Trang chủ Thế giới nói gì Khái quát về Data Pipeline

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra các quyết định sáng suốt. Song, đối với dữ liệu đến từ nhiều nguồn, ở các định dạng khác nhau, được lưu trữ trên đám mây, không máy chủ hoặc tại chỗ, Data Pipeline là bước tiền đề để tập trung dữ liệu cho kinh doanh thông minh và phân tích đáng tin cậy.

Data Pipeline là gì?

Một Data Pipeline sẽ thực hiện các nhiệm vụ tổng hợp, sắp xếp và di chuyển dữ liệu đến hệ thống mục tiêu nhằm tiến hành lưu trữ và phân tích. Các Data Pipeline hiện đại tự động hóa quy trình ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải) và bao gồm cả nhập liệu, xử lý, lọc, chuyển đổi và di chuyển trên bất kỳ kiến ​​trúc đám mây nào, đồng thời bổ sung thêm các lớp phục hồi chống lại sự cố.

Data Pipeline: giải pháp hiệu quả cho các nghiệp vụ hướng dữ liệu

Luồng hiệu quả của dữ liệu – ví dụ từ ứng dụng SaaS (Software as a Service) đến kho dữ liệu – là một trong những hoạt động quan trọng nhất của nghiệp vụ hướng dữ liệu. Tác vụ phân tích không thể bắt đầu, cho đến khi dữ liệu đảm bảo tính sẵn sàng. Một vấn đề khác là, luồng dữ liệu có thể không ổn định bởi những nguy cơ sai sót trong quá trình vận chuyển từ hệ thống này sang hệ thống khác, như sự cố tắc nghẽn (gây ra độ trễ) hoặc sự mâu thuẫn, trùng lặp giữa các nguồn. Khi mức độ phức tạp của các yêu cầu và số lượng nguồn dữ liệu nhân lên, những vấn đề này ngày càng trở nên trầm trọng về quy mô và hệ quả. 

Với Data Pipeline, phần mềm loại bỏ các bước thủ công khỏi quy trình và cho phép luồng dữ liệu tự động chảy từ điểm này đến điểm khác. Data Pipeline bắt đầu từ việc xác định dữ liệu được thu thập ở đâu và như thế nào. Nó tự động hóa các quy trình liên quan đến trích xuất, chuyển đổi, kết hợp, xác thực và tải dữ liệu để phân tích và trực quan hóa. Không những thế, Data Pipeline cung cấp tốc độ đầu-cuối bằng cách loại bỏ lỗi và chống tắc nghẽn hoặc độ trễ. Đồng thời, nó có thể xử lý nhiều luồng dữ liệu cùng một lúc. Nói tóm lại, đây là một giải pháp cần thiết cho các tác vụ hướng dữ liệu.

Data Pipeline coi tất cả dữ liệu dưới dạng dữ liệu truyền trực tuyến và cho phép các lược đồ linh hoạt. Bất kể dữ liệu đến từ nguồn tĩnh (như cơ sở dữ liệu tệp tin phẳng) hay từ các nguồn thời gian thực (chẳng hạn như giao dịch bán lẻ trực tuyến), Data Pipeline đều chia mỗi luồng dữ liệu thành các phần nhỏ hơn, từ đó tiến hành xử lý song song, giúp bổ sung năng lực tính toán.

Hơn nữa, Data Pipeline không yêu cầu đích cuối cùng là kho dữ liệu (Data Warehouse). Nó có thể định tuyến dữ liệu vào một ứng dụng khác, chẳng hạn như công cụ trực quan hóa hoặc Salesforce. Do đó, Data Pipeline được coi như một dây chuyền lắp ráp cuối cùng. 

Data Pipeline và ETL: Đâu là khác biệt?

Hai khái niệm Data Pipeline và ETL thường được sử dụng thay thế cho nhau. ETL là viết tắt của Extract, Transform và Load, tức quy trình trích xuất, chuyển đổi và truyền tải dữ liệu. ETL tiến hành trích xuất dữ liệu từ một hệ thống, sau đó chuyển đổi và tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Các ống ETL thường chạy theo “lô”, có nghĩa là dữ liệu được chuyển trong một đoạn lớn, tại một thời điểm cụ thể để đến hệ thống mục tiêu. Thông thường, điều này xảy ra trong các khoảng thời gian được lên lịch đều đặn từ trước; ví dụ: bạn có thể định cấu hình các lô chạy lúc 00:30 sáng hàng ngày khi lưu lượng truy cập hệ thống thấp.

