Arquitectura del lago de datos
La arquitectura del lago de datos describe principalmente cada componente y la relación entre los componentes, y explica el proceso de almacenamiento, procesamiento y acceso a los datos. La investigación de la arquitectura del lago de datos inicialmente implica principalmente la división, gestión y uso de datos. A medida que avanza la investigación, la arquitectura del lago de datos incluye tecnologías y soluciones clave más profundas.
Arquitectura de partición
En el diseño inicial del lago de datos, el preprocesamiento de datos juega un papel extremadamente crítico y la arquitectura central es la arquitectura del grupo y la arquitectura de partición.
La arquitectura del grupo clasifica los datos en cinco grupos diferentes según diferentes características: grupo de datos originales, grupo de datos simulados, grupo de datos de aplicaciones, grupo de datos de texto y grupo de datos de archivo. En la arquitectura del pool, los datos almacenados en cada pool solo pueden ser utilizados por un pool específico, este método de diseño tiene el problema de no poder retener la forma original de los datos, lo que viola el concepto de lago de datos.
En términos relativos, la arquitectura de partición funciona mejor a la hora de conservar la forma original de los datos. En el diseño de la arquitectura, la arquitectura de partición se divide en área de carga temporal, área de datos originales, área de datos refinados, área de datos confiables, área de exploración de datos y área de consumo de datos según los diferentes grados de procesamiento de datos. El nombre y el número de particiones en la arquitectura de particiones no son fijos. Varias arquitecturas de particiones tienen sus propias soluciones únicas. Se dividen en particiones según el grado de procesamiento de datos. También puede llamar datos de diferentes particiones según sus propias necesidades.
Aunque la arquitectura de partición proporciona muchos métodos y sugerencias eficaces para el preprocesamiento de datos del lago de datos, no cubre todo el alcance del lago de datos. Actualmente, la arquitectura del lago de datos ha comenzado a evolucionar hacia una arquitectura técnica más completa.
Arquitectura de tecnología de lago de datos
A medida que la arquitectura de la tecnología del lago de datos continúa evolucionando, puede proporcionar una explicación más profunda de la relación entre los diversos componentes técnicos del lago de datos. Muchos proveedores han propuesto varias arquitecturas de lagos de datos. Lo que estas arquitecturas tienen en común es que clasifican diferentes etapas del procesamiento de datos y dividen los componentes arquitectónicos, como adquisición de datos, almacenamiento de datos, procesamiento de datos, exploración de datos, etc. A medida que la arquitectura técnica del lago de datos continúa mejorando, también se han agregado a la arquitectura componentes relacionados con la gobernanza de datos, incluida la seguridad de los datos, la gestión de la calidad, etc.
De la arquitectura técnica del lago de datos propuesta por los expertos se puede ver que la arquitectura técnica del lago de datos ha agregado mucho contenido arquitectónico en la etapa de procesamiento de datos y gobernanza de datos. Sin embargo, su desarrollo aún se encuentra en sus primeras etapas, por lo que todavía está muy lejos de convertirse en un estándar arquitectónico maduro.
Aplicación de lago de datos
red inteligente
Con el desarrollo de las redes inteligentes, se ha implementado una gran cantidad de medidores y sensores inteligentes, generando datos de redes inteligentes masivos, heterogéneos y de múltiples fuentes. El valor extraído de estos datos de redes inteligentes no solo mejora la calidad de la gestión de la red eléctrica, sino que también proporciona mejores servicios a diferentes tipos de clientes de electricidad. Sin embargo, los sistemas tradicionales de gestión de datos de redes inteligentes no pueden escalar ni proporcionar suficientes capacidades de almacenamiento y procesamiento, y los sistemas de almacenamiento de lagos de datos simplemente compensan esta deficiencia.
