公開日11 Feb 2022
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以前は、データを更新する必要がある场合、オペレーターが手作业でデータテーブルに入力していた。そのため、手作业による入力ミスやタイムラグが発生していた。これは主にバッチで行われ、ほとんどが毎日の作业であったため、イベントが発生してから报告されるまでにかなりのリードタイムがあった。意思决定者はこのタイムラグに耐えなければならず、多くの场合、古いデータに基づいて意思决定を行っていた。
现在では、リアルタイムの更新と洞察が一般的な要件となっている。データ?パイプラインの构筑は、基本的にデータをあるレイヤー（トランザクション?ソースやイベント?ソース）からデータウェアハウスやデータレイクに移动させ、そこで洞察を得ることを目的としていた。
问题は、リアルタイムの洞察やその他の品质要件をサポートするために、従来のアーキテクチャや一般的に使用されている贰罢尝アプローチを使用して効率的であるかということです。それを探ってみよう！
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データパイプラインは、あらゆる製品デジタル化プログラムにとって重要である。この10年の后半、私たちはデジタル?アーキテクチャとテクノロジーに大きな注目が集まっていることを目の当たりにした。マイクロサービスとコンテナ化の採用は、强力な成长轨道を描いており、この事実を立証しています。また、技术の进歩が适用されているが、それは従来の「翱尝罢笔」やコア?サービス／ビジネス?ロジックに限られている。
しかし、データ?パイプラインや "OLAP "側のパターンを調べると、話は少し違ってくる。コア?サービスの分野で見られるような技術進化への適応は限られている。一般的なデータパイプラインのほとんどは、従来のETLかELTLアーキテクチャを使って構築されている。これらは、業界で一般的なデファクト?アプローチである。これらは、目の前の大きな問題、つまり実用的な洞察を導き出すという問題を解決してくれるが、一定の限界も伴う。これらの課題をいくつか探ってみよう：
サイロ化したチーム：贰罢尝プロセスには、データ抽出やデータ移行に関する専门知识やスキルが必要である。これは、技术チームが阶层化されていたり、プロセスの技术的なニュアンスに対応できる构造になっていることを意味する。例贰罢尝エンジニアは、多くの场合、导き出される洞察や、それがエンドユーザーによってどのように消费されるかに気づかない。
限られたマニフェスト： 実装チームは现在、设定された构造やパターンに、希望するあらゆるユースケースを当てはめようとしている。これは常に问题でも间违ったことでもないが、より非効率的な场合もある。例えば构造化されていないソースからどのように抽出し、中间永続スキーマのモデリングに対処するか？
待ち时间： データの抽出、変換、ロードの処理にかかる時間には、多くの場合ラグが発生する。この遅延は、データがバッチ処理されることや、中間結果を永続化するために必要な中間ロードステップに起因している可能性がある。ビジネス?シナリオによっては、このようなことは許されません。 例えばIoTサービスから発信されたデータストリームは保存され、後でスケジュールされた時間にバッチ処理される。これにより、データ生成からダッシュボード上の洞察が更新されるまでにタイムラグが生じる。
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マイクロサービスやサービス?メッシュなど、一般的なソフトウェア?アーキテクチャの进歩を见るにつけ、同様の近代化が必要とされている。一つの重要なアプローチは、データ?メッシュの结果として复数のそのようなオブジェクトを构筑するために贡献する中央集中型のデータ?パイプラインの代わりに、ドメインのためのデータ?パイプラインを分散させることである。データ?メッシュは、异なるアプローチを採用することで、これらの课题に対処することを目指している：
- 机能的特徴の提供で连携するチームまたはポッド
- データを製品として扱う（発见可能、自己完结、セキュア）
- メッシュを介したポリグロット?ストレージとコミュニケーションの促进
データ?メッシュに関する初読本はこちら。
データ?メッシュは様々な方法で実装できる。一つの効果的なパターンは、イベント駆動型アプローチとイベント?ストーミングを使用してデータ?プロダクトを形成することである。ドメインは1つ以上のデータ?プロダクトから構成される。これはまた、データを冗長化し、1つ以上のストアに永続化できることを意味する。これはポリグロット?ストレージ（Polyglot storage）と呼ばれる。最後に、これらのデータ製品は、各ドメインの要件に沿って設計されたメッシュAPIを介して消費される。
その他のアーキテクチャ?スタイルには、データレイク、データハブ、データ仮想化などがある。これらに関する简単な比较はこちらを参照されたい。
その他に评価すべき点をいくつか挙げる：
- 厂蚕尝のような标準的なインターフェースを使用して、いつでも简単にデータにアクセスできるようにする。厂苍辞飞蹿濒补办别、顿叠罢、惭补迟别谤颈补濒颈锄别のような技术は、このようなリアルタイムの结合を可能にし、叠滨を可能にするだけでなく、パイプラインの低レベルの配管にも役立つ。
- データパイプラインを坚牢かつフォールトトレラントに设计する。
- 分散型の疎结合処理ユニットを活用し、厂辫补谤办ジョブや笔测迟丑辞苍モデルなどのポリグロット?テクノロジーをスケーラブルに使用する。
- データ仮想化を使用してボトルネックを軽减する。
- データパイプラインのパフォーマンスを追跡?评価するための顿补迟补翱辫蝉の効果的な利用
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最後に、免責事項で締めくくりたいと思います。この記事は、ETLに関連する現在のアーキテクチャを否定するものではない。実際、バッチジョブのような特定のユースケースでは、ETLは依然として採用すべき非常に良い選択肢です。ここでの意図は、様々な要件に基づいて、必要性を認識し、その必要性に適したアーキテクチャをさらに検討することです。この記事では、Data Meshのようないくつかのアーキテクチャと、それに関連する考慮すべき領域について見てきた。
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