بررسی گسترش موتورهای اجرا و پلتفرم‌های داده‌ی ترکیب‌پذیر و مزایای این پلتفرم‌ها – قسمت اول

گسترش موتورهای اجرا و پلتفرم‌های داده‌ی ترکیب‌پذیر دارای تأثیرات چشمگیری در نحوه مدیریت و تحلیل داده‌ها در سازمان‌ها است. این توسعه‌ها به طور کلی شامل عواملی مانند افزایش حجم داده‌ها، تنوع منابع داده و نیاز به تحلیل‌های بی‌درنگ می‌شود. در ادامه به برخی از جنبه‌های کلیدی این گسترش‌ها اشاره می‌کنم:

انعطاف‌پذیری بیشتر: پلتفرم‌های جدیدتر به کاربران اجازه می‌دهند داده‌ها را از منابع مختلف با فرمت‌های گوناگون ادغام کنند، که این امر برای تحلیل‌های پیچیده و پیشرفته بسیار مهم است.

تحلیل بی‌درنگ: با گسترش موتورهای اجرا، امکان تحلیل داده‌ها به‌صورت Real-time فراهم می‌شود که به سازمان‌ها کمک می‌کند تصمیمات سریع و به موقع بگیرند.

اتوماسیون و ساده‌سازی فرآیندها: ابزارهای جدید مترجم می‌توانند مراحل ادغام و پاک‌سازی داده‌ها را به طور خودکار انجام دهند، که موجب صرفه‌جویی در زمان و منابع انسانی می‌شود.

پشتیبانی از معماری‌های مدرن: بسیاری از این پلتفرم‌ها دارای قابلیت‌های هم‌گرا و توزیع‌شده هستند که امکان مقیاس‌پذیری و کارایی بالاتر را فراهم می‌کنند. این ویژگی‌ها به طور خاص در محیط‌های ابری و میکروسرویس‌ها مفید هستند.

تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشین: گسترش ادغام داده‌ها با قابلیت‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بینش‌های عمیق‌تری از داده‌ها استخراج کنند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری داشته باشند.

افزایش امنیت و حریم خصوصی: با توجه به نگرانی‌های پیرامون امنیت داده‌ها، پلتفرم‌های جدید به ابزارهای امنیتی و حریم خصوصی بهتری مجهز هستند.

 آینده‌ی پلتفرم‌های داده‌ی هوشمند به‌واسطه‌ی افزایش معماری‌های ترکیبی و موتورهای اجرای جدید در حال تغییر است. این مقاله به فرایند تغییر از سیستم‌های داده‌ی سنتی و معماری یکپارچه به پلتفرم‌های داده‌ی ماژولار با عملکرد بالا می‌پردازد. تکنولوژی‌های کلیدی مثل موتور اجرای Theseus که از سخت‌افزار تسریع‌شده توسط GPU استفاده می‌کند، به دلیل کاهش استفاده از انرژی در حین بهبود شدید عملکرد Query موردتوجه قرار می‌گیرند. این مقاله با تأکید روی نقش استانداردهای باز و قابلیت همکاری توضیح می‌دهد که سازمان‌ها چطور می‌توانند پلتفرم‌های داده سفارشی بسازند که اجزایی با بهترین کیفیت را از Vendorهای متفاوت با هم یکپارچه‌سازی می‌کنند. مزیت‌های پلتفرم‌های داده‌ی ترکیب‌پذیر از جمله مقرون‌به‌صرفه بودن، نوآوری و عدم محدود شدن به یک Vendor در کنار چالش‌های مدیریت پیچیدگی، اطمینان حاصل کردن از عملکرد باثبات و حفظ امنیت در اینجا مورد بررسی قرار می‌گیرند. اکنون که تجزیه‌و‌تحلیل Big Data و هوش مصنوعی یکپارچه شده‌اند، این مطالعه چشم‌انداز آینده‌ی پلتفرم‌های داده را پیش‌بینی می‌کند، که در آن تکنولوژی‌های موتور اجرا و ترکیب‌پذیری پیشرفته‌ به کسب‌و‌کارها این قدرت را می‌دهند که در دنیایی که روزبه‌روز داده‌محورتر می‌شود، مزیت رقابتی خود را حفظ کنند.

بیشتر بخوانید: مفهوم Big Data در دنیای تکنولوژی

در این پژوهش حول، نسل بعدی پلتفرم‌های داده‌ی هوشمند، دو مفهوم برای آینده‌ی مدیریت داده بسیار محوری هستند: موتورهای اجرا و پلتفرم‌های داده‌ی ترکیب‌پذیر. این مفاهیم، نه‌تنها معماری فنی سیستم‌های داده‌ی مدرن را تعریف می‌کنند، بلکه به تصمیمات استراتژیکی شکل می‌دهند که سازمان‌ها باید برای حفظ مزیت رقابتی اتخاذ نمایند. این بخش عمیق‌تر به این مباحث می‌پردازد و تأثیرات، چالش‌ها و پتانسیلی را که برای دگرگونی مدیریت، تجزیه‌وتحلیل و استفاده از داده توسط کسب‌و‌کارها وجود دارد بررسی می‌کند.

نقش موتورهای اجرا در پلتفرم‌های داده‌ی مدرن

موتورهای جستجو، قلب پلتفرم‌های داده هستند و مسئولیت پردازش و Query کردن داده را به‌طور کارآمدی در محیط‌های مختلف بر عهده دارند. در معماری‌های داده‌ی قدیمی و یکپارچه، موتور اجرا به‌شدت با لایه داده و رایانش همراه بوده است و انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را محدود می‌کرده. اما افزایش رایانش Cloud، Big Data و تجزیه‌و‌تحلیل مبتنی بر AI موجب نیاز به تغییر ذهنیت در مورد این رویکرد شده است.

