Данные должны обрабатываться после сбора, чтобы они оставались чистыми и были готовы к хранению или использованию. По мере расширения и диверсификации источников данных задачи обработки данных должны будут соответствовать целому ряду новых требований. Аппаратное обеспечение Intel® усовершенствовано для ускоренной и экономичной обработки данных с возможностью масштабирования для поддержки даже самых высоких рабочих нагрузок.
Что такое обработка данных?
Обработка данных выполняется после этапа сбора данных в конвейере данных. На этапе обработки данные готовят к использованию и сохраняют в системе, доступной для приложений и пользователей.
Для анализа данных их необходимо предварительно обработать, чтобы они были чистыми и качественными. При обработке данные могут проверяться и форматироваться, что упрощает доступ к данным, запросы и хранение данных.
Для быстрого получения аналитической информации организациям необходимо максимально повысить продуктивность и пропускную способность обработки данных, сохраняя при этом экономичность. Аппаратные и программные технологии Intel® работают вместе для ускорения обработки данных от периферии до облака.
Типы обработки данных
Универсального метода обработки данных не существует. Для разных рабочих задач и приложений могут потребоваться разные подходы, чтобы сделать обработку производительной и экономичной.
Методы обработки данных могут включать следующее.
- Пакетная обработка: Пакетная обработка включает разделение данных на группы или пакеты, которые можно будет обрабатывать по мере того, как ресурсы будут становиться доступными. При обработке данных пакеты данных начинают обрабатываться последовательно друг за другом. Хотя пакетная обработка позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, обычно она лучше подходит для тех данных, которые не требуется использовать немедленно.
- Потоковая обработка: Потоковая обработка применяется при поступлении данных на конвейер непрерывным потоком. Такой тип обработки позволяет быстрее анализировать небольшие объемы данных, чем при пакетной обработке. Обычно он используется для обработки данных, которые необходимо быстро начать использовать.
- Распределенная обработка данных: По мере развития сетевых технологий задачи обработки данных становится не нужно выполнять на одном и том же узле. При распределенной обработке данных несколько узлов в одном кластере параллельно выполняют задачи обработки данных через сеть. Распределенная обработка данных позволяет обрабатывать данные