ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก
Data Pipeline คืออะไร ประโยชน์ของ Data Pipeline มีอะไรบ้าง Data Pipeline ทำงานอย่างไร Data Pipeline มีกี่ประเภท Data Pipeline และ ETL Pipeline ต่างกันอย่างไร AWS รองรับข้อกำหนด Data Pipeline ของคุณได้อย่างไร

Data Pipeline คืออะไร

Data Pipeline คือชุดขั้นตอนการประมวลผลเพื่อเตรียมข้อมูลขององค์กรให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ องค์กรมีข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ เช่น แอปพลิเคชัน อุปกรณ์ Internet of Things (IoT) และช่องทางดิจิทัลอื่น ๆ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลดิบจะไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้ จึงต้องย้าย จัดเรียง กรอง จัดรูปแบบใหม่ และวิเคราะห์เพื่อระบบุรกิจอัจฉริยะ Data Pipeline ประกอบด้วยเทคโนโลยีต่างๆ ในการตรวจสอบ สรุป และค้นหารูปแบบในข้อมูลเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ Data Pipeline ที่จัดระเบียบเป็นอย่างดีรองรับโปรเจกต์ Big Data หลากหลายประเภท เช่น การแสดงข้อมูลเป็นภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ รวมถึงงานด้านแมชชีนเลิร์นนิง

ประโยชน์ของ Data Pipeline มีอะไรบ้าง

Data Pipeline ช่วยให้คุณรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และแปลงข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ ช่วยขจัด Data Silo และทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลของคุณน่าเชื่อถือและแม่นยำยิ่งขึ้น ต่อไปนี้คือประโยชน์หลักบางประการของ Data Pipeline

ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

Data Pipeline ทำการล้างข้อมูลและปรับแต่งข้อมูลดิบ และปรับปรุงประโยชน์สำหรับผู้ใช้ปลายทาง ช่วยกำหนดรูปแบบมาตรฐานสำหรับช่องต่างๆ เช่น วันที่และหมายเลขโทรศัพท์ พร้อมกับตรวจหาข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูล นอกจากนี้ยังลบความซ้ำซ้อนและรับประกันคุณภาพของข้อมูลที่สอดคล้องกันทั่วทั้งองค์กร

การประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

วิศวกรข้อมูลต้องทำงานซ้ำๆ หลายอย่างไปพร้อมกับแปลงและโหลดข้อมูล Data Pipeline ช่วยให้พวกเขาทำงานแปลงข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ และมุ่งเน้นไปที่การค้นหาข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่ดีที่สุดแทน Data Pipeline ยังช่วยให้วิศวกรข้อมูลสามารถประมวลผลข้อมูลดิบที่สูญเสียคุณค่าเมื่อเวลาผ่านไปได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

การผสานรวมข้อมูลที่ครอบคลุม

Data Pipeline สรุปฟังก์ชันการแปลงข้อมูลเพื่อรวมชุดข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน สามารถตรวจสอบข้ามค่าของข้อมูลเดียวกันจากหลายแหล่งและแก้ไขความไม่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น สมมติว่าลูกค้ารายเดียวกันซื้อสินค้าจากแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซและบริการดิจิทัลของคุณ แต่พวกเขาสะกดชื่อผิดในบริการดิจิทัล Pipeline สามารถแก้ไขความไม่สอดคล้องนี้ได้ก่อนที่จะส่งข้อมูลไปวิเคราะห์

Data Pipeline ทำงานอย่างไร

เช่นเดียวกับท่อส่งน้ำที่ย้ายน้ำจากอ่างเก็บน้ำไปยังก๊อกน้ำของคุณ Data Pipeline จะย้ายข้อมูลจากจุดรวบรวมไปยังพื้นที่เก็บข้อมูล Data Pipeline จะแยกข้อมูลจากแหล่งที่มา ทำการเปลี่ยนแปลง แล้วบันทึกลงในปลายทางที่กำหนด เราอธิบายองค์ประกอบที่สำคัญของสถาปัตยกรรม Data Pipeline ไว้ด้านล่าง

