ಆತ್ಮೀಯ ಓದುಗರೇ, ಶುಭ ದಿನ!
ಬೌದ್ಧಿಕವಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಸೇವಾ ವಿತರಣಾ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಕಂಪನಿಗೆ ಬೇಗ ಅಥವಾ ನಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು IT ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಕಾರ್ಯವು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾವುದೇ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಲ್ಲಿ ನನ್ನ ಅನುಭವವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ. ನಿಯೋಫ್ಲೆಕ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ಸ್ ನಿರ್ದೇಶನದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಯೋಜನೆಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ಅನುಭವವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ. 2005 ರಿಂದ, ನಿಯೋಫ್ಲೆಕ್ಸ್‌ನ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ಸ್ ನಿರ್ದೇಶನವು ದತ್ತಾಂಶ ಗೋದಾಮುಗಳು ಮತ್ತು ಸರೋವರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಿದೆ, ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ವೇಗವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಒಂದು ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಬಲವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಯಾರಿಗೂ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬಹುಶಃ ನಾವು ಸಣ್ಣ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಎಲ್ಲಾ ನಂತರ, ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ, ಭರವಸೆಯ ಉದ್ಯಮಿ ನಿಷ್ಠೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮಾರಾಟದ ಬಿಂದುಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಜಾಹೀರಾತಿನ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಜೊತೆಗಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಬೇಡಿಕೆಯಿಂದ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತಾರೆ. . ಮೊದಲ ಅಂದಾಜಿಗೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು "ಮೊಣಕಾಲಿನ ಮೇಲೆ" ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಬೆಳೆದಂತೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವೇದಿಕೆಗೆ ಬರುವುದು ಇನ್ನೂ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಗಳು "ರಾಕೆಟ್ ಸೈನ್ಸ್" ವರ್ಗ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಬೆಳೆಯಬಹುದು? ಬಹುಶಃ ನಾವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ.
ರಾಕೆಟ್ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು, ನೀವು ಆನೆಯನ್ನು ತುಂಡಾಗಿ ತಿನ್ನಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು/ಸೇವೆಗಳು/ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸೇವೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಆನೆಯನ್ನು ಜೀರ್ಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಇಡೀ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
DevOps ತಂಡಗಳ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಿ, ನಮ್ಮ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು ಈ ಪೋಸ್ಟುಲೇಟ್‌ಗೆ ಬಂದರು.
ಆದರೆ "ಪ್ರತ್ಯೇಕ, ಆನೆ" ಆಹಾರದೊಂದಿಗೆ ಸಹ, ಐಟಿ ಭೂದೃಶ್ಯದ "ಅತಿಯಾಗಿ ತುಂಬುವಿಕೆ" ಯ ಉತ್ತಮ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು, ಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು ಬದಿಗೆ ನೋಡುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ ಕಡಿಮೆ ಕೋಡ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವೇದಿಕೆ.
ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ UI ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ "ಡ್ರ್ಯಾಗ್" ಬಾಣಗಳ ಕಡೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಜೀವನದ ಅಂತ್ಯದ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಭಯಭೀತರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಆದರೆ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಆಗಮನವು ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಕಣ್ಮರೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಲಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೊಸ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ತಂದಿತು!
ಏಕೆ ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡೋಣ.
ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಟೆಲಿಕಾಂ ಉದ್ಯಮ, ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂಶೋಧನೆ, ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ:
- ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವೇಗ;
- ಮುಖ್ಯ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಹರಿವಿನ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದೆ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ;
- ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ;
- ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ;
- ಡೇಟಾ ಪುರಾವೆ, ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿ, ಸಿಡಿಸಿ;
- ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ತ್ವರಿತ ವಿತರಣೆ;
- ಮತ್ತು ಕುಖ್ಯಾತ: ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲದ ವೆಚ್ಚ.
ಅಂದರೆ, ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅವರ ಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಸಾಕಷ್ಟು ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಹೊಸ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೋಗಲು ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳು ವ್ಯಾಪಾರದ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣ. ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಮೌಲ್ಯವೂ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ: ವ್ಯಾಪಾರವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿರುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಗಮನಾರ್ಹ ಕೊರತೆಯಿದೆ.
ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾದೃಶ್ಯವನ್ನು ಸೆಳೆಯೋಣ. ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಭಾಷೆಗಳಿಂದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಡೆಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯು "ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ನೇರ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು" ಬರೆಯುವುದರಿಂದ "ಜನರ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು" ಕಡೆಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯಾಗಿದೆ. ಅಂದರೆ, ಅಮೂರ್ತತೆಯ ಕೆಲವು ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಿಂದ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯು "ಜನರ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು" ನಿಂದ "ವ್ಯವಹಾರದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು" ಕಡೆಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸತ್ಯದಿಂದ ದುಃಖಿತರಾದ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಇದ್ದರೆ, ಅವರು ದುಃಖಿತರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಬಹುಶಃ, ಜಾವಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಹುಟ್ಟಿದ ಕ್ಷಣದಿಂದ, ಇದು ರಚನೆಯ ವಿಂಗಡಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಸಹಜವಾಗಿ, ಅದೇ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಅಮೂರ್ತತೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಹಂತದ ನೋಟವಾಗಿದೆ.
ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಬಳಸಿ ಅನುಭವವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ
ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ನ ವಿಷಯವು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಈಗ ನಾನು ನಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು "ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ" ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ.
ನಿಯೋಫ್ಲೆಕ್ಸ್‌ನ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ಸ್ ವಿಭಾಗವು ವ್ಯವಹಾರದ ಆರ್ಥಿಕ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಡೇಟಾ ಗೋದಾಮುಗಳು ಮತ್ತು ಸರೋವರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು. ಈ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ನ ಬಳಕೆಯು ಬಹಳ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿದೆ. ಇತರ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಕರಗಳ ಪೈಕಿ, ETL ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ನಾವು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು: ಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕಾ ಪವರ್ ಸೆಂಟರ್, IBM ಡೇಟಾಸ್ಟೇಜ್, ಪೆಂಟಾಹೋ ಡೇಟಾ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್. ಅಥವಾ ಒರಾಕಲ್ ಅಪೆಕ್ಸ್, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳ ತ್ವರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಪರಿಸರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಕರಗಳ ಬಳಕೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಮೇಲೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಅವಲಂಬನೆಯೊಂದಿಗೆ ವಾಣಿಜ್ಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಉದ್ದೇಶಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಆಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳು.
ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅನುಭವದ ಅನ್ವಯಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ನಿಯೋಫ್ಲೆಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೀಡಿಯಾಸ್ಕೋಪ್ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗ, ರಷ್ಯಾದ ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ನಾಯಕರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು. ಜಾಹೀರಾತುದಾರರು, ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು, ಟಿವಿ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳು, ರೇಡಿಯೊ ಕೇಂದ್ರಗಳು, ಜಾಹೀರಾತು ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಅವರ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಈ ಕಂಪನಿಯ ವ್ಯವಹಾರ ಉದ್ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂಶೋಧನೆಯು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ವ್ಯಾಪಾರದ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ವೆಬ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು - ಇವೆಲ್ಲವೂ ಕಂಪನಿಯು ದೊಡ್ಡ ಐಟಿ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಗಾಧ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಘಾತೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆ, ಅದರ ಮೂಲಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಐಟಿ ಡೇಟಾ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈಗಾಗಲೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಮೀಡಿಯಾಸ್ಕೋಪ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಸರಳವಾದ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಐಟಿ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು. ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು. ಈ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಮುನ್ನಡೆಯುವ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು.
ಯೋಜನೆಯು ಪ್ರಾರಂಭವಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಕಂಪನಿಯು ಈಗಾಗಲೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, MSSQL ನಲ್ಲಿನ ಪರಿಹಾರದ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪೂರೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ.
ನಮ್ಮ ಮುಂದಿರುವ ಕಾರ್ಯವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯಾಗಿತ್ತು - ನಿಯೋಫ್ಲೆಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೀಡಿಯಾಸ್ಕೋಪ್ ಒಂದು ವರ್ಷದೊಳಗೆ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು, ಪ್ರಾರಂಭ ದಿನಾಂಕದ ಮೊದಲ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದೊಳಗೆ MVP ಬಿಡುಗಡೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ.
ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಡೂಪ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಪಾರ್ಕ್ವೆಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ HDFS ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು, ಹೈವ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಗಡಿ ಮುಂಭಾಗಗಳನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಕಾಫ್ಕಾ ಮತ್ತು ಅಪಾಚೆ ನಿಫೈ ಬಳಸಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲಿ ಲೋವ್-ಕೋಡ್ ಉಪಕರಣವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಮಿಕ-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ - ಡೇಟಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಕಾರ್ಯ.
ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಡಾಟಾಗ್ರಾಮ್ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ನಿಯೋಫ್ಲೆಕ್ಸ್ ಡೇಟಾಗ್ರಾಮ್ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಈ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು ಸ್ಕಾಲಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆಯದೆಯೇ ಮಾಡಬಹುದು. ಮಾಡೆಲ್ ಡ್ರೈವನ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಕಾಲಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೇಗದ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅನುಕೂಲಗಳಿವೆ:
- ಮೂಲಗಳು/ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದು;
- ಡೇಟಾ ಹರಿವಿನ ವಸ್ತುಗಳ ಮೂಲವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ (ವಂಶಾವಳಿ) ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು;
- ಮಧ್ಯಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಭಾಗಶಃ ಮರಣದಂಡನೆ;
- ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು;
- ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ;
- ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಡೇಟಾ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ 1 ರಲ್ಲಿ 1.
ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ತಡೆಗೋಡೆ ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ: ಡೆವಲಪರ್ SQL ಅನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ETL ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಕೋಡ್-ಚಾಲಿತ ರೂಪಾಂತರ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಪದದ ವಿಶಾಲ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ETL ಸಾಧನಗಳಲ್ಲ ಎಂದು ನಮೂದಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಉಪಕರಣಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಕೋಡ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಅಂದರೆ, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮೊದಲು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಕರ್ಮಕ್ಕೆ ಇದು ಬಹುಶಃ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ಲಸ್ ಆಗಿದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ, "ಕ್ಲಾಸಿಕ್" ತಂಡವು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶುದ್ಧ ಸ್ಕಾಲಾ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ. ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ತಂಡಗಳಿಂದ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ತರುವುದು ಸರಳ ಮತ್ತು ತಡೆರಹಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಜೊತೆಗೆ, ನೋ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಸಹ ಇವೆ ಎಂದು ಬಹುಶಃ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ಅವರ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಇವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳಾಗಿವೆ. ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗೆ ರಚಿಸಲಾದ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಗ್ರಾಮ್‌ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ರಚಿಸಲಾದ ಸ್ಕಾಲಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ; ನೋ-ಕೋಡ್ ಅಂತಹ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಒದಗಿಸದಿರಬಹುದು. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಪರಿಹಾರದ ನಮ್ಯತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರೇರಣೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದಲೂ ಬಹಳ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ.
ಪರಿಹಾರ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ
ಡೇಟಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ವೇಗವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಉಪಕರಣವು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸೋಣ. ಮೊದಲಿಗೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ನೋಡೋಣ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾದರಿ.
ನಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಬಹಳ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿವೆ:
- ಪೀಪಲ್ ಮೀಟರ್‌ಗಳು (ಟಿವಿ ಮೀಟರ್‌ಗಳು) ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಾಧನಗಳಾಗಿದ್ದು, ಟೆಲಿವಿಷನ್ ಪ್ಯಾನೆಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ - ಯಾರು, ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಯಾವ ಟಿವಿ ಚಾನಲ್ ಅನ್ನು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯು ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರಸಾರ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮಧ್ಯಂತರಗಳ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಆಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಭೂಗೋಳೀಕರಣ, ಸಮಯ ವಲಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಧ್ಯಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ದೂರದರ್ಶನ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಪುಷ್ಟೀಕರಿಸಬಹುದು. ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಥವಾ ಯೋಜಿಸಲು, ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಚಟುವಟಿಕೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಸಾರ ಜಾಲವನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು;
- ದೂರದರ್ಶನ ಪ್ರಸಾರಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ವಿಷಯದ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಬರಬಹುದು;
- ಸೈಟ್-ಕೇಂದ್ರಿತ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವೆಬ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು. ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಸಂಶೋಧನಾ ಬಾರ್ ಬ್ರೌಸರ್ ಆಡ್-ಆನ್ ಆಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ VPN ನೊಂದಿಗೆ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿರಬಹುದು.
- ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ದೂರವಾಣಿ ಸಂದರ್ಶನಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸುವ ಸೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಬರಬಹುದು;
- ಪಾಲುದಾರ ಕಂಪನಿಗಳ ಲಾಗ್‌ಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಸರೋವರದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪುಷ್ಟೀಕರಣವು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಹಂತಕ್ಕೆ ಲೋಡ್ ಆಗುತ್ತಿರುವಂತೆ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಆಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಈ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಸಾಧ್ಯ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ಮೂಲವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಇಳಿಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಲೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು, ನಾವು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಂತರ ಲೋಡಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಘಟಕಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು. HDFS ನಲ್ಲಿನ ಡೈರೆಕ್ಟರಿ ರಚನೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ರಚನೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಯೋಜನೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಿಫಿ + ಕಾಫ್ಕಾ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೀಡಿಯಾಸ್ಕೋಪ್ ಕಂಪನಿಯು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸೇವೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಬಳಸದಿರಲು ನಾವು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪೂರಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಕ್ಷಣವೇ ಸೂಚಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. Nifi ಮತ್ತು Kafka ನೇರ (Nifi -> Kafka) ಮತ್ತು ರಿವರ್ಸ್ (Kafka -> Nifi) ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂಶೋಧನಾ ವೇದಿಕೆಗಾಗಿ, ಬಂಡಲ್‌ನ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
ನಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, NayFi ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾಫ್ಕಾ ಬ್ರೋಕರ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, PublishKafka Nifi ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಫ್ಕಾ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ದೃಶ್ಯ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Nifi ಟೂಲ್ ಮತ್ತು Nifi + ಕಾಫ್ಕಾ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ವಿಧಾನ ಎಂದೂ ಕರೆಯಬಹುದು, ಇದು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ತಡೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಯೋಜನೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ವಿವರವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪದರದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ತರುವುದು. ಒಂದು ಘಟಕವು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವಿಭಜನೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವವು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ವಸ್ತುವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಐಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಅಥವಾ ಈ ವಸ್ತುವನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರಾಕರಿಸಬಹುದು (ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ). ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಕೀಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೀಲಿಗಳನ್ನು ಮಾಸ್ಟರ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ Hbase ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಕೀಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಕೀಗಳ ನಡುವಿನ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪರಮಾಣು ಘಟಕಗಳ ಬಲವರ್ಧನೆಯು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಪುಷ್ಟೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಚೌಕಟ್ಟು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಆಗಿತ್ತು. ಒಂದೇ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಲು ವಿವರಿಸಿದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಡೇಟಾಗ್ರಾಮ್ ಉಪಕರಣದಿಂದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಉದ್ದೇಶಿತ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಡೇಟಾಗೆ SQL ಪ್ರವೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಜೇನುಗೂಡು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಟೂಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು "ರಿಜಿಸ್ಟರ್ ಹೈವ್ ಟೇಬಲ್" ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೈವ್‌ನಲ್ಲಿ ನೋಂದಾಯಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.
ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಹರಿವಿನ ನಿಯಂತ್ರಣ
ಡೇಟಾಗ್ರಾಮ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. Oozie ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಡೆವಲಪರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ, ಸಮಾನಾಂತರ, ಅನುಕ್ರಮ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ-ಅವಲಂಬಿತ ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಶೆಲ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜಾವಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವಿದೆ. ಅಪಾಚೆ ಲಿವಿ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಅಪಾಚೆ ಲಿವಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರದಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪನಿಯು ಈಗಾಗಲೇ ತನ್ನದೇ ಆದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲು REST API ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, PLSQL ಮತ್ತು Kotlin ನಲ್ಲಿ ಬರೆದ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕಾಲಾದಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವ ಸಾಕಷ್ಟು ಯಶಸ್ವಿ ಅನುಭವವನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಉಪಕರಣದ REST API ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ವರ್ಷವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕರೆಯುವುದು, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಕರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು URL ಗೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಊಜೀ ಜೊತೆಗೆ, ಏರ್‌ಫ್ಲೋ ಬಳಸಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಹರಿವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಬಹುಶಃ ನಾನು ಊಜೀ ಮತ್ತು ಏರ್‌ಫ್ಲೋ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ ಉಳಿಯುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಯ ಕೆಲಸದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಆಯ್ಕೆಯು ಏರ್‌ಫ್ಲೋ ಪರವಾಗಿ ಬಿದ್ದಿದೆ ಎಂದು ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತೇನೆ. ಈ ಬಾರಿಯ ಮುಖ್ಯ ವಾದಗಳು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಕ್ರಿಯ ಸಮುದಾಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ + API.
ಗಾಳಿಯ ಹರಿವು ಸಹ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಪ್ರೀತಿಯ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ತೆರೆದ ಮೂಲ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಲ್ಲ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು (ಗ್ಯಾಂಟ್ ಚಾರ್ಟ್ ಸೇರಿದಂತೆ) ಏರ್‌ಫ್ಲೋನ ಕರ್ಮಕ್ಕೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಸ್ಪಾರ್ಕ್-ಸಬ್ಮಿಟ್ ಆಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಇದು ಎರಡು ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಿದೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್-ಸಲ್ಲಿಕೆಯು ಕನ್ಸೋಲ್‌ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಜಾರ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು (ಇದು ಡಾಗ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ).
ನಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಏರ್‌ಫ್ಲೋ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಂಶವೆಂದರೆ SparkSubmitOperator.
SparkSubmitOperator ನಿಮಗೆ ಜಾಡಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ - ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಗ್ರಾಮ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳು ಅವುಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ರಚಿತ ಇನ್‌ಪುಟ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ.
ಪ್ರತಿ ಏರ್‌ಫ್ಲೋ ಕಾರ್ಯವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಏನೂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಮೂದಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, DummyOperator ಅಥವಾ BranchPythonOperator ನಂತಹ ನಿಯಂತ್ರಣ ನಿರ್ವಾಹಕರನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಒಟ್ಟಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್‌ಗಳ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಡಾಟಾಗ್ರಾಮ್ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರದ ಬಳಕೆಯು (ಡಾಗ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು) ಡೇಟಾ ಲೋಡಿಂಗ್ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಗಮನಾರ್ಹ ವೇಗವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಸರಳೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು.
ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ
ಬಹುಶಃ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬೌದ್ಧಿಕವಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಹಂತವು ಪ್ರದರ್ಶನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನಾ ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಹರಿವಿನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖ ಪ್ರಸಾರಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಮಯ ವಲಯಗಳಿಗೆ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಪ್ರಸಾರ ಗ್ರಿಡ್‌ಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಸಾರ ಜಾಲಕ್ಕೆ (ಸ್ಥಳೀಯ ಸುದ್ದಿ ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು) ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಹಂತವು ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮಧ್ಯಂತರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಧ್ಯಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ನಿರಂತರ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಒಡೆಯುತ್ತದೆ. ತಕ್ಷಣವೇ, ವೀಕ್ಷಣಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಮಹತ್ವದ (ತಿದ್ದುಪಡಿ ಅಂಶದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ) ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ "ತೂಕ" ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಶೋಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಹಂತವೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹಲವಾರು ಗಣಿತ ವಿಜ್ಞಾನ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಬಳಕೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಹಲವಾರು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಓದಬಹುದಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳಾಗಿ ಒಡೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳು ಕಿರಿದಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮಧ್ಯಂತರ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ, ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯ ಹಂತಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ಸಾಧ್ಯ.
ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉಪಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಯಿತು:
- 60 ದಿನಗಳವರೆಗೆ ಪ್ರದೇಶದ ಎಲ್ಲಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಟಿವಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವೀಕ್ಷಣೆ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟುವಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು.
- ಎಲ್ಲಾ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ದಿನಕ್ಕೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಅವಶೇಷಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ (ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಊಹಿಸಲಾದ ವಾಸ್ತವಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವಿಚಲನಗಳು).
- ಅಸಂಗತ ಪ್ರದೇಶ-ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಜೋಡಿಗಳ ಆಯ್ಕೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಸಾಹತು ದಿನದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸಮತೋಲನವು ರೂಢಿಯನ್ನು ಮೀರುತ್ತದೆ (ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ).
- ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರಿಗೆ ಅಸಂಗತ ಪ್ರದೇಶ-ಟಿವಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಜೋಡಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಲಾದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಶೇಷವನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಮಾದರಿಯಿಂದ ಈ ಪ್ರತಿವಾದಿಯ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಈ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು (ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಉಳಿದಿರುವ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣ) ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. .
- ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆಯು ಪೇಡೇನ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ.
ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಯು ದತ್ತಾಂಶ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ತನ್ನ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ತುಂಬಾ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ... ಮತ್ತು, ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ "ಎಂಜಿನಿಯರ್" ಆಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು "ಕೋಡರ್" ಆಗಿದ್ದರೆ, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ವೃತ್ತಿಪರ ಅವನತಿ ಭಯ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟಬೇಕು.
ಕಡಿಮೆ ಕೋಡ್ ಬೇರೆ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?
ಸ್ಕಾಲಾದಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಬ್ಯಾಚ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಉಪಕರಣದ ಅನ್ವಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.
ಡಾಟಾಲೇಕ್‌ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ನ ಬಳಕೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ನಮಗೆ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಹಡೂಪ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಪರಿಹಾರಗಳು RDBMS ಆಧಾರಿತ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ DWH ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ಬಹುಶಃ ಹೇಳಬಹುದು. Hadoop ಸ್ಟಾಕ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಕರಗಳು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ BI ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಕಾರ್ಯ ಎರಡನ್ನೂ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಬಿಐ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಅವರ ಸಂಪಾದನೆಯನ್ನೂ ಸಹ ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲದು ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕು. ಹಣಕಾಸು ವಲಯಕ್ಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಡೇಟಾಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ (ವಂಶಾವಳಿ) ಪರಮಾಣುತ್ವದೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ವಸ್ತುಗಳ ಮೂಲವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಉಪಕರಣವು ಅಪಾಚೆ ಅಟ್ಲಾಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡೆರಾ ನ್ಯಾವಿಗೇಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್ ಅಟ್ಲಾಸ್ ಡಿಕ್ಷನರಿಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ನೋಂದಾಯಿತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾದ ಮೂಲವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಥವಾ ವಸ್ತು ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಾದಾಗ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಣಕಾಸಿನ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಾಗ, ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಶಾಸಕಾಂಗ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಅವಧಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆರಾಮವಾಗಿ ಬದುಕಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ನಂತರ, ವಿವರವಾದ ಪದರದ ವಸ್ತುಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನಾವು ಅಂತರ್-ರೂಪದ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ಕಡಿಮೆ ನಾವು "ಹಠಾತ್" ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಮರುನಿರ್ಮಾಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಕೋಡ್
ಮೀಡಿಯಾಸ್ಕೋಪ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಉಪಕರಣದಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ಮತ್ತೊಂದು ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ವರ್ಗದ ಕಾರ್ಯ. ಸಂಶೋಧನಾ ಕಂಪನಿಯ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪರಿಶೀಲನೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನುಷ್ಠಾನದ ವಿಶೇಷ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಮುಖ್ಯ ಡೇಟಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಹರಿವಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವದ ಕೊರತೆ. ಸ್ವತಂತ್ರ ದತ್ತಾಂಶ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಹರಿವನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡಲು, ಈಗಾಗಲೇ ಪರಿಚಿತವಾಗಿರುವ Apache Airflow ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಪ್ರತಿ ಹಂತವು ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, DQ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಭಾಗವನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಯಿತು.
ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭದ ಕ್ಷಣದಿಂದ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ, ಮಾಹಿತಿಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪದರವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ ಕ್ಷಣದಿಂದ ನಾವು ಮೂಲಭೂತ ಷರತ್ತುಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು - ಶೂನ್ಯ, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ವಿದೇಶಿ ಕೀಗಳು ಅಲ್ಲ. ಡೇಟಾಗ್ರಾಮ್‌ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕುಟುಂಬದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಮಾದರಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಮೀಡಿಯಾಸ್ಕೋಪ್ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ, ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಟ್ ಉತ್ಪನ್ನದ ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು.
ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ:
- "ಶೂನ್ಯವಲ್ಲ" ಪರಿವರ್ತಕದೊಂದಿಗೆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ "ಶೂನ್ಯ" ಮೌಲ್ಯಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ;
- ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕೀಲಿಯ ನಕಲುಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ;
- ಒಂದು ಘಟಕದ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು;
- ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ನ ಅನನ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಸ್ಕಾಲಾ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ರೆಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಜೆಪ್ಪೆಲಿನ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಬಾಹ್ಯ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ SQL ಚೆಕ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಂತೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಸಹಜವಾಗಿ, ಚೆಕ್ಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಸಾಧಿಸಬೇಕು. ವಿವರಿಸಿದ ಯೋಜನೆಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ, ಇದು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳಿಂದ ಮುಂಚಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ:
- DQ ಝೆಪ್ಪೆಲಿನ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ;
- DQ ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ;
- ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಘಟಕಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬೃಹತ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ DQ;
- ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಂತೆ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಡಿಕ್ಯೂ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳು.
