南宫28(中国.NG)官方网站今世企业处置的种种数据正在数目、品种及速率上闪现空前爆炸式增加，云和大数据体系等新兴技艺带来豪爽迥然差别的数据，更让这一题目火上浇油。非但如许，差别数据源还分袂存储正在功效各异的孤岛中，与其他数据源破裂而治。目前，即使是数据湖也会包罗浩繁数据孤岛。
交易好处相干者需求即时获取最新音信以做出及时决议，但当所需音信聚集正在众个原因中时，这项劳动便颇具离间。同样地，唯有将闭节原因的数据汇总到同一原因，云优先、利用今世化、大数据剖释等众项步骤本领一连展开。可惜的是，结果声明古代数据集成技艺资源群集、至极耗时且本钱高亢。
众人的数据集成举措都涉及提取、转换、加载 (ETL) 流程或是亲切相干的流程。ETL 流程最早启用要追溯到 20 世纪 70 年代，历经数年兴盛逐步趋于成熟和众样化，但顾名思义，仍旧不过乎三个根基措施：
结尾，将转换完毕的数据加载至最终方针内，无论是操作型数据存储、数据集市仍然数据栈房。
ETL 流程并非一体实用的处分计划。针对每项流程都要留心编写剧本并实行测试，以顺应每个稀少原因和最终方针体系的特别恳求。
片面流程会正在结尾一步实践转换，相应得变为“ELT 流程”，但根基观点并无二致：实行剧本编写并对流程实行测试后，这些流程会从一个或众个原因复制豪爽数据，并通过排定的批管理流程正在简单整合式体系中复制这些数据，时间会利用全数须要的转换。
然而近年来，因为数据境遇日益庞大，加之从整合式数据中获取可操作智能的需求愈加要紧，各机闭逐步相识到 ETL 流程也存正在肯定水准的劣势：
变动数据并非老是最优解，由于云云一来需求保护新的存储库，既亏损资源又本钱高亢。
大型机闭每晚大概要运转数千项 ETL 流程，而用来确保同步的剧本很难依据需求实行批改。
因为 ETL 流程根据安顿批次交付数据，最终用户正在数据交付时间需求守候。分批交付速率因设备和安顿而异，但再疾也不大概按需即刻交付。因而，不少 ETL 流程都设定为越日交付。
ETL 流程无法处应当今的数据量和庞大的数据类型，比方每分钟事件数据或来自呆板传感器的震荡性读数。
数据虚拟化行动一种数据集成战略，所用举措全然差别：数据虚拟化并非物理大将数据移至新的整合名望，而是供给整合式数据的及时视图，源数据则保存正在原处。
优秀的数据虚拟化处分计划还会更进一步：开发企业数据拜候层，供给对机闭所相闭键数据源的通用拜候。正在需求拜候数据时，交易用户能够查问数据虚拟化层，该层继而从相应数据源获取数据。数据拜候组件归数据虚拟化层担负，因而这些用户不必受困于拜候的庞大性，比方数据存储名望或数据样子。依据数据虚拟化层的奉行形式，交易用户只需提出题目并获取谜底，将底层庞大给数据虚拟化层管理即可。
大无数境况下，这些无缝的“自助式”场景不会涉及交易用户直接查问数据虚拟化层的境况；相反，其最大概与利用圭外、Web 流派或以用户为核心的其他界面交互，继而从数据虚拟化层获取所需数据。根基架构为数据虚拟化层位于中央，所罕睹据源和所罕睹据运用者（无论片面仍然利用圭外）分家两头，如下图所示：
因为数据虚拟化不复制任何数据，故而数据虚拟化层自己不包罗任何数据，相反地，仅会包罗拜候种种原因所需的元数据。数据虚拟化层“轻量化”且易于奉行，除此除外还具有诸众上风。例如，该架构意味着
企业周围的拜候独揽可轻松利用于数据虚拟化层，而非一一利用至每个源体系。它还供给闪开发职员用来联贯 API 的核心名望，分身构造化水准各异的数据源。
因而，数据虚拟化是一种今世数据集成战略。它正在转换和质料独揽功效方面与古代数据集成处分计划大同小异，但能以更低的本钱供给及时数据集成，而且速率更疾，迅速性也更高。它能够代替古代数据集成流程及其联系的数据集市和数据栈房，也可粗略地对其实行深化以扩展功效。
行动笼统层和数据供职层南宫，数据虚拟化能够轻松驾御原始和派生数据源、ETL 流程、企业供职总线 (ESB) 及其他中央件、利用圭外和修造（无论当地摆设仍然基于云端），进而正在交易技艺和音信层之间供给活泼性。
能够支撑智能及时查问优化、缓存、内存管理等增值功效，以及基于原因束缚要素、利用圭外需求或收集感知的自界说优化战略。
通过 API，任何首要、派生、集成或虚拟数据源的拜候皆可正在几分钟内以受控形式实行，运用的样子或契约有别于原始样子。
所罕睹据均可通过简单虚拟层拜候，可能迅速公然冗余、一概性和数据质料题目，并支撑利用通用的端到端处理和安宁性独揽机制。
数据虚拟化亦有一项劣势：差别于 ETL 流程，它无法支撑少许利用场景大概需求的大量量或成批次数据挪动。不外，如上所述，数据虚拟化统统可与 ETL 流程并驾齐驱。
跟着数据虚拟化处分计划逐步普及，其片面功效已纳入其他产物当中，有时也用作附加模块或功效。因而，有须要将附加组件或内置数据虚拟化产物与可能开发上文所述企业数据拜候层的成熟企业数据虚拟化平台分辨开来。
数据搀和功效。平日包罗正在贸易智能 (BI) 器材中。数据搀和能够勾结众个原因配合向 BI 器材供给数据，不外输出实质的运用权限仅限于该器材，任何其他外部利用圭外均无法拜候。
数据供职模块。平日由数据集成套件或数据栈房供应商供给，需求格外付费。这些模块供给巨大的数据修模和转换功效，但其查问优化、缓存、虚拟安宁层、对非构造化原因的支撑以及合座性
能往往较弱。因为是这些模块平日策画为原型 ETL 流程或主数据处置 (MDM) 器材。
化”产物。这一新兴种别正在大数据和 Hadoop 供应商中尤为众睹。这些产物可对底层大数据技艺实行虚拟化，使其能与联系数据源平宁面文献相勾结，以便运用尺度 SQL 实行查问。这可正在大数据仓库方面阐述效用，但也只可止步于此。
云数据供职。平日摆设正在云端，并具有与 SaaS 和云利用圭外、云数据库及 Microsoft Excel 等少数桌面和当地摆设器材的预封装集成。不外，与真正的数据虚拟化产物差别，这些产物具有分层视图并可委托实践查问，能够跨云原因公然尺度化 API，以便正在中等界限项目中轻松实行数据互换。涉及大数据剖释、大型企业体系、大型机、大型数据库、平面文献和非构造化数据的项目不正在此类供职周围以内。
：数据虚拟化平台。这类平台重新出手构修，旨正在通过同一的虚拟数据层以众对众形式为企业供给数据虚拟化功效。数据虚拟化平台专为跨种种利用场景（与原因和运用者无闭）的迅速性和速率而策画，优于其他中央件处分计划并能与之合作。
众次物理复制、挪动和存储数据所需用度高亢，数据虚拟化可创修虚拟数据层，省去复制或存储本钱。
数据传输出手之前的延迟往往会拖慢功能。数据虚拟化可直连原因及时供给可操作洞察。
众次物理复制、挪动和存储数据所需用度高亢，数据虚拟化可创修虚拟数据层，省去复制或存储本钱。
数据虚拟化能针对企业中的各式音信和元数据开发齐集拜候点，从而达成安宁处置、数据处理和功能监控。
数据虚拟化集数据合伙技艺十年兴盛之大成，与数据合伙可谓“和而差别”，数据虚拟化涵盖功能优化以及自助式查找和涌现的高级功效。
借助数据虚拟化可达成无缝原型策画，并可能正在实践计谋测试之后正在企业层面推论奉行。
张青锋，StarNET（辰星网科）CTO 及合伙创始人。结业于新加坡邦立大学；曾正在 Oracle, Sybase, StarNET 等公司持久从事处分计划架构、技艺筹商、产物研发等劳动；正在大数据 / 数据湖、数据虚拟化、图数据库 / 学问图谱等规模具有众年技艺架构及产物研发体验。
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