แหล่งที่มาของข้อมูล

แหล่งที่มาของข้อมูลอาจเป็นแอปพลิเคชัน อุปกรณ์ หรือฐานข้อมูลอื่น แหล่งที่มาที่แตกต่างกันอาจส่งข้อมูลไปยัง Pipeline Pipeline อาจแยกจุดข้อมูลโดยใช้การเรียก API เว็บฮุค หรือกระบวนการทำสำเนาข้อมูล คุณสามารถซิงโครไนซ์การดึงข้อมูลสำหรับการประมวลผลตามเวลาจริงหรือรวบรวมข้อมูลในช่วงเวลาที่กำหนดจากแหล่งที่มาของข้อมูลของคุณ

การแปลง

เมื่อข้อมูลดิบไหลผ่าน Pipeline ข้อมูลดังกล่าวจะเปลี่ยนไปเป็นประโยชน์มากขึ้นสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ การแปลงคือการดำเนินการต่างๆ เพื่อเปลี่ยนแปลงข้อมูล เช่น การเรียงลำดับ การจัดรูปแบบใหม่ การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน การตรวจสอบ และการตรวจสอบความถูกต้อง Pipeline ของคุณสามารถกรอง สรุป หรือประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ตรงกับข้อกำหนดในการวิเคราะห์ของคุณ

การพึ่งพา

เมื่อการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นตามลำดับ อาจมีการพึ่งพาเฉพาะที่ลดความเร็วในการย้ายข้อมูลใน Pipeline การพึ่งพามี 2 ประเภทหลัก ได้แก่ ด้านเทคนิคและธุรกิจ ตัวอย่างเช่น หาก Pipeline ต้องรอคิวกลางให้เต็มก่อนดำเนินการต่อ นั่นก็ขึ้นอยู่กับเทคนิค ในทางกลับกัน หาก Pipeline ต้องหยุดชั่วคราวจนกว่าหน่วยธุรกิจอื่นจะตรวจสอบข้อมูลข้ามกัน นั่นหมายถึงการพึ่งพาของธุรกิจ

จุดหมายปลายทาง

ตำแหน่งข้อมูลของ Data Pipeline ของคุณสามารถเป็นคลังข้อมูล, Data Lake หรือแอปพลิเคชันระบบธุกิจอัจฉริยะหรือการวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ บางครั้ง จะเรียกปลายทางอีกอย่างว่า Data Sink

Data Pipeline มีกี่ประเภท

Data Pipeline มี 2 ประเภทหลัก ได้แก่ การประมวลผลแบบเรียลไทม์และการประมวลผลแบบเป็นชุด

Pipeline การประมวลผลแบบสตรีม

Data Stream เป็นลำดับที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของแพ็กเก็ตข้อมูลขนาดเล็ก โดยปกติจะเป็นชุดของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่กำหนด ตัวอย่างเช่น Data Stream สามารถแสดงข้อมูลเซ็นเซอร์ที่มีการวัดในช่วงชั่วโมงที่แล้วได้ การกระทำเดียว เช่น ธุรกรรมทางการเงิน สามารถเรียกได้อีกอย่างว่าเหตุการณ์ Pipeline แบบสตรีมจะประมวลผลชุดเหตุการณ์เพื่อนำไปวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

ข้อมูลการสตรีมต้องการเวลาแฝงต่ำและความทนทานต่อข้อผิดพลาดสูง Data Pipeline ของคุณควรสามารถประมวลผลข้อมูลได้ แม้ว่าแพ็กเก็ตข้อมูลบางส่วนจะสูญหายหรือมาถึงในลำดับที่แตกต่างจากที่คาดไว้

Pipeline การประมวลผลแบบเป็นชุด

Data Pipeline การประมวลผลแบบเป็นชุดจะประมวลผลและเก็บข้อมูลปริมาณมากหรือเป็นชุด เหมาะสำหรับงานปริมาณมากที่มาเป็นครั้งคราว เช่น การทำบัญชีรายเดือน