موتورهای اجرای مدرن مثل Voltron Data’s Theseus طوری طراحی‌شده‌اند که ماژولار و از سیستم‌های رایانش و Storage زیرین مجزا باشند. این جداسازی امکان انعطاف‌پذیری بیشتر را فراهم می‌کند و باعث می‌شود که داده‌های یکسان توسط چندین موتور پردازش شوند که برای کارهای مختلفی بهینه‌سازی شده‌اند. برای مثال، یک Dataset واحد را می‌توان برای تجزیه‌و‌تحلیل Real-Time با استفاده از یک موتور با عملکرد بالا مثل Theseus پردازش کرد، درحالی‌که شاید یک موتور عمومی‌تر همان داده را از طریق Apache Spark برای پردازش دسته‌ای Query کند.

Theseus: مطالعه‌ی موردی در ترکیب‌پذیری

Theseus که توسط Voltron Data توسعه یافته است، نمونه‌ای از نسل جدید موتورهای اجرا است و طوری طراحی‌شده است که روی سخت‌افزار تسریع‌شده توسط GPU اجرا گردد که این امر به‌شدت مصرف نیروی مربوط به تجزیه‌و‌تحلیل داده در مقیاس بزرگ را کاهش می‌دهد. این بازده انرژی به‌خصوص در مورد AI و یادگیری ماشینی اهمیت دارد، جایی که تقاضای رایانشی به‌طور تصاعدی در حال رشد است.

بیشتر بخوانید: بررسی چارچوب های AI و انواع برتر آن در سال 2024

طراحی ماژولار Theseus باعث می‌شود که بتوان آن را با حداقل اختلال، در پلتفرم‌های داده موجود یکپارچه‌سازی کرد. سازمان‌ها برای بهره بردن از بهبودهای عملکرد ارائه‌شده توسط Theseus، مجبور نیستند کل زیرساخت داده‌ی خود را تغییر دهند. بلکه می‌توانند این موتور را وارد سیستم‌های کنونی خود کنند و از قابلیت‌های آن برای کاهش هزینه‌ها، بهبود عملکرد Query و کاهش تأثیرات محیطی عملیات داده بهره‌مند شوند.

توانایی Theseus برای پردازش داده با الزامات بسیار پایین‌تر و تا 95 درصد مصرف انرژی کمتر نسبت به رویکردهای سنتی، آن را تبدیل به یک بازیگر کلیدی در آینده‌ی پلتفرم‌های داده‌ی پایدار کرده است. درحالی‌که دیتاسنترها با فشار بیشتری برای کاهش مصرف انرژی مواجه هستند، موتورهای اجرا مثل Theseus مسیری روبه‌جلو را ارائه می‌دهند که عملکرد بالا را با عملیات سازگار با محیط‌زیست ترکیب می‌نماید.

پلتفرم‌های داده‌ی ترکیب‌پذیر: اجزای سازنده‌ی آینده

پلتفرم‌های داده‌ی ترکیب‌پذیر نشانگر تغییر نگرش سازمان‌ها در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های داده هستند. برخلاف معماری‌های یکپارچه‌ قدیمی که در آن‌ها تمام اجزا شدیداً یکپارچه‌سازی شده‌ بودند، پلتفرم‌های ترکیب‌پذیر این امکان را فراهم می‌کنند که هر لایه از Stack شامل Storage، رایانش، اجرا، فراداده، نظارت و API به‌طور مستقل انتخاب و پیاده‌سازی شوند و مقیاس بپذیرند. این ماژولار بودن به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که پلتفرم‌های داده خود را برای موارد کاربرد به‌خصوصی تطبیق دهند و عملکرد، هزینه و مقیاس‌‌پذیری را بهینه‌سازی کنند.

مبنای ترکیب‌پذیری: استانداردهای باز و قابلیت همکاری

استفاده از استانداردهای باز در قلب پلتفرم‌های داده‌ی ترکیب‌پذیر قرار دارند که قابلیت همکاری بین اجزای مختلف را تضمین می‌کند. برای مثال Apache Arrow به‌عنوان یک استاندارد بسیار مهم برای بازنمود داده‏های In-Memory ظهور کرده است و امکان تبادل داده را بین موتورهای Storage، رایانش و اجرا فراهم می‌نماید. به‌طور مشابه، فرمت‌های جدول باز، مثل Iceberg و Delta Lake چارچوب مشترکی را برای مدیریت داده روی چندین پلتفرم داده فراهم می‌نمایند.

اتخاذ استانداردهای باز برای به فعل رساندن پتانسیل کامل پلتفرم‌های داده‌ی ترکیب‌پذیر حیاتی است. با استانداردسازی نحوه‌ی ذخیره‌سازی، دسترسی و پردازش داده، این پلتفرم‌ها به سازمان‌ها امکان می‌دهند اجزا را از Vendorهای متفاوت انتخاب کنند و یک راهکار کامل بسازند که پاسخگوی نیازهای منحصربه‌فردشان باشد. این رویکرد از این طریق که به تکنولوژی‌های جدید امکان یکپارچه‌سازی شدن در سیستم‌های موجود را بدهد، ریسک محدود شدن به یک Vendor را کاهش داده و نوآوری را تقویت می‌کند.