Ngược lại, Data Pipeline là một thuật ngữ rộng hơn ETL. Nói cách khác, ETL là tập con của Data Pipeline. Data Pipeline đề cập đến một hệ thống có thể di chuyển dữ liệu từ vị trí này đến vị trí khác. Dữ liệu không nhất thiết được chuyển đổi và có thể được xử lý ngay tại thời gian thực (hoặc truyền trực tuyến) thay vì theo từng “lô”. Truyền trực tuyến đồng nghĩa với việc dữ liệu được xử lý theo một dòng liên tục. Điều này là rất hữu ích đối với những dữ liệu yêu cầu tính cập nhật, chẳng hạn như dữ liệu từ lưu lượng giám sát cảm biến. Ngoài ra, dữ liệu không nhất thiết được tải vào cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu mà có thể tải đến bất kỳ mục tiêu nào chẳng hạn như nhóm AWS hoặc hồ dữ liệu hoặc thậm chí có thể kích hoạt webhook trên hệ thống khác để khởi động một quy trình kinh doanh cụ thể.

Phân loại giải pháp Data Pipeline

Có một số giải pháp Data Pipeline khác nhau, và mỗi loại phù hợp với một mục đích riêng. Dưới đây là những Data Pipeline phổ biến nhất hiện tại. Lưu ý rằng các hệ thống này không loại trừ lẫn nhau. Ví dụ: bạn có thể sử dụng một Data Pipeline được tối ưu hóa cho cả đám mây và thời gian thực.

  • Batch (nhóm): Xử lý theo nhóm và hàng loạt trở nên hữu ích nhất nếu bạn cần di chuyển một khối lượng lớn dữ liệu trong khoảng thời gian đều đặn. Ở trường hợp này, thời gian thực không là yêu cầu bắt buộc. Ví dụ: tích hợp dữ liệu Marketing vào một hệ thống lớn hơn để phân tích.
  • Real-time (thời gian thực) Các công cụ này được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu trong thời gian thực. Trường hợp khuyến khích sử dụng là khi xử lý dữ liệu từ nguồn phát trực tuyến, chẳng hạn như dữ liệu từ thị trường tài chính hoặc đo từ xa nhờ các thiết bị kết nối.
  • Cloud native được tối ưu hóa để hoạt động với dữ liệu dựa trên đám mây, chẳng hạn như dữ liệu từ nhóm AWS. Loại hình này cho phép tổ chức tiết kiệm đáng kể chi phí dành cho cơ sở hạ tầng và tài nguyên chuyên môn, bởi có thể dựa vào những yếu tố sẵn có đến từ nhà cung cấp.
  • Open source (mã nguồn mở) hữu ích nhất khi doanh nghiệp cần một giải pháp chi phí thấp thay thế cho gói thương mại. Yêu cầu bắt buộc nếu muốn triển khai Data Pipeline mã nguồn mở là tổ chức đó cần phải có chuyên môn để phát triển hoặc mở rộng công cụ phù hợp với mục đích của mình. 

(Nguồn: Alooma)

BÀI MỚI NHẤT

Giảm chiều dữ liệu để tăng hiệu quả của mô hình AI

Các tập dữ liệu đa chiều (high-dimensionality datasets) hiện là tài nguyên quý giúp tổ chức nghiên cứu giải quyết những vấn đề phức...

Dữ liệu tổng hợp: Tất cả những điều bạn nên biết

Synthetic Data (Dữ liệu tổng hợp) đang ngày càng được sử dụng phổ biến, bởi nó tiết kiệm chi phí sản xuất, đồng thời...

10 kho dữ liệu mở dành cho cộng đồng Xử lý ảnh y tế

Một trong những thử thách lớn nhất hiện nay đối với cộng đồng AI nói chung, Xử lý ảnh y tế nói riêng chính...

Giám đốc Khoa học VinBigdata chia sẻ cách khai thác dữ liệu trong kỷ nguyên số

Ngày 08/01/2021, GS. Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata đã có bài giảng đại chúng về...

BÀI ĐỌC NHIỀU

Data Lake và Data Warehouse: Đâu là lựa chọn phù hợp?

Data Lake và Data Warehouse là hai khái niệm hay bị nhầm lẫn trong dữ liệu lớn, song thực tế, điểm chung duy nhất...

Ảo hóa dữ liệu: bước đột phá của hồ dữ liệu

Khác với Kho dữ liệu (Data Warehouse) - nơi phát triển các lược đồ và phân cấp trước khi  lưu trữ dữ liệu, hồ...

Giáo sư Vũ Hà Văn được Hiệp hội Toán thống kê thế giới bầu chọn là Hội viên danh dự năm 2020

Với những cống hiến trong lý thuyết xác suất, đặc biệt là lý thuyết ma trận ngẫu nhiên, Giáo sư Vũ Hà Văn –...

Y học chính xác và căn bệnh ung thư

Theo BIS Research, tổng doanh thu toàn cầu của Y học chính xác được dự đoán sẽ tăng từ 43,59 tỷ USD lên mức...