Data Pipeline ประกอบด้วยชุดคำสั่งเรียงลำดับต่างๆ ซึ่งทุกคำสั่งจะทำงานบนชุดข้อมูลทั้งหมด Data Pipeline ให้เอาต์พุตของคำสั่งหนึ่งเป็นอินพุตไปยังคำสั่งต่อไป หลังจากการแปลงข้อมูลทั้งหมดเสร็จสิ้น Pipeline จะโหลดชุดข้อมูลทั้งหมดลงในคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์หรือที่เก็บข้อมูลอื่นที่คล้ายกัน

อ่านเกี่ยวกับการประมวลผลเป็นชุด »

ความแตกต่างระหว่าง Data Pipeline แบบสตรีมและแบบเป็นชุด

Pipeline การประมวลผลแบบชุดจะทำงานไม่บ่อยนัก และโดยปกติจะเป็นช่วงนอกชั่วโมงเร่งด่วน เพราะต้องใช้พลังการประมวลผลสูงในช่วงเวลาสั้นๆ เมื่อทำงาน ในทางตรงกันข้าม Pipeline การประมวลผลแบบสตรีมจะทำงานอย่างต่อเนื่องและใช้พลังการประมวลผลต่ำ แต่จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับเครือข่ายที่เชื่อถือได้และมีเวลาแฝงต่ำ

Data Pipeline และ ETL Pipeline ต่างกันอย่างไร

Pipeline กระบวนการ Extract, Transform and Load (ETL) เป็น Data Pipeline ชนิดพิเศษ เครื่องมือ ETL แยกหรือคัดลอกข้อมูลดิบจากหลายแหล่งและจัดเก็บไว้ในตำแหน่งชั่วคราวที่เรียกว่าบริเวณที่จัดเตรียมไว้ โดยแปลงข้อมูลในพื้นที่จัดเตรียมไว้และโหลดลงใน Data Lake หรือคลังข้อมูล

Data Pipeline บางรายการไม่เป็นไปตามลำดับ ETL บ้างอาจดึงข้อมูลจากแหล่งที่มาและโหลดไปไว้ที่อื่นโดยไม่มีการแปลง Data Pipeline อื่นๆ จะเป็นไปตามลำดับกระบวนการ Extract, Load and Transform (ELT) ซึ่งจะแยกและโหลดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างลง Data Lake โดยตรง ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงหลังจากย้ายข้อมูลไปยังคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์แล้ว

อ่านเกี่ยวกับ ETL »

AWS รองรับข้อกำหนด Data Pipeline ของคุณได้อย่างไร

AWS G lue เป็นบริการรวมข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ซึ่งทำให้ผู้ใช้การวิเคราะห์ค้นพบ เตรียม ย้าย และรวมข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการพัฒนาแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้น

  • คุณสามารถค้นพบและเชื่อมต่อกับที่เก็บข้อมูลที่หลากหลาย 80+ แห่ง
  • คุณสามารถจัดการข้อมูลของคุณในแคตตาล ็อกข้อมูลส่วน กลาง
  • วิศวกรข้อมูล นักพัฒนา ETL นักวิเคราะห์ข้อมูล และผู้ใช้ธุรกิจสามารถใช้ AWS Glue Studio เพื่อสร้าง เรียกใช้ และตรวจสอบท่อ ETL เพื่อโหลดข้อมูลลงในทะเลสาบข้อมูล
  • AWS Glue Studio นำเสนอ อินเทอร์เฟซ Visual ETL, Notebook และโปรแกรมแก้ไขโค ้ด ดังนั้นผู้ใช้จึงมีเครื่องมือที่เหมาะสมกับชุดทักษะของพวกเขา
  • ด้วย Interactive Sessions วิ ศวกรข้อมูลสามารถสำรวจข้อมูลรวมถึงงานผู้เขียนและทดสอบโดยใช้ IDE หรือสมุดบันทึกที่ต้องการได้
  • AWS Glue เป็นแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์และปรับขนาดตามความต้องการโดยอัตโนมัติ ดังนั้นคุณจึงสามารถเน้นที่การรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลขนาดเพตะไบต์โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน

เริ่มต้นใช้งาน AWS Glue โดยการสร้าง บัญชี AWS