在当今数据驱动的应用中，如何整合来自多个决策源的数据是一个重大挑战。虽然数据是进行有效和高效分析的基础，但是大规模数据处理需要完整的数据驱动导入和实时处理技术。数据管道通过定义一系列将原始数据转换为有价值数据的函数，帮助不同的服务提供商编译和分析大型数据集。本文解释了数据管道如何帮助处理大量数据，不同的架构选择，以及最大化利润的最佳实践。
数据管道是一套用于处理原始数据的函数、工具和技术。管道包括一系列相关的过程，将这些过程链接起来，允许数据从其源头传输到目的地进行存储和分析。一旦数据被导入，它就会经历这些步骤，其中单步的输出结果成为下一步的输入。
在现代技术中，广泛的数据应用依赖于基于微服务的模型，允许将大量的单体功能分解为模块化的小块代码。这促进了数据在多个系统之间的流动，其中一个服务生成的数据成为另一个或多个服务输入（应用程序）。此外，一个设计良好的数据管道有助于管理这些应用程序中数据的变异性、体量和速度。
实施一个设计良好的数据管道的主要好处包括：
IT服务开发：在构建数据处理应用程序时，数据管道允许重复模式——单一管道可以重复使用，并用于新数据的流程，这有助于评估IT基础设施。重复的模式还包含从零开始构建的保护，允许随着应用程序的增长执行良好的可重用安全操作。
提高应用程序可见性：数据管道帮助扩展对系统中数据流动的理解以及使用的工具和技术的可见性。数据工程师还可以设置整个管道的数据流遥测，允许持续监控处理性能。
改进生产：有了对数据处理操作的共享理解，数据团队可以更好地组织新的数据源和流，减少集成新流的时间和成本。给统计团队完整的数据流可见性也使他们能够提取准确的数据，从而帮助提高数据质量。
数据管道通过将数据从一个系统移动到另一个系统来推动数据开发，通常通过单独的存储使用。这些管道允许分析来自不同来源的数据，通过将其转换为紧凑的格式。这种变化包括处理不同数据功能的多种过程和组件。
尽管不同的操作条件需要不同的工作流程，但以下是一些常见的数据管道程序：
导出/导入：这一类包括从其源头输入数据，即所谓的源头。数据输入点包括IoT传感器、数据处理应用程序、在线处理应用程序、社交媒体输入表单、社交数据集、API等。数据管道使能够从存储系统中提取信息，如数据池和存储区域。
转换：这一部分涵盖了数据在从一个系统移动到另一个系统时所做的更改。数据被修改以确保它与目标系统支持的格式相匹配，例如分析应用程序。
处理：这一部分涵盖了导入、转换和上传数据到输出端的所有功能。其他数据处理任务包括合并、排序、合并和添加。
同步：这个过程确保所有数据源和管道端点之间的数据同步。平台实际上涉及更新数据库以保持整个管道生命周期中的数据一致性。
构建大型数据管道的数据处理基础设施的三个主要设计选项包括流处理、批处理和Lambda处理。
流处理：流处理涉及将数据添加到连续流中，并将数据处理成段。这种公式的目的是快速跟踪处理，主要用于实时数据处理，如欺诈检测、日志和编译监控以及用户行为分析。
批处理：对于批处理，数据会随时间收集，然后发送到集群处理。与流处理相比，批处理是一个耗时的过程，旨在实时处理大量不需要的数据。收集处理管道通常用于客户订单、支付和计费等应用程序。
Lambda处理：Lambda处理是一种混合数据处理模型，结合了实时流管道和大数据处理。这种模型将管道分为三层：批处理层、流层和Feed层。
在这个模型中，数据不断被导入并集成到批处理和流层中。批处理层包括批处理视图，并处理主数据库。流层处理未加载的数据在大视图中，因为大性能是耗时的。Feed层创建批处理视图的指标，以便不时地询问低延迟。
数据序列化：数据编辑定义了使数据易于访问和负责的通用格式，将数据对象转换为字节流。
事件结构：这些结构识别导致系统变化的动作和过程。事件被包括在内，用于分析和处理，以协助基于应用程序的决策和用户行为。
工作流管理工具：这些工具有助于根据方向依赖性组织管道内的活动。这些工具还促进了管道过程的自动化、监控和管理。
消息总线：消息总线是管道的重要组成部分，允许系统间的数据交换，并确保不同数据库的兼容性。
数据持久性：这是一个备份系统，记录和读取数据。这些系统允许通过启用不同数据格式的数据访问协议来集成不同的数据源。
为了构建高效的管道，建议的团队流程包括同时执行任务、使用具有内置连接的分层工具、投资适当的数据处理工具以及执行目录数据处理和所有权。
启用类似任务的性能：多个大数据应用程序用于同时执行多个数据分析任务。现代数据管道应该以弹性、大型和共享模式构建，可以同时处理多个数据流。设计良好的管道应该能够从所有数据流中加载和处理数据，DataOps团队可以分析并使用。
使用可扩展工具进行内部连接：现代管道建立在多个框架和工具之上，这些框架和工具连接和交互。应使用内置集成工具，以减少构建管道中各种系统之间连接的时间、劳动和成本。
投资适当的数据论证：由于不一致性经常导致数据质量差，建议管道使用适当的数据排除工具来解决不同数据公司之间的不一致性。有了干净的数据，DataOps团队可以收集准确的数据，以做出有效的决策。
启用数据条目安装和身份：维护数据源的日志、拥有数据库的业务流程以及访问这些数据库的用户或流程非常重要。这提供了对使用的数据集的完整可见性，加强了数据质量的可靠性和真实性。
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