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
2021 年、デジタル経済が活況を呈し、オンラインとオフラインの両方で大量のデジタル データが生成され、データの価値が徐々に多くの企業に認識され、ビジネス上の意思決定が促進されています。「データガバナンス」や「データエンパワーメント」といった新たな管理モデルの出現により、「データミドルプラットフォーム」は企業のデジタルトランスフォーメーションにおける最も重要な「基盤」となってきています。では、どのような企業がデータセンターに適しているのか、そしてデータセンターのサービス指向アーキテクチャをどのように構築すればよいのでしょうか。この記事では、関連する知識を以下の側面から解説し、具体的な事例を通じてデータセンターをベースとしたサービス指向アーキテクチャを構築する方法を説明します。
データセンターの概要
データ上の台湾の定義や含意は数多くありますが、一般的には主に次の点が含まれていると考えられています。
- データ センター: データの統合、ストレージ、分析、処理、マイニング、およびアプリケーションのための環境。データ センターは通常、データ ウェアハウス、データ レイク、データ ウェット ステーション、およびデータ パイプラインで構成されます。
- データ ガバナンス: さまざまな種類のデータのニーズをサポートするための、メタデータ管理、データ品質管理、データ セキュリティ管理、データ価値管理、データ使用状況の監視、データ品質保証、データ共有と検出などの機能モジュールが含まれます。ユーザーを保護し、データ主体の権利と利益が完全に保護されていることを確認します。
- データエンパワーメント：データアプリケーション開発、ツール、プラットフォーム、コンポーネント、インターフェースなどを含み、さまざまなビジネスシナリオに必要なデータ開発機能を提供し、データサイエンティスト、エンジニア、アナリスト、ビジネス担当者の作業効率を向上させ、データ開発の推進を促進します。データ値の力。
- プラットフォーム機能：データ分析ツール、開発フレームワーク、データマイニングモデル、機械学習モデルなどを含み、データプラットフォームのライフサイクル全体をサポートし、データサービスの柔軟性と弾力性を提供します。
- 接続機能: さまざまなデータ ソース、さまざまなタイム ゾーン、およびさまざまなアプリケーション シナリオのデータ融合および統合機能が含まれ、データ統合の自動化、インテリジェンス、コラボレーションを実現し、企業がさまざまなビジネス障壁を突破できるように支援します。