ما المقصود بالمحاكاة الافتراضية للبيانات؟
ما المقصود بالمحاكاة الافتراضية للبيانات؟
المحاكاة الافتراضية للبيانات هي عملية تجريد عمليات البيانات من موقع تخزين البيانات الأساسي. تُخزِّن المؤسسات الحديثة البيانات بتنسيقات متعددة، من الجداول التقليدية إلى الرسائل والملفات في الوقت الفعلي، عبر أنظمة ومنصات مختلفة. قد لا يكون نقل هذه البيانات فعليًا إلى نظام مركزي واحد دائمًا حلاً عمليًا أو فعالًا من حيث التكلفة.
تستخدم افتراضية البيانات الوصفية، وهي بيانات حول البيانات، لإنشاء طبقة افتراضية لمعالجة البيانات. يمكن للمستخدمين النهائيين قراءة البيانات وتعديلها بطريقة متكاملة داخل الطبقة الافتراضية بدون الحاجة إلى فهم التقنيات الأساسية. بدلاً من المستخدم النهائي، تتفاعل الطبقة الافتراضية مع طبقة التخزين الأساسية لإرسال أو استرجاع البيانات حسب الحاجة.
ما سبب أهمية افتراضية للبيانات؟
تمتلك المؤسسات اليوم بيانات موزَّعة على مصادر متعددة ومتفرقة في الأنظمة المحلية، والخدمات السحابية، وأنظمة معزولة أخرى. إمكانات دمج البيانات المادية محدودة بسبب التحديات التالية:
- إن إدارة البيانات المصدر يدويًا عبر منصات متعددة قد تستغرق وقتًا طويلاً وتكون عرضة للأخطاء.
- يمكن أن يكون التحكم في الوصول لمصادر مستقلة متعددة معقدًا بسبب حوكمة البيانات الإلزامية.
- قد يكون الحفاظ على الاتصالات المباشرة بين مصادر البيانات أمرًا صعبًا عند إضافة مصادر أو مستخدمين جدد.
تتطلب طرق تكامل البيانات التقليدية الأخرى نقل البيانات إلى مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات. يوفر هذا النهج بالفعل مركزية، ولكنه يتطلب الحفاظ على نسخ متعددة متزامنة، الأمر الذي يمكن بدوره أن يؤثر على قدرات إعداد التقارير في الوقت الفعلي.
توفر أنظمة افتراضية البيانات العديد من المزايا الرئيسية مقارنةً بهذه الأساليب الأخرى.
التجريد
يُجرَّد الاستعلام عن المصادر الفعلية، وبذلك يمكنك العمل مع مجموعات بيانات معقدة بدون أن يضطر المستخدمون أو المطورون لمعرفة جميع التفاصيل الفنية خلفها.
حوكمة موحدة
نظرًا لأن افتراضية البيانات تعمل باستخدام بياناتك الوصفية، يمكنك تنفيذ حوكمة مركزية داخل طبقة الافتراضية. من السهل أيضًا إنشاء نماذج البيانات وتكرارها بحيث تكون متاحة بسرعة ويمكن إعادة استخدامها للمشروعات المستقبلية.
الوصول في الوقت الفعلي
تتيح لك افتراضية البيانات الاستعلام عن مصادر متعددة في الوقت الفعلي. لا تحتاج إلى انتظار عمليات المزامنة المجدولة. يمكن لمستخدمي نشاطك التجاري التفاعل مع تطبيق واحد بدلاً من الاتصال بكل نظام على حدة.
مصدر واحد للحقيقة
يمكنك التخلص من التكرار والارتباك الناجم عن البيانات القديمة في أحد الأنظمة بسبب تأخيرات المزامنة مع نظام آخر. يمكنك أيضًا تقليل تكاليف التخزين من خلال عدم نسخ البيانات إلى مخازن ومستودعات البيانات المركزية.
ما حالات استخدام المحاكاة الافتراضية للبيانات؟
من خلال تسهيل الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي، يمكن للمحاكاة الافتراضية دعم العديد من الوظائف المهمة.
التحليلات وذكاء الأعمال
غالبًا ما تتطلب مبادرات التحليلات، مثل التقارير الداخلية أو الامتثال التنظيمي، دمج البيانات من العديد من المصادر داخل المؤسسة. يتيح الوصول إلى البيانات الافتراضي للمحللين وفرق ذكاء الأعمال (BI) استكشاف البيانات وتحسين الاستعلامات بسهولة دون التأثير سلبًا على مصادر بيانات الإنتاج.
