著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
インターネットの急速な発展とクラウド コンピューティングおよびコンテナ化テクノロジの出現に伴い、企業はデータ処理のために分散クラスタ環境にますます依存するようになりました。しかし、その後の疑問は、クラスター内のデータが互いに独立して正確に保存およびクエリされることをどのように保証するかということです。この場合、データ ガバナンスが特に重要です。データセンター内のデータを他のデータセンター、さらにはリモートのコンピューター室に迅速、安全、効果的に移行できるようにするにはどうすればよいでしょうか? あるいは、データガバナンスを通じてデータ品質を向上させるにはどうすればよいでしょうか? この問題に対し、この記事ではデータのスケーラビリティの観点から、実際の事例を交えながら、データガバナンスとデータガバナンスの最適化の方法論を共有していきます。この記事は主に次の 5 つの側面を中心に展開します。
Ⅰ データスケーラビリティ：データバランスやコピー数などにより、データサービスの高可用性をどのように実現するか。
Ⅱ データ移行: データセンター間およびネットワーク全体でのデータ移行を実装し、データの整合性と一貫性を確保する方法。
Ⅲ データ災害復旧: 冗長バックアップ、リモートマルチアクティブなどの方法によりデータセンターの高可用性を実現する方法。
Ⅳ データクエリ: ビジネスの特性と需要に応じて正確かつ効率的なデータクエリシステムを構築し、ユーザーの待ち時間を効果的に短縮する方法。
Ⅴ データ品質: データ品質を向上させ、データ損失のリスクを軽減し、データ分析の効率と機能を向上させる方法。
2. 関連する概念と用語
(1) データのスケーラビリティ
データ スケーラビリティ (データ スケーラビリティ) は、水平方向の拡張 (サーバーやディスクの追加など)、垂直方向の拡張 (リソース使用率や処理パフォーマンスの向上など) を含む幅広い概念であり、共有キャッシュ、分散ファイル システムなど、データ センター内の複数のクラスター間でのデータ共有も含まれます。簡単に言うと、急速に増加する可能性のあるデータの量です。
一般的に使用される用語は次のとおりです。
1.水平方向の拡張&#x