原副标题：重构当代统计数据栈之统计数据软件系统
当代统计数据栈是云原生植物插件的子集，它做为民营企业统计数据虚拟化的此基础，成为组织机构处置统计数据的基克维泽区。就像轻工业供应链那样，当代统计数据栈包涵相同的模块，大部份模块都互相关连。在以后的网志中对当代统计数据栈展开了高阶简述，但每一模块都值得称赞详尽高度关注。让他们Cubzac：统计数据软件系统。这篇网志将透过提问下列难题来归纳统计数据软件系统的主要各方面：
• 甚么是统计数据软件系统？
• 统计数据软件系统的范例有甚么样？
• 将统计数据软件系统到标准化出发地有甚么益处？
• 怎样资源整合统计数据？ETL 与 ELT
• 统计数据软件系统有甚么样相同的储存快捷键？
• 为甚么统计数据可探测性在统计数据软件系统期非常重要
甚么是统计数据软件系统？
随著民营企业聚合和搜集的统计信息量竭尽全力呈指数级快速增长，公司
统计数据软件系统控制技术：ETL 与 ELT
我已经在这篇网志[1]中探讨了这三种控制技术间的差别。ETL（抽取、切换、读取）和 ELT（抽取、读取、切换）是三种最盛行的统计数据软件系统控制技术，用作将统计传输到标准化的最终目标，如统计资料库、统计虚拟化、统计数据湖或统计虚拟化.
正像我在以后的网志[2]中提及的，由于邻近地区储存软件系统的生产成本极高，因而必选 ETL 方式。将未切换的统计数据读取到这些库房的生产成本太高，引致组织机构在抽取统计数据后立刻展开所需的统计数据切换。不过随著云计算的蓬勃发展，储存显得昂贵得多。因而无须在将统计数据读取到库房以后竭尽全力执行更动。让他们更详尽地如是说这三种相同的控制技术。
ETL 统计数据软件系统
ETL 是一种统计数据软件系统控制技术，其中统计数据从源系统中抽取、切换并读取到标准化的最终目标中。在云统计虚拟化蓬勃发展以后，ETL 是必选方式。不过由于 ETL 的多重缺点，ETL 很快被放弃并被 ELT 取代。ETL 的缺点可能如下：
• 由于只有切换后的统计数据储存在出发地，因而组织机构需要事先知道他们将怎样使用统计数据来展开适当的修改。修改这些要求可能非常耗时且生产成本高昂。
• 在过去几年中，统计信息量和统计数据需求急剧快速增长。不幸的是许多 ETL 流程无法扩展以适当匹配这些重负载。在处置大量统计数据时，一些常见的错误是读取不相关的统计数据和由于 CPU 不足和串行统计数据处置而不是并行统计数据处置而引致的瓶颈。
• 在 ETL 中，管道一次抽取和切换统计数据，一旦统计数据源中的模式发生变化，就会中断。例如当一个字段被删除时。这会损害切换统计数据所需的代码，并且必须由统计数据工程师重新编写。
• 将大量原始统计数据读取到储存中时，统计数据安全性可能会成为一个难题。管理用户对储存在统计虚拟化中的原始统计数据的访问对于应对这一挑战非常重要。
• 由于统计数据以最少的处置方式储存，因而可能需要额外的步骤来确保您遵守领先的安全协议，包括 GDPR 和 HIPAA。
ELT 统计数据软件系统
ELT 是一种统计数据软件系统方式，其中统计数据从源系统中抽取，读取到最终目标系统，然后根据组织机构的需要展开切换。这种方式的核心特点是统计数据在整个抽取和读取期保持不变，使团队始终可以访问原始的原始统计数据。这种方式的主要优势在于，随著组织机构内统计数据的需求和用途发生变化，可以使用储存系统中可用的可随时访问的原始统计数据相应地重新切换统计数据。除了避免组织机构在将统计数据读取到库房以后了解统计数据需求的困难之外，ELT 还为统计数据工程师提供了更多的统计数据分析自主权，因为他们无须修改管道来重新切换统计数据。