seguro médico
Con el rápido desarrollo del Internet de las cosas, la industria médica también está equipada con muchos dispositivos inteligentes y se integra en los sistemas comerciales existentes. Al mismo tiempo, durante la transformación digital de la industria médica se almacena una gran cantidad de datos médicos y de salud, y la extracción de valor de estos datos de salud está directamente relacionada con la implementación de la medicina personalizada. Los datos médicos y de salud contienen varios tipos de datos heterogéneos, la mayoría de los cuales son datos no estructurados y semiestructurados.
educar
Se están generando enormes cantidades de datos educativos a partir de aplicaciones educativas, estudiantes, desarrolladores de contenido, profesores, procesos de aprendizaje, sensores y dispositivos. Un desafío común al que se enfrentan muchas organizaciones educativas es encontrar una forma eficaz de aprovechar y analizar estos datos para proporcionar continuamente Mejor educación. En la actualidad, el desarrollo de datos educativos ha mostrado las características de gran volumen, variedad y rápida velocidad. En vista de estas características de los datos educativos, el lago de datos es una buena solución de almacenamiento y análisis de datos.
otro
El campo de la aviación está experimentando una transformación digital en el tráfico aéreo. Compartir el entorno de vuelo, el clima, las aeronaves y otros datos, así como la interoperabilidad entre sistemas, es la clave para mejorar la eficiencia, la seguridad y la capacidad de los vuelos, y también es una base importante para optimizar el tráfico aéreo. . .
En el ámbito agrícola, el grado de reducción de la intervención humana determina el nivel de inteligencia agrícola. Entre ellas, las plataformas de agricultura inteligente basadas en la gestión de big data siempre han sido el foco de atención de muchos investigadores. El lago de datos agrícolas inteligente apoya el proceso de desarrollo de la agricultura y proporciona sugerencias útiles para la toma de decisiones en términos de distribución espacial, gestión de la conservación del agua y mantenimiento de los sistemas de maquinaria agrícola.
El análisis de datos sociales abiertos como las redes sociales se ha convertido en una consideración indispensable en el proceso de toma de decisiones de muchas organizaciones. La clave para analizar los datos sociales abiertos es transformar los datos brutos generados por los actores sociales en datos cuidadosamente diseñados que extraigan datos y conocimientos relevantes cuando los usuarios finales utilizan las aplicaciones. Los lagos de datos preparan datos sociales sin procesar para el análisis de big data administrándolos automáticamente.
Además de desempeñar un papel cada vez más importante en la transformación digital de diversas industrias, los lagos de datos también tienen muchas aplicaciones en el campo de la investigación científica de big data, incluida la biología, la astronomía, la arqueología y otros campos.
Resumir
Actualmente, el lago de datos ha desempeñado un papel indispensable en el proceso real de aplicación de análisis de big data. Su principal ventaja es que puede almacenar y procesar de forma centralizada grandes cantidades de datos heterogéneos. Esta característica también permite aplicaciones de análisis de big data. valor. Además, los lagos de datos también pueden construir lagos de datos conceptuales para regiones específicas, campos científicos e incluso industrias para proporcionar diversos servicios de datos que las personas necesitan en un modelo más rico y profesional, lo que también refleja la importancia de los lagos de datos. Aunque los lagos de datos tienen muchas ventajas, también enfrentan muchos desafíos y problemas en las aplicaciones prácticas. Debido a las características de almacenamiento centralizado de los lagos de datos, esto es sin duda un riesgo para algunas industrias con altos requisitos de seguridad. La mayoría de las personas que utilizan lagos de datos son profesionales que requieren altas habilidades de análisis de datos, pero muchas empresas y organizaciones carecen de expertos en análisis de datos con un conocimiento profundo del campo empresarial. Finalmente, debido a que la tecnología del lago de datos aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo continuo, muchas tecnologías de procesamiento de datos aún no se han verificado completamente en aplicaciones prácticas. Junto con las características del escenario de las aplicaciones industriales, pueden surgir más dificultades técnicas. Aunque la aplicación de lagos de datos tiene las dificultades anteriores, en el contexto de big data, se ha formado la tendencia de desarrollo de los lagos de datos. Con la implementación continua de aplicaciones industriales, estos problemas se resolverán gradualmente de manera efectiva.