介绍
尽管企业一直在争论最好的表现方式数据集成几十年来,数据编配是一个相对较新的概念——特别是在云计算和存储日益交织在一起的情况下。但是，究竟什么是数据服务编排，它为什么重要?下面，我们将详细介绍您需要了解的关于数据服务编排的一切知识。
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什么是数据服务编制?
数据编配指的是各种过程的自动化数据管理流水线:从多个来源收集数据，到将其组合起来并准备进行分析。它还可以包括资源供应和监控等任务。
数据编排系统有多个基本任务:首先，编写数据管道以及将数据从一个位置传输到另一个位置的工作流;其次，合并、验证和存储这些数据以使其具有意义数据分析．
为什么数据编排很重要?
在现代数据编排兴起之前，很明显，之前的方法未能解决优化数据使用的一个最重要的约束:数据仓库．
“数据竖井”不是你在农场里看到的那种真正的竖井;相反，它们是数据被禁锢在单一位置、组织或应用程序中，没有明显的方法访问或使用它的比喻。在许多方面，编制是通过使数据可访问性来拆除竖井的规程。
现代数据编排服务的任务是使整个公司的数据更可用和更有价值。为此，数据编排实践需要识别数据系统中的基本任务，并将它们绘制成图形以显示它们之间的关系。
数据编排突破了划分数据堆栈的竖井，导致数据随着时间的推移而过时。编排不仅节省了数据工程的时间，还改善了数据治理和可见性，允许您使用更近期的消费者数据，并确保隐私遵从性。编配还提供了一种可伸缩的机制来保持堆栈的连接和数据的无缝流动，从而缓解了许多企业面临的许多发展烦恼。
因此，对于那些需要连接大量数据系统、已经开始集成当代数据堆栈并希望从中获得更多信息、或者刚刚开始构建第一个堆栈并希望为未来增长奠定坚实基础的企业来说，数据编排是理想的选择。
数据编排的五个组件
尽管数据编排作业是较大工作流的一部分，但它们所做的工作因系统而异。这些任务总体上可以分为五类:
- 数据收集和准备:在进入系统或通过系统移动数据之前，通常必须格式化和准备数据。这包括检查完整性和正确性，添加标签和名称，以及使用现有数据库信息增强新的第三方数据。
- 数据转换:并不是所有的数据都可以进行开箱即用的分析。数据编排还包括对数据进行适当的修改，以便将其集成在分析工具中使用。
- 数据丰富与拼接:编排系统可以根据数据条件执行记录和报告数据、清理重复数据等任务。
- 数据的决策:D数据编制系统可以使用基于规则的标准来对数据进行加权、排序、组织或管理。他们还可能使用人工智能来推动更明智的决策。
- 数据同步:最后，根据数据的存放位置，系统会将数据写入数据存储，ManBetX万博客服,或数据湖．
数据编排中的五个挑战
与其他复杂的IT流程一样，数据编排也有自己的一组实现问题:
- 复杂性:即使使用最尖端的技术，编配方法也可能变得具有挑战性。软件开发人员和数据分析师可以将他们的整个职业生涯用于创建全面的数据工作流管理解决方案。
- 异构体系结构:大量可用的存储和计算基础设施增加了数据编排的复杂性。这不仅涉及多个数据平台，还涉及云(公共、私有或混合)和基础设施配置(SaaS、PaaS、IaaS等)。
- 清洗和缝合自动化:要获得数据的全渠道视图，需要对来自不同位置和集合源的数据进行精确和可靠的清理和拼接，而每个位置和集合源都有自己的限制和配置。
- 法规遵从性:当数据从一个位置移动到另一个位置时，编制系统必须注意安全性和遵从性．例如，在欧盟经营的公司被要求GDPR为了记录销售许可和数据删除请求，必须无限期保存的文件。类似的，美国标准如FedRAMP和HIPAA对敏感数据的安全、加密和使用有严格的规定，不允许出现任何错误。
- 数据治理:好数据治理对于数据编排系统保持有效至关重要。明确的治理标准通常是法规遵循框架的一部分，但它们也帮助企业确定数据收集和完整性管理的范围、可伸缩性和效率。
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