化的數據細化

Qlik將變更流標準化,整合到數據湖中的一個轉換就緒數據存儲區。自動將多表和多元數據合并為靈活的數據格式,并保留完整歷史記錄的靈活格式。最終結果,數據使用者可以快速訪問可靠的數據,而無需了解背后的自動化結構。

  • 管道過程自動化和編配
  • 彈性和自動修復
  • 大規模準備和配置



CDC串流——CDC Streaming


Qlik數據集成平臺使用變更數據捕獲將各種來源的分析就緒的數據高效傳輸到數據倉庫、數據湖、串流平臺和云平臺。CDC確保數據及時更新,源系統不會受到任何影響。

CDC

Qlik通過完全自動執行端到端復制的簡單圖形界面實時移動數據,使數據工程師可以輕松設置、控制和監測數據管道。

  1. 基于日志的無代理方法
  2. 零內存占用架構
  3. 針對云進行了優化

通用數據源、目標和平臺

Qlik支持各種數據源和目標庫,用戶可以在本地和云中或混合環境中進行數據的加載、提攝取、遷移、分配、整合或同步。

  1. RDBMS關系型數據庫:Oracle、SQL、DB2、MySQL、Sybase、PostgreSQL
  2. 數據倉庫:Snowflake、Azure Synapse、Exadata、Teradata、IBM Netezza、Vertical、Pivotal、MS SQL
  3. 云:AWS、Azure、Google Cloud、Databricks
  4. Hadoop:Apache、Cloudera、MapR
  5. 串流平臺:Apache Kafka、Confluent
  6. 企業應用程序:SAP、Salesforce
  7. 遺留系統:IMS/DB、DB2 z/OS、RMS、VSAM、COBOL

企業范圍的監控

在分布式數據中心和云環境中設計、執行和監測數千個集成任務。通過關鍵績效指標和警報輕松實時擴展和監測數據流。

  1. 集中式管理
  2. 性能和資源利用優化
  3. 開放式REST和.NET API

Qlik數據集成平臺提供了實施最具挑戰性的企業級集成計劃所需的一切。


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