Bir kaynaktan başka bir kaynağa veri aktarırıken onun kaliteli olması günümüzün veri odaklı firmalarında en kritik işlemlerden biridir. İyi ve yararlı bir analiz elde ancak kaliteli varsa yapılabilir.
Bu kaliteyi etkileyen bir çok unsur vardır. Veri akışı güvencesiz olabilir ve bunun sonucu veriler bozulabilir, gecikmeye neden olabilir veya veri kaynakları çakışabilir ve/veya çift kayıtlar oluşabilir. Gereksinimlerin karmaşıklığı ve veri kaynaklarının sayısı arttıkça, bu sorunlar ölçek ve etki açısından da artar.
Data pipeline: Verimlilik için tasarlandı
Data pipeline, tüm verileri görüntüler ve esnek şemalara izin verir. Statik kaynaklardan (flat file veritabanı gibi) veya gerçek zamanlı kaynaklardan (perakende işlemler gibi) gelip gelmediğine bakılmaksızın, veri hattı her veri akışını paralel olarak işler ve daha küçük parçalara böler ve ekstra bilgi işlem gücü sağlar .
Birçok manuel adımı ortadan kaldırır ve bir istasyondan diğerine sorunsuz, otomatik veri akışı sağlar. Verilerin ne, nerede ve nasıl toplanacağını tanımlayarak başlar. Daha fazla analiz ve görselleştirme için verilerin çıkarılması, dönüştürülmesi, birleştirilmesi, doğrulanması ve yüklenmesi ile ilgili süreçleri otomatikleştirir. Hataları ortadan kaldırarak veya gecikmelerle mücadele ederek uçtan uca hız sağlar. Aynı anda birden fazla veri akışını işleyebilir. Kısacası, günümüzün veri odaklı işletmeleri için mutlak bir zorunluluktur.
Data pipeline, nihai hedefin veri ambarı olmasını gerektirmez. Verileri bir görselleştirme aracı veya üçüncü parti gibi başka bir uygulamaya yönlendirebilir. Bunu nihai montaj hattı olarak düşünün.
Bir Data Pipeline ETL’den nasıl farklıdır?
ETL ve data pipeline terimleri birbirlerinin yerine kullanılır. ETL, Ayıkla, Dönüştür ve Yükle (Extract, transform, load) anlamına gelir. ETL sistemleri bir sistemden veri alır, verileri dönüştürür ve bir veri tabanına veya veri ambarına yükler. ETL ve data pipeline genellikle toplu olarak çalışır, yani verilerin belirli bir zamanda belirli bir hedef sisteme taşınması anlamına gelir. Tipik olarak düzenli ve programlı aralıklarla gerçekleşir; örneğin, sistem trafiği az olduğunda her gün saat 12: 30’da çalışacak şekilde yapılandırabilirsiniz.
“Data pipeline” ETL’i bir alt küme olarak kapsayan daha geniş bir terimdir. Verileri bir sistemden diğerine taşımak için bir sistemi ifade eder. Veriler dönüştürülebilir veya dönüştürülmeyebilir ve gruplar yerine gerçek zamanlı (veya gerçek zamanlı aktarımlı) olarak işlenebilir. Veri akışı gerçekleştirildiğinde, bir sensör izleme trafiğinden gelen veriler gibi sürekli güncellenmesi gereken veriler için yararlı olan sürekli bir akışta işlenir. Ayrıca, veriler bir veritabanına veya veri ambarına yüklenemez. AWS kovası (AWS bucket) veya veri gölü(data lake) gibi herhangi bir hedefe yüklenebilir veya belirli iş sürecini başlatmak için başka sistemde veri akışını bile tetikleyebilir.
Kimler data pipeline ihtiyaç duyar?
Data pipeline her işletme için bir zorunluluk olmasa da, bu teknoloji özellikle aşağıdakiler için yararlıdır:
- Büyük miktarlarda veri veya birden çok veri kaynağı varsa
- İzole veri kaynağı bakımı yapılacaksa
- Gerçek zamanlı veya karmaşık veri analizi gerekiyorsa
- Bulut üzerinde veri saklanıyorsa
Data pipeline çözüm türleri
Bir dizi farklı data pipeline çözümü mevcuttur ve her biri farklı amaçlara uygundur. Örneğin, verilerinizi buluta taşımaya çalışıyorsanız bulut yerel araçlarını kullanmak isteyebilirsiniz.
Aşağıdaki liste, mevcut en popüler data pipeline türlerini göstermektedir.
- Batch. Büyük hacimli verileri düzenli aralıklarla taşımak istediğinizde ve verileri gerçek zamanlı olarak taşımanız gerekmediğinde kullanışlıdır. Örneğin, Pazarlama verilerinizi analiz için daha büyük bir sisteme entegre etmek yararlı olabilir.
- Real-Time. Verileri gerçek zamanlı olarak işlemek için optimize edilmiştir. Gerçek zamanlı, finansal piyasalardan veya bağlı cihazlardan telemetri gibi bir akış kaynağından veri işlerken faydalıdır.
- Cloud native. Bulut tabanlı verilerle çalışacak şekilde optimize edilmiştir. Bulutta barındırılır, böylece altyapı ve uzman kaynaklarından tasarruf etmenizi sağlar
- Open source. Ticari bir satıcıya düşük maliyetli bir alternatife ihtiyacınız olduğunda ve amaçlarınız için geliştirme veya genişletme konusunda uzmanlığa sahip olduğunuzda kullanışlıdır. Açık kaynak araçları genellikle ticari meslektaşlarından daha ucuzdur, ancak temel teknoloji kamuya açık olduğundan ve kullanıcılar tarafından değiştirilmesi veya genişletilmesi amaçlandığından, işlevselliği kullanmak için uzmanlık gerektirir.