ಪ್ರಾಯಶಃ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಚೆಕ್ ಸೇವೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯದ ಕಡಿತ. ಹೊಸ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರಗಳ ಮೂಲಕ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿಸುವ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡಬಹುದು:
- EA ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದಾಗ ಎಲ್ಲಾ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ತಪಾಸಣೆಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ;
- ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು (ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು) ವಸ್ತುಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಡೇಟಾದ ಗೋಚರಿಸುವಿಕೆಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಚಿಸಬಹುದು;
- ಜೆಪ್ಪೆಲಿನ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ವ್ಯಾಪಾರ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅಲ್ಲಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ DQ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಸೆಟಪ್ ಟೇಬಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಾಗಿಸುವುದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಅಪಾಯಗಳಿಲ್ಲ. ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ದೋಷದೊಂದಿಗೆ ಸಹ, ನಮಗೆ ಬೆದರಿಕೆ ಹಾಕುವ ಗರಿಷ್ಠವು ಒಂದು ಚೆಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಹರಿವು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚೆಕ್ ಉಡಾವಣಾ ಹರಿವು ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, DQ ಸೇವೆಯು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಡೇಟಾ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಅದರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ.
ಬದಲಿಗೆ ತೀರ್ಮಾನದ
ಕಡಿಮೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಯೋಜನವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ವೇಗವು ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಮಯವನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ವೇಗವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.
ಸಹಜವಾಗಿ, ಕಡಿಮೆ ಕೋಡ್ ರಾಮಬಾಣವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಸಂಭವಿಸುವುದಿಲ್ಲ:
- ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಉದ್ಯಮವು "ಬಲವಾಗುತ್ತಿರುವ" ಹಂತದ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಯಾವುದೇ ಏಕರೂಪದ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಮಾನದಂಡಗಳಿಲ್ಲ;
- ಅನೇಕ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಉಚಿತವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವುದು ಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿರಬೇಕು, ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಮಾಡಬೇಕು;
- ಅನೇಕ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ GIT/SVN ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅಥವಾ ರಚಿಸಲಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮರೆಮಾಡಿದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನಾನುಕೂಲವಾಗಿದೆ;
- ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವಾಗ, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು - ಇದು ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರದ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ "ಲಗತ್ತು ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆ" ಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸಾಕಷ್ಟು ಮಟ್ಟದ ಭದ್ರತೆಯು ಸಾಧ್ಯ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ತುಂಬಾ ಕಾರ್ಮಿಕ-ತೀವ್ರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ತತ್ವದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ, ಸಂಸ್ಥೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಐಟಿ ಭೂದೃಶ್ಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ನಿಯೋಗ / ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಕಾರ್ಯದ ಲಭ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಹೇಗಾದರೂ, ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಎಲ್ಲಾ ನ್ಯೂನತೆಗಳು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಪ್ರಬಲವಾದ ಬಹುಮತದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ನಂತರ ಭಯವಿಲ್ಲದೆ ಸಣ್ಣ ಕೋಡ್ಗೆ ತೆರಳಿ. ಮೇಲಾಗಿ, ಅದರ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ - ಯಾವುದೇ ವಿಕಾಸವು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ಡೆವಲಪರ್ ತನ್ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಇಲ್ಲದೆ ಇಬ್ಬರು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಇದು ಕಂಪನಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಆರಂಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶದ ಮಿತಿ "ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ" ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಕೊರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ತಂಡಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಮಾರ್ಗದ ಸರಿಯಾದತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಾಧ್ಯ. ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ತಯಾರಿಸಿದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ತಜ್ಞರು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರು) ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ನೀವು ಬಿಗಿಯಾದ ಗಡುವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ತರ್ಕ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಣತಿಯ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬೇಕಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಕಡಿಮೆ ಕೋಡ್ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಾಧನಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ಮೂಲ: www.habr.com