Onica.com/blog-এ 2019 সালের মে মাসে মূলত প্রকাশিত হয়
সবাই বড় ডেটার সম্ভাবনা জানে, কিন্তু কিছু ব্যবসার জন্য, ডেটা এবং বিশ্লেষণ এখনও একটি উত্তরাধিকার জগতে বিদ্যমান। এটি একটি স্ট্রাকচার্ড ডেটার জগত যা প্রাঙ্গনে সার্ভারের মধ্যে সংরক্ষণ করা হয় এবং মালিকানাধীন সফ্টওয়্যার দিয়ে বিশ্লেষণ করা হয়।
যে সংস্থাগুলি আরও বড়-ডেটা-বান্ধব পদ্ধতির দিকে যেতে চায় তাদের জন্য, এই পুরানো বিশ্ব সেই পদক্ষেপটিকে চ্যালেঞ্জিং করে তুলেছে৷ যাইহোক, বিগত বছরগুলিতে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের রূপান্তর এতটাই গভীর হয়েছে যে সংস্থাগুলি নতুন পদ্ধতি এবং প্রযুক্তি ব্যবহার করে না তারা প্রধান ব্যবসায় হারিয়ে যাচ্ছে৷ সুবিধা এটি মাথায় রেখে, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ব্যবসায়িক সাফল্যের জন্য আপনি কীভাবে এটি ব্যবহার করতে পারেন সেদিকে আরও একবার নজর দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ৷
ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং কি?
বছরের পর বছর ধরে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সংজ্ঞা খুব বেশি পরিবর্তিত হয়নি। যাইহোক, ভিত্তি এবং সরঞ্জামগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়েছে। এর মূলে, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং হল সেই ভিত্তি যা ডেটা প্রযুক্তির ব্যাপক জ্ঞান, সঠিক ডেটা গভর্নেন্স এবং নিরাপত্তা এবং ডেটা প্রসেসিংয়ের দৃঢ় বোঝার মাধ্যমে ডেটা বিজ্ঞান এবং বিশ্লেষণকে সমর্থন করে৷
যদিও রিলেশনাল এবং লেনদেন সংক্রান্ত ডেটাবেসের মতো ঐতিহ্যগত প্রযুক্তিগুলি এখনও বিগ ডেটাআর্কিটেকচারে একটি স্থান পেয়েছে, দৃশ্যে নতুন আগমন মহাকাশে নতুনত্ব তৈরি করেছে। যখন ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং আসে, AWS® গেমটি পরিবর্তন করেছে। কিছু প্রধান পণ্য অন্তর্ভুক্ত:
Amazon® DynamoDB® :Amazon DynamoDB হল একটি NoSQL® ডাটাবেস যা আপনাকে নথি, গ্রাফ, কী-মান, মেমরি এবং অনুসন্ধান সহ বিভিন্ন ডেটা মডেল ব্যবহার করার অনুমতি দিয়ে রিলেশনাল ডাটাবেসের বিকল্প অফার করে। এটি আধুনিক কাজের চাপের জন্য স্কেলযোগ্য, নমনীয়, উচ্চ কর্মক্ষমতা এবং অত্যন্ত কার্যকরী ডেটাবেস তৈরি করে৷
Apache® Hadoop® :Apache Hadoop হল একটি ওপেন-সোর্স পরিষেবা যা আপনি ক্লাস্টারিংয়ের সুবিধা নিয়ে বড় ডেটা সেট প্রক্রিয়া করতে ব্যবহার করতে পারেন। Hadoop-এর একটি সম্পূর্ণ ইকোসিস্টেম রয়েছে যা কাজের চাপের চাহিদা মেটাতে পারে। Hadoop AWS-এ Amazon Elastic MapReduce (EMR) ব্যবহার করে চালানো যেতে পারে, যা Hadoop ইকোসিস্টেমে Hadoop এবং অন্যান্য সম্পর্কিত অ্যাপ্লিকেশন চালানোর সময় ক্লাস্টার পরিচালনাকে সহজ করে।
Amazon EMR :AWS-এ Hadoop ইকোসিস্টেম পরিচালনার জন্য একটি টুল, EMR অ্যামাজন ইলাস্টিক কম্পিউট ক্লাউড® (Amazon EC2) দৃষ্টান্ত জুড়ে খরচ-কার্যকরভাবে ডেটা প্রক্রিয়া করা সহজ করে তোলে। অ্যামাজন ইএমআর অন্যান্য বিতরণ করা ফ্রেমওয়ার্ক যেমন Apache Spark® এবং HBase® চালু করে এবং অ্যামাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস অ্যামাজন S3 এবং Amazon DynamoDB-এর মতো AWS ডেটা স্টোরের মিথস্ক্রিয়াকে সক্ষম করে।
Amazon Redshift :একটি দ্রুত, মাপযোগ্য ডেটা গুদাম, অ্যামাজন রেডশিফ্ট আপনার ডেটা লেকে প্রশ্নগুলি প্রসারিত করা সহজ করে তোলে৷ মেশিন লার্নিং, সমান্তরাল ক্যোয়ারী এক্সিকিউশন এবং কলামার স্টোরেজ ব্যবহার করে, আমাজন রেডশিফ্ট অন্যান্য ডেটা গুদামের তুলনায় দশগুণ দ্রুত কর্মক্ষমতা প্রদান করে।
AWS আঠালো :AWS Glue হল একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত নির্যাস, রূপান্তর এবং লোড (ETL) পরিষেবা যা গ্রাহকদের বিশ্লেষণের জন্য তাদের ডেটা প্রস্তুত এবং লোড করা সহজ করে তোলে৷ এটি ক্যাটালগ হওয়ার পরে, আপনার ডেটা অবিলম্বে অনুসন্ধানযোগ্য, অনুসন্ধানযোগ্য এবং ETL-এর জন্য উপলব্ধ।
আমাজন অ্যাথেনা :Amazon Athena হল একটি ইন্টারেক্টিভ কোয়েরি পরিষেবা যা স্ট্যান্ডার্ড SQL® ব্যবহার করে Amazon S3-এ ডেটা বিশ্লেষণ করা সহজ করে। এটি AWS Glue Data Catalog-এর সাথেও একত্রিত করা হয়েছে, যা আপনাকে বিভিন্ন পরিষেবা জুড়ে একটি ইউনিফাইড মেটাডেটা রিপোজিটরি তৈরি করতে, স্কিমা আবিষ্কার করতে ডেটা সোর্স ক্রল করতে, আপনার ক্যাটালগকে নতুন এবং পরিবর্তিত টেবিল এবং পার্টিশন সংজ্ঞা দিয়ে পূরণ করতে এবং স্কিমা সংস্করণ বজায় রাখার অনুমতি দেয়৷
অন্য সবকিছুর সাথে AA, চাবিকাঠি হল কাজের জন্য সঠিক উপাদান খুঁজে বের করা, ফরম্যাট এবং মডেল, যা আপনার প্রতিষ্ঠানের ডেটা নিরাপত্তার চাহিদা পূরণ করে।
AWS এর সাথে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং:একটি ক্লায়েন্ট উদাহরণ
এর একটি শক্তিশালী উদাহরণ আমাদের একজন ক্লায়েন্টের কাছ থেকে এসেছে যিনি একটি মাসিক রিপোর্ট সিস্টেমের মাধ্যমে ডেটা পুশ করছিল৷ যদিও রিপোর্টটি তাদের প্রয়োজনীয় ক্লায়েন্ট-নির্দিষ্ট জিনিসগুলি দিয়েছিল, তারা তাদের সংগ্রহ করা ডেটার সম্পদ থেকে আর কোনও মূল্য পায়নি৷ আমাদের ব্যস্ততার অংশ হিসাবে, আমরা স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইন এবং বিল্ট-ইন ডেটা চেকগুলির সাহায্যে ডেটা লেক তৈরি করতে সক্ষম হয়েছি, যেখানে রিপোর্টিং সিস্টেমে পাঠানোর আগে ডেটা চলে যায়৷
ডেটা আর্কিটেকচারে এই উপাদানটি যোগ করার মাধ্যমে, ক্লায়েন্ট শুধুমাত্র তাদের রিপোর্টিং সিস্টেম সংরক্ষণ করেনি বরং মূল ডেটা সেটে আরও বেশি ক্ষমতা এবং অ্যাক্সেস যোগ করেছে, যা তাদের খরচ ব্যবস্থাপনা এবং লাভজনকতার বিষয়ে অ্যাড হকের উত্তর দিতে সক্ষম করে। এটি প্রমাণ করে যে অনেক কোম্পানি ডেটা ব্যবহার করে এবং তাদের দৈনন্দিন ব্যবসায় বিশ্লেষণ, সঠিক সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করা, বিশেষ করে নতুন সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তিগুলি, আপনাকে আরও বড় ফলাফলের জন্য ডেটা লাভ করতে দেয়৷
ডাটা প্রক্রিয়াকরণ বাস্তবায়ন করা
আপনি যদি ডেটা প্রকৌশলের সুবিধা পেতে চান তবে সঠিক ডেটা আর্কিটেকচার উপাদান থাকা যথেষ্ট নয় - আপনার অবশ্যই একটি শক্তিশালী ভিত্তি ইনডাটা প্রক্রিয়াকরণ থাকতে হবে। ডেটা প্রসেসিং শুধুমাত্র ডেটা লাইফসাইকেলের মাধ্যমে ডেটার চলাচলকে অন্তর্ভুক্ত করে না বরং খারাপ ডেটা পরিষ্কার করার জন্য গুণমান পরীক্ষা এবং কৌশলগুলির মাধ্যমে ডেটার অপ্টিমাইজেশনও অন্তর্ভুক্ত করে৷
সম্ভবত ডেটা প্রসেসিংয়ের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল ডেটা ইনজেশন। যদিও এর হৃদয়ে, ডেটা ইনজেশন হল শুধুমাত্র ডেটার উৎপত্তিস্থল থেকে স্টোরেজ সিস্টেমে চলাচল, এটি সম্পন্ন করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা ইনজেশন সবচেয়ে ভাল কাজ করে কারণ এটি সর্বোত্তম সতেজতার জন্য ডেটার কম রক্ষণাবেক্ষণ আপডেটের অনুমতি দিতে পারে। এটি ক্রমাগত এবং রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং ডেটা পাইপলাইন বা ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস, বা উভয়ই হতে পারে। কোন ইনজেশন পদ্ধতি ব্যবহার করা হবে তার সিদ্ধান্ত নির্ভর করে যে ডেটা ইনজেস্ট করা হচ্ছে তার ধরন, উৎস এবং গন্তব্যের উপর। AWS তার নিজস্ব ডেটা ইনজেশন পদ্ধতি অফার করে, যার মধ্যে রয়েছে Amazon Kinesis Firehose (যা রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং অফার করে) এর মতো পরিষেবাগুলি Amazon S3-তে। এবং AWS স্নোবল (যা আমাজন S3 এবং AWS স্টোরেজ গেটওয়েতে অন-প্রিমিসেস স্টোরেজ এবং হ্যাডুপ ক্লাস্টারের বাল্ক মাইগ্রেশনের অনুমতি দেয়) (যা Amazon S3-ভিত্তিক ডেটা লেকের সাথে অন-প্রিমিসেস ডেটা প্রসেসিং প্ল্যাটফর্মকে একীভূত করে)।
আপনি যদি রিলেশনাল ডাটাবেস নিয়ে কাজ করেন, তাহলে এই ইনজেশনের আরেকটি অংশ হল নিষ্কাশন, রূপান্তর এবং লোডিং (ETL)। ETL প্রসেসিং ডিডুপ্লিকেট করে ডেটা পরিষ্কার করে, সেইসাথে খারাপ ডেটা পরিষ্কার করে এবং ফ্ল্যাগ করে এবং এটিকে রূপান্তরিত করা যাতে এটি ডাটাবেসের বিন্যাসের সাথে সারিবদ্ধ হয়। এটি স্পার্ক বা ফ্লিঙ্কের মতো ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করার সময় পাইথন, জাভা বা স্কালার মতো ভাষার মাধ্যমে করা যেতে পারে এবং ডেটা গুণমান উন্নত করার চাবিকাঠি।
আপনি যে ধরনের ডাটাবেস ব্যবহার করেন না কেন, একটি শক্তিশালী ডেটা মানের প্রোগ্রাম নিশ্চিত করতে গুরুত্বপূর্ণ যে ফলস্বরূপ ডেটা সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য। এর অর্থ হল AWS আইডেন্টিটি অ্যান্ড অ্যাকসেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) এর মতো সরঞ্জামগুলির মাধ্যমে ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য ভূমিকা চিহ্নিত করা এবং সেট করা, মানককরণ এবং পুনর্মিলনের জন্য প্রক্রিয়াগুলি কার্যকর করা এবং ডেটা অখণ্ডতা বজায় রাখার জন্য গুণমান পরীক্ষা করা। যদিও ডেটার গুণমান একটি নতুন ধারণা নয়, মানসম্পন্ন ডেটা প্রচারের জন্য উপলব্ধ সংস্থানগুলি হল। আধুনিক ডেটা টুলিংয়ের মাধ্যমে, আমাদের দল একটি ক্লায়েন্টের জন্য স্বয়ংক্রিয় ডেটা গুণমান প্রতিবেদন তৈরি করেছে। এটি একটি রিপোর্টিং ড্যাশবোর্ডে যায় এমন ডাউনস্ট্রিম সিস্টেমের সাথে উৎস সিস্টেম থেকে ডেটার নির্ধারিত, পর্যায়ক্রমিক তুলনা করে, সিস্টেম থেকে বেরিয়ে যাওয়া ডেটার গুণমান সম্পর্কে অভূতপূর্ব অন্তর্দৃষ্টি সক্ষম করে এবং ত্রুটি বা গুণমান হ্রাসকে সক্রিয়ভাবে চিহ্নিত করে, ডেটা থেকে অভিযোগের আগে সমস্যাটি সংশোধন করার অনুমতি দেয়। ভোক্তা।
বর্তমান এবং ভবিষ্যতের সাফল্যের জন্য বিগ ডেটা ব্যবহার করা
ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং-এ এই পরিবর্তনগুলি বিশ্লেষণ করার ক্ষেত্রে সম্ভবত যা সবচেয়ে স্পষ্ট তা হল যে প্রক্রিয়াটি পরিবর্তিত হয়েছে তা নয় বরং এটি তা চালিয়ে যাচ্ছে। এটি যেমন করে, আপনার ব্যবসায়িক ডেটা নীতিতে এই পরিবর্তনগুলির প্রভাব এবং ব্যবসায়িক সাফল্যের উন্নতির জন্য এই পরিবর্তনগুলি কীভাবে ব্যবহার করা যায় তা বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ৷ ডেটা এবং বিশ্লেষণের পরিবর্তনগুলি কেবল আর্কিটেকচার এবং টুলিংকে প্রভাবিত করেনি বরং ডেটা ব্যবহারের আশেপাশে নতুন সিস্টেম এবং মানসিকতাও তৈরি করেছে৷ .
যদিও ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স প্রচেষ্টাগুলি প্রকল্পের সমাপ্তির সময় বা ব্যবসায়িক প্রচেষ্টার ফলো-আপ হিসাবে ঘটত, এখন এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং অবিচ্ছিন্নভাবে ডেটা নিয়ে কাজ করা আদর্শ৷ এটি এমন সরঞ্জামগুলির মাধ্যমে সম্ভব যা ডেটা আর্কিটেকচার উন্নত করে, যেমন Amazon S3, Amazon DynamoDB, এবং ডেটা ইনজেশন পাইপলাইনগুলির পাশাপাশি পদ্ধতি এবং প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে যা আমরা ডেটা নিরীক্ষণ এবং ব্যবহার করার উপায় পরিবর্তন করে, যেমন মেশিন লার্নিং এবং স্বয়ংক্রিয় ডেটা ড্যাশবোর্ড৷ ব্যবসাগুলি এখন স্টোরেজ স্পেস বা অর্থ অপচয় না করেই ডেটা ধরে রাখতে পারে, সহজেই স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা পরিষ্কার করার জন্য ডেটা ভালভাবে নির্ণয় করা যায় এবং সহজেই অন্বেষণ করা যায় এবং রিয়েল-টাইমে অ্যাক্সেস করা যায়, যারা তাদের ডেটা আর্কিটেকচারে এই পরিষেবাগুলি বাস্তবায়ন করে তাদের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রদান করে .
কোনো মন্তব্য করতে বা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে প্রতিক্রিয়া ট্যাব ব্যবহার করুন। এছাড়াও আপনিসেলস চ্যাট এ ক্লিক করতে পারেন৷ এখন চ্যাট করতে এবং কথোপকথন শুরু করতে।
