Stor data og polyglot persistens - dummies

Udtrykket polyglot lånes og omdefineres til store data som et sæt applikationer, der bruger flere kernedatabaseteknologier, og dette er det mest sandsynlige resultat af din implementeringsplanlægning. Den officielle definition af polyglot er & ldquo; En person, der taler eller skriver flere sprog. & Rdquo; Det vil være svært at vælge en vedholdenhedsstil, uanset hvor smal din tilgang til store data kan være.

Der anvendes en polyglot persistensdatabase, når det er nødvendigt at løse et komplekst problem ved at bryde dette problem ind i segmenter og anvende forskellige databasemodeller. Det er da nødvendigt at aggregere resultaterne i en hybrid datalagrings- og analyseløsning. En række faktorer påvirker denne beslutning:

• Du bruger allerede polyglot persistens på din eksisterende arbejdsplads. Hvis din virksomhed eller organisation er stor, bruger du sandsynligvis flere RDBMS'er, data warehouses, data marts, fladfiler, content management-servere og så videre.

  Dette hybridmiljø er almindeligt, og du skal forstå det, så du kan træffe de rigtige beslutninger om integration, analyse, aktualitet i data, datasynlighed osv. Du skal forstå alt det, fordi du skal finde ud af, hvordan det passer ind i din store dataimplementering.

• Det mest ideelle miljø, hvor du kun har en persistens teknologi, er nok ikke egnet til stor data problemløsning. I det mindste skal du introducere en anden databaseform og andre understøttende teknologier til din nye implementering.

• Afhængigt af sorten og hastigheden af ​​din store dataindsamling, skal du muligvis overveje forskellige databaser til at understøtte en implementering. Du bør også overveje dine krav til transaktionsmæssig integritet. Har du brug for at støtte ACID-overholdelse, eller vil BASE-overholdelse være tilstrækkelig?

Antag at du skal identificere alle kunder for dit produkt, der har købt i de sidste 12 måneder, og har kommenteret sociale hjemmesider om deres oplevelse - OG om de har haft support cases, hvor de købte produktet, hvordan det blev leveret, hvad de betalte, hvordan de betalte, om de har været på firmaets hjemmeside, hvor mange gange, hvad de gjorde, og så videre.

Antag så, at du vil tilbyde dem en salgsfremmende rabat til deres smartphone, når de kommer ind i en af ​​dine (eller en af ​​dine partnere) butikker.

Dette er en stor dataudfordring, når det er bedst.Flere datakilder med meget forskellige strukturer skal indsamles og analyseres, så du kan få svarene på disse spørgsmål. Derefter skal du afgøre, om kunderne kvalificerer sig til kampagnen og i realtid skubbe dem en kupon, der giver dem noget nyt og interessant.

Denne type problem kan ikke løses let eller omkostningseffektivt med en type databaseteknologi. Selv om nogle af de grundlæggende oplysninger er transaktionsmæssige og sandsynligvis i en RDBMS, er de øvrige oplysninger ikke-relationelle og kræver mindst to typer persistensmotorer (rumlig og grafisk). Du har nu polyglot persistens.