دعم الترحيل السحابي
يمكن أن تكون عملية ترحيل الأنظمة الكبيرة إلى السحابة بطيئة ومليئة بالأخطاء. تعد المحاكاة الافتراضية للبيانات أداة قوية للتخطيط الفعال للترحيل. يمكن لفريقك اختبار سيناريوهات النقل والتحقق من عمليات تكامل البيانات بدون تعطيل الأنظمة الحية.
تبسيط ترقيات الأنظمة الرئيسية
يمكن أن يستغرق بناء بيئات اختبار للمشروعات الكبرى، مثل ترقية نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وقتًا طويلاً ويتطلب تنسيقًا مكثفًا بين فرق متعددة. باستخدام تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات، يمكن للفرق إنشاء هياكل بيانات معقدة بسرعة لإنجاز العمل بكفاءة. يمكن أن يساعد ذلك في تقليل تكاليف البنية التحتية وتقصير أوقات النشر.
دعم نظام الإنتاج
يتطلب استكشاف المشكلات المعقدة في أنظمة الإنتاج وإصلاحها أحيانًا إعادة إنشاء خدمات بيانات كاملة لأغراض الاختبار. تتيح تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات لفرق تكنولوجيا المعلومات إنشاء البيئات واختبارها بسرعة بدون الحاجة إلى نسخ البيانات. سيسمح لهم ذلك بالتحقق من الإصلاحات وتحديد الآثار الجانبية غير المقصودة.
مهام سير عمل DevOps
يمكن للمطورين والمختبرين العمل مع بيئة بيانات افتراضية كاملة عند إعداد التطبيقات من أجل الإصدار. يمكنهم نمذجة كيفية عمل البرامج في العالم الحقيقي دون الحاجة إلى تكرار مجموعات البيانات الكبيرة.
ما إمكانيات طبقة المحاكاة الافتراضية للبيانات؟
يمكن أن توفر برامج المحاكاة الافتراضية للبيانات العديد من الإمكانات الرئيسية التي تبسِّط إدارة البيانات.
النمذجة الدلالية
يمكن تمثيل مفاهيم الأعمال ذات المغزى، مثل "العميل" أو "خط الإنتاج"، في بيانات افتراضية تكون مُجزأة عبر أنظمة متعددة. تسمح لك طبقة المحاكاة الافتراضية باستخدام البيانات لتحديد مفاهيم ذات معنى عبر مصادر متعددة بسهولة أكبر.
الاتصال الشامل
من خلال الوصول إلى مصادر البيانات داخل مؤسستك من خلال طبقة المحاكاة الافتراضية، يمكنك بسهولة تفكيك مجموعة البيانات المنعزلة وتزويد كل فريق بإمكانية الوصول في الوقت الفعلي إلى مجموعة بيانات موحدة.
استعلام عالي الأداء
يمكن أن تستخدم برامج المحاكاة الافتراضية للبيانات تقنيات الأداء الذكية لتحسين الاستعلامات المعقدة في عبارة واحدة فعالة. وبذلك لن ترسل استعلامات متكررة لأنظمة مختلفة.
كتالوجات البيانات
تتيح لك المحاكاة الافتراضية تخزين البيانات الوصفية أو معلومات حول بياناتك داخل النظام نفسه. يمكنك استخدام البيانات لتتبع المعلومات حول مجموعة البيانات الحالية وإنشاء كتالوج بيانات يدعم إمكانية اكتشاف البيانات.
كيف تعمل المحاكاة الافتراضية للبيانات؟
تعد المحاكاة الافتراضية للبيانات نوعًا من تكامل البيانات. بدلاً من التعامل مع البيانات بشكل مباشر، لا تعمل خدمات المحاكاة الافتراضية للبيانات إلا على البيانات الوصفية، مثل المعلومات حول مكان تخزين البيانات وكيفية تصنيفها وكيفية ارتباطها بالبيانات الأخرى.
استعلام المستخدم
لنفترض أن نشاطك التجاري يحتوي على قاعدة بيانات لإدارة علاقات العملاء (CRM) ونظام مخزون منفصل لإدارة منتجاتك. لكنك تريد العثور على جميع الطلبات التي قدمها عملاء يُدعون "Smith" في الشهرين الماضيين، وهو طلب يشمل النظامين. يمكنك إدخال الاستعلام الخاص بك في خدمة المحاكاة الافتراضية للبيانات.
تكامل البيانات
تقوم خدمة المحاكاة الافتراضية بتحليل الاستعلام إلى مكونات أصغر. باستخدام البيانات الوصفية الخاصة بها، تحدد الخدمة موقع البيانات لكل مكون من مكونات الاستعلام داخل مصادرك المختلفة. تقوم بإنشاء استعلامات فرعية لاسترداد معلومات العميل من نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) وطلب المعلومات من المخزون.
عرض البيانات
عندما تقوم المصادر بإرجاع البيانات، تُحوِّل خدمة المحاكاة الافتراضية للبيانات البيانات في الذاكرة العاملة، مع تعديل التنسيق والتسمية حسب الحاجة. تُصفي التكرارات المحددة بواسطة البيانات الوصفية. بعد ذلك، بمجرد اكتمال عملية التحويل، تقدم الخدمة نتيجة متكاملة لتطبيقك.
ما أساليب المحاكاة الافتراضية للبيانات في السحابة؟
لديك ثلاث أساليب عامة لتنفيذ المحاكاة الافتراضية للبيانات في السحابة: الحلول المصممة خصيصًا أو الأدوات التجارية أو الحلول المصمَمة للسحابة.
محاكاة افتراضية للبيانات مصممة خصيصًا
يتمثل خيارك الأول في تصميم حل المحاكاة الافتراضية للبيانات الخاص بك بشكل مخصص باستخدام البنية التحتية السحابية. في حين أنه يمكن أن يوفر مزيدًا من التحكم في التصميم والميزات، إلا أنه يتطلب أيضًا قدر كبير من التطوير والصيانة.
أدوات المحاكاة الافتراضية للبيانات التجارية
وهناك خيار آخر يتمثل في استخدام منصة مُسبَقة الإنشاء للمحاكاة الافتراضية للبيانات من أحد البائعين. تقدم هذه الأدوات عادةً موصلات مسبقة الإنشاء للعديد من مصادر البيانات وتحسينات الأداء. قد تدعم أيضًا التكامل مع معايير البيانات الوصفية للشركات الحالية.
المحاكاة الافتراضية للبيانات المصمَمة للسحابة
يستخدم هذا الأسلوب الخدمات المُدارة التي يقدمها موردو السحابة، مثل Amazon Web Services (AWS)، لتبسيط النشر والعمليات الجارية. إنه يمكّن المؤسسات التي تعمل بالفعل في السحابة أو تنتقل إليها من اعتماد المحاكاة الافتراضية للبيانات دون الحاجة إلى خبرة فنية واسعة.
كيف يمكن لـ AWS دعم تلبية متطلبات المحاكاة الافتراضية للبيانات؟
تقدم AWS إمكانات مدمجة أصلاً تتوافق مع العديد من تلك التي توفرها خدمات المحاكاة الافتراضية للبيانات التجارية. يمكن أن تدعم هذه الميزات المدمجة أصلاً مجموعة واسعة من حالات استخدام المحاكاة الافتراضية للبيانات.
Amazon Redshift تُشغِّل تحليلات البيانات الحديثة على نطاق واسع. سواءً كانت بياناتك الآخذة في التزايد مخزنةً في مخازن البيانات التشغيلية، أو مستودعات البيانات المركزية، أو خدمات التدفق، أو مجموعات بيانات تابعة لأطراف خارجية، فإن Amazon Redshift تساعدك في الوصول إلى البيانات ودمجها ومشاركتها بطريقة آمنة وبأقل قدر من النقل أو النسخ.
Amazon Athena هي خدمة تحليلات تفاعلية تعمل مباشرةً مع البيانات المخزنة في Amazon S3. خدمة Athena بلا خوادم، ولذلك لا توجد بنية أساسية للإعداد أو الإدارة، ويمكنك البدء في تحليل البيانات على الفور.
AWS Glue هي خدمة تكامل بيانات بلا خادم تُبَسِّط عملية اكتشاف البيانات وإعدادها ودمجها. تتمتع Amazon Athena وAmazon Redshift بتكامل أصلي مع كتالوج بيانات AWS Glue، وهو مستودع مركزي للبيانات الوصفية يدعم المحاكاة الافتراضية.
تُسهِّل AWS Lake Formation إدارة البيانات وتأمينها ومشاركتها عالميًا لأغراض التحليلات وتعلم الآلة (ML) بشكل مركزي. يمكنك مركزة أمن البيانات وحوكمتها باستخدام كتالوج بيانات AWS Glue، وإدارة البيانات الوصفية وأذونات البيانات في مكان واحد من خلال ميزات مألوفة بنمط قواعد البيانات. كما أنها توفر تحكمًا دقيقًا في الوصول إلى البيانات.
ابدأ استخدام المحاكاة الافتراضية للبيانات على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم.