Migliorare il Data Fabric con il Data Loading

L’importanza del data loading nelle soluzioni Data Fabric

Il data loading è il processo di trasferimento dei dati da varie fonti a un repository centrale, come un data warehouse, un data lake o un’altra soluzione di archiviazione..

Per un data fabric, il data loading è essenziale perché assicura che i dati provenienti da diversi silos dell’organizzazione siano disponibili in modo unificato e coerente. L’esigenza di integrare i dati è cruciale lungo il ciclo di vita della persistenza dei dati, in particolare durante queste fasi:

• Bootstrapping: quando una nuova fonte di dati viene trasferita per la prima volta, deve corrispondere allo stato del sistema di origine in un momento preciso, che di solito corrisponde al momento in cui è stato attivato il processo di estrazione;
• Runtime: una volta che altre applicazioni utilizzano la nuova fonte di dati, questa deve essere allineata in tempo quasi reale con quella originale.

In sostanza, il data loading costituisce il ponte tra dati grezzi e insights fruibili. Popola il data fabric con informazioni aggiornate e rilevanti, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni informate, ottimizzare le operazioni e promuovere l’innovazione.

Tecniche di Data Loading

Esistono diverse tecniche di data loading, ognuna con caratteristiche e applicazioni uniche. Di seguito illustriamo alcuni dei metodi più comuni, fornendo un caso d’uso d’esempio per ciascuno di essi.

Initial Load

L’initial load (caricamento iniziale) è il processo di popolamento del data fabric con i dati per la prima volta. In genere si tratta di estrarre grandi volumi di dati da varie fonti e di caricarli nel repository centrale.

Il caricamento iniziale getta le basi per il data fabric, assicurando la presenza di tutti i dati necessari..

Caso d’uso: Creazione di un nuovo data warehouse o data lake, dove è necessario un set di dati completo per avviare le operazioni.

Full Refresh

Un full refresh (aggiornamento completo) prevede la sostituzione completa dei dati esistenti nel data fabric con nuovi dati provenienti dai sistemi di origine. Questo metodo garantisce che il data fabric abbia sempre i dati più aggiornati, ma può richiedere molte risorse e può non essere adatto a grandi insiemi di dati a causa dell’elevato volume di trasferimento dei dati.

Caso d’uso: scenari in cui i dati cambiano frequentemente e le informazioni più aggiornate sono fondamentali, come ad esempio i sistemi di reporting finanziario.

Batch Loading

Il batch loading (caricamento in batch) consiste nell’accumulare le modifiche dei dati in un periodo specifico e caricarle nel data fabric a intervalli programmati. Questo metodo bilancia l’esigenza di aggiornamenti tempestivi dei dati con l’efficienza operativa dell’elaborazione dei dati in blocco.

Caso d’uso: data warehousing aziendale in cui i dati vengono raccolti e caricati in orari non di punta per evitare di influire sulle prestazioni del sistema.

Incremental Load

L’incremental loading (caricamento incrementale) è una tecnica più efficiente, in cui solo i dati modificati dall’ultimo caricamento vengono estratti e caricati nel data fabric. Questo approccio riduce al minimo il trasferimento dei dati e il tempo di elaborazione, ma presenta una complessità maggiore rispetto alle altre tecniche, poiché deve tenere traccia delle modifiche e gestirne l’ordine.

Uno dei meccanismi per consentire il caricamento incrementale di un’origine dati è il Change Data Capture (CDC), una tecnica specializzata che tiene traccia delle modifiche ai dati di origine in tempo reale e le propaga al data fabric.
Il CDC può essere implementato utilizzando vari metodi, come i log dei database, i trigger o le soluzioni middleware, che forniscono aggiornamenti dei dati quasi in tempo reale. Una delle principali soluzioni CDC disponibili è Debezium, che utilizza i file di log dei database per rilevare e registrare le modifiche a livello di riga in database come MySQL, PostgreSQL, MongoDB e SQL Server, generando per ogni operazione l’evento corrispondente. Questi eventi possono poi essere trasmessi in tempo reale a vari consumatori, come le code di messaggi (ad esempio, Apache Kafka) o i data warehouse, facilitando il caricamento incrementale dei dati.

Caso d’uso: Sistemi di analisi e monitoraggio in tempo reale che richiedono un riscontro immediato delle variazioni dei dati, come i sistemi di transazione o le applicazioni IoT.

Mia-Platform Fast Data come strumento per gestire il data loading

Le organizzazioni possono scegliere le tecniche di data loading più appropriate per garantire che il loro data fabric rimanga popolato con dati tempestivi, accurati e pertinenti. Questo migliora la qualità complessiva dei dati e fornisce gli approfondimenti necessari per promuovere la crescita e l’innovazione.

Mia-Platform Fast Data offre un potente insieme di microservizi che consentono lo streaming di dati CDC quasi in tempo reale, dove i dati possono essere aggregati in singole viste, disponibili e aggiornati, riducendo la necessità di costose operazioni di full refresh.

A partire da Mia-Platform v13, questi microservizi sono dotati di funzionalità di Runtime Management: grazie al Fast Data Control Plane, è possibile gestire in modo efficiente varie tecniche di data loading, come il caricamento iniziale, mettendo in pausa e riprendendo le pipeline di dati attraverso la piattaforma.