统计数据软件系统有甚么样相同的储存快捷键？
今天有多种统计数据储存快捷键可用。统计数据软件系统的挑战之一是评估选择是甚么，请记住每种控制技术都是相同的，旨在满足相同类型的统计数据储存和处置要求。让他们详尽如是说三种最常见的统计数据储存快捷键。
据储存库。最重要的是，统计虚拟化通常用作商业智能和统计数据分析。这是因为统计虚拟化已针对跨大型结构化统计数据集运行分析展开了优化。如果组织机构不需要管理非结构化统计数据，这是上上选。
• 统计数据湖。统计数据湖是用作储存大量非结构化统计数据的系统，其中未定义统计数据的用途。该软件系统以较低的生产成本储存大量统计数据。不过这是以展开有效和快速分析的可能性为代价的。因而如果最终目标是储存大量未定义用途的非结构化统计数据，那么将统计数据软件系统到统计数据湖中可能是上上选。
• Lakehouse。Lakehouse是一种新的储存架构，它结合了统计虚拟化的统计数据管理功能和统计数据湖的灵活性和较低的生产成本。如果组织机构将受益于统计虚拟化和统计数据湖的功能，这将是上上选。
怎样选择统计数据软件系统工具？
市场上有几种相同的统计数据软件系统工具。可能很复杂，并且可能取决于许多相同的变量。让他们简要如是说一下在选择统计数据软件系统工具时需要考虑的一些事项：
• 统计数据连接器质量
• 开源与专有：两者间的选择可能很复杂。专有软件是指公司拥有的软件。另一各方面开源是指任何人都可以访问和修改的软件。这意味着开源连接器适用作更大范围的统计数据源，但专有连接器通常质量更好。
• 标准化模式和规范化：来自 API 的统计数据未标准化。规范化可最大限度地减少重复统计数据、简化查询并避免统计数据修改难题。相反，标准化确保统计数据在内部是一致的。
• 自动化。一般来说，好的统计数据工具应该总是尽量减少人工干预。统计数据软件系统工具应具有自动架构迁移、自动调整 API 以及快速高效地摄取、复制和交付统计数据的功能。
• 安全性和合规性。如上所述，必须了解选择的工具怎样符合现行法规。
• 用例。需要使用统计数据软件系统工具完成甚么样工作？统计数据软件系统工具可用作统计数据创建、统计数据管道、虚拟化、清理、发现、实时等。因而了解需求对于选择正确的统计数据软件系统工具非常重要。
• 易用性。包涵在统计数据栈中的任何工具都应该易于学习和直观。
为甚么统计数据可探测性在统计数据软件系统期非常重要
必须知道甚么时候发生了变化，因而需要这种可见性，因为统计数据软件系统是起点。而且如果没有足够快地注意到一些异常情况，那么不良统计数据最终会与其余统计数据一起出现。因而从一开始到统计数据可探测性，确保整个统计传输过程中的数据可靠性非常重要。
要采取预防性方式并在统计数据进入消费以后从源头检测难题，需要统计数据血缘。简而言之，统计数据从一侧到达，从另一侧传出。因而如果在统计数据生命周期的任何期检测到错误，需要知道难题出在哪里。这是确保在遇到难题时能够迅速做出反应的方式。
让他们透过一个实际的范例。统计数据软件系统中非常常见的一个用例是尝试全面了解客户。组织机构与其客户的每一接触点都分布在十多种相同的 SaaS 服务中——产品统计资料库、支付统计资料库、支出在哪里，才能最终排除故障。对于统计数据工程师来说，这可能会浪费大量时间，他们大部分时间都忙于调试，而不是从事创造价值的活动。因而访问良好的统计数据血缘非常重要，因为它可以快速进入上游并检查哪里出了难题，从而使团队能够立刻恢复。
结论
得不可靠。出于这个原因，在当代统计数据栈的这个期已经拥有良好的统计数据可探测性实践是非常重要的。
