Брокеры сообщений (Message Brokers): Apache Kafka , Amazon Kinesis, Azure Event Hubs, Google Cloud Pub/Sub. Они имеют решающее значение для обработки потоков данных с высокой пропускной способностью и низкой задержкой, обеспечивая надежность и масштабируемость данных.
Сборщики логов (Log Collectors): Fluentd, Logstash (часть стека ELK) для сбора и пересылки данных журналов.
Хранилище данных (Хранение данных)
Выбор правильного решения для хранения данных зависит от характера данных, схем доступа и потребностей в обработке.
Озеро данных (Data Lake):
Hadoop HDFS, Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage.
Назначение: Хранит необработанные, непреобразованные База данных телефонных номеров данные в их собственном формате. Он хорошо масштабируется и экономически эффективен для больших объемов разнообразных данных. Идеально подходит для пакетной обработки, наборов данных машинного обучения и архивирования.
Хранилище данных (Хранилище данных):
Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Teradata.
Назначение: Хранит структурированные, преобразованные и очищенные данные, оптимизированные для аналитических запросов и отчетов. Данные обычно загружаются из озера данных или напрямую из источников после преобразований. Идеально подходит для бизнес-аналитики (BI) и агрегаций.
Базы данных NoSQL (Базы данных NoSQL):
MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Cosmos DB.
Назначение: Для полуструктурированных или неструктурированных Сотрудничество с влиятельными лицами данных, высокопроизводительных операций чтения/записи и особых случаев использования, таких как профили пользователей, данные устройств IoT или управление контентом.
Реляционные базы данных (Relational Databases):
PostgreSQL, MySQL, SQL-сервер.
Назначение: Для небольших, высокоструктурированных наборов данных, требующих строгой транзакционной согласованности или для особых прикладных нужд (например, управление основными данными).
4. Обработка данных (Data Processing)
Это ядро решения, в котором необработанные данные преобразуются, агрегируются, обогащаются и подготавливаются для анализа или приложений.
Пакетная обработка (Batch Processing):
Apache Spark (Spark Batch): широко используется для Номер Бельгии крупномасштабных преобразований данных, заданий ETL и сложных аналитических рабочих нагрузок. Может работать на Hadoop, Kubernetes или облачных сервисах.
Hadoop MapReduce: основополагающая среда для параллельной обработки больших наборов данных (хотя ее часто заменяют на Spark из-за простоты использования и производительности).
Облачные сервисы (Облачные сервисы): AWS Glue, Azure Databricks, Google Cloud Dataflow (для пакетных конвейеров).
