为什么数据虚拟化是企业必需的

当今的企业挑战要求近实时访问数据。尽管这似乎是必须的，但应用程序生态系统仍在不断提供越来越多的数据持久性选项，例如关系数据库，NoSQL（不仅是SQL）数据库，本地数据仓库，内存中数据存储-列表中的内容上。
在为企业制定了职业规划和开发数据集成策略之后，我意识到维护本地数据副本的好处，但是我也认识到那些挑战也具有相当大的挑战，包括：

•很难理解您的数据源。

•数据移动存在不可否认的滞后。

•在设计和构建数据集成模式时需要更多的准备时间。

•您还需要基础架构可用性。

根据您组织的实施和运营稳健性，上述挑战的程度可能会导致不同的结果。我最近在数据虚拟化方面的经验根据使用情况提出了解决该问题的独特方法和替代 解决方案 。

什么是数据虚拟化？

数据虚拟化（DV）是一个数据访问平台，可聚合不同的数据源以创建供使用的数据集的单个版本。它提供了来自相似或异构数据源的数据的统一，抽象，组织和封装的视图，而数据仍保留在源系统中。

晋升

UNICEF USA BRANDVOICE | 付费程序
保护也门儿童免受COVID-19侵害
公民国家 BRANDVOICE | 付费程序
全国学生领袖如何为空前的学期做准备
数据虚拟化通过确保数据保留在源头来解决数据移动的挑战-同时还可以供消耗应用程序实时使用。其数据协作方法允许应用程序将数据作为单个视图组件检索，而无需用户要求其技术细节，例如其物理位置，源格式信息，安全参数，配置设置等。此平台替代了extract-transform-loads（ ETL）和数据仓库，例如商业智能和分析，应用程序开发和大数据消耗。

企业数据虚拟化如何帮助您的业务

数据虚拟化集成了来自不同来源，位置和格式的数据-无需复制。在提供统一数据服务的过程中创建单个“虚拟”数据层， 以支持多个应用程序和用户， 同时提供：

•更快地访问数据，几乎零延迟

•大大减少了设计和实施数据可用性的前置时间

•更少的数据冗余

•改变敏捷度更高

根据《数据管理知识手册》的说法 ： “数据虚拟化使分布式数据库以及多个异构数据存储可以作为单个数据库进行访问和查看。数据虚拟化服务器不是使用转换引擎对数据进行物理ETL，而是虚拟地执行数据提取，转换和集成。”

数据虚拟化在您的IT部门中的作用

数据虚拟化功能 使IT部门能够 在其核心业务战略中实施技术，从而带来多种好处，其中包括：

•零复制： 集成的数据视图可从多个源获取数据，而无需移动或复制它们，从而绕过了冗余副本并减少了存储空间。

•抽象：  访问数据时没有位置或配置信息。

•实时访问：  可立即获得最新版本的数据。

•敏捷性：  DV促进了对多个消费者应用程序通用的语义层，从而消除了企业计算中断。

•逻辑抽象和解耦：  DV连接不同的数据源，中间件和特定于平台的消费者应用程序及其接口，格式，架构，安全协议和查询范例。

•数据的语义集成： 它将基于架构的方法桥接对非结构化和Web数据的语义理解。

•敏捷数据服务供应：  可以通过与原始数据源不同的格式或协议安全，快速地访问主要，派生，集成或虚拟数据源。

•统一的数据治理和安全性：  从源数据到输出数据服务的所有数据都可以通过单个虚拟层发现和凝聚，从而暴露出冗余和质量问题并实现一致的集成。

准备d ATA V irtualization

有几种方法 可以启动 虚拟化项目。考虑以下三个：

1.了解您的数据集

尽管您可能与基本处理系统完全同步，但对于生成自己的数据形式的外围或边缘计算系统可能不那么全面，这可能并且可能会增强您的分析能力。创建所有数据集的清单，它们的位置和管理要求；每个人都需要一个特定的转换器来确保他们充分参与虚拟化层。

2.了解您的数据

有 也 收集或比别人更快的步伐产生更大的数据量业务的各个方面。要确保您的虚拟化层可以访问这些快速变化的基础中的最新数据，可能需要在虚拟层中进行特殊的准备或转换。通常在启动项目之前先解析这些内容。

3.了解您的操作

我t可以最简单的“虚拟化”的操作，这将提供关于EDV投资最好，最快的回报。确定将应对这些要素 快速EST改进数据分析和 考虑 开始荷兰国际集团 的虚拟化项目的第OSE 数据库。

实施您的解决方案

现在，你就可以 实现 你的 数据虚拟化 项目。首先，您可以尝试以下方法之一：

•数据混合：  DV解决方案可以与您的商业智能（BI）工具的语义Universe层合并，或者可以作为新模块添加，将多个数据集组合以提供特定于BI的企业工具。

•数据服务模块：  通常由数据集成套件或数据仓库供应商提供，该平台可提供强大的数据建模，转换和质量功能。

•SQLification 产品：  此新兴产品“虚拟化”基础大数据技术，并允许它们与关系数据源和平面文件结合使用-使用标准SQL进行查询。

•云数据服务：  数据虚拟化已预先打包了SaaS（软件即服务）和其他云体系结构，数据库以及在私有企业云上实现的许多内部部署工具（如Excel）的集成。这些产品公开了跨云源的标准化API，以便在中型数据集项目中轻松进行数据交换。

最后，数据虚拟化的位置透明的内置体系结构与大规模分析体系结构相结合，自然支持混合云环境中的应用程序。它超越了分层视图和可委托的查询执行范围，可提供企业发展机会。总体而言，实施自己的数据虚拟化方法将使您更快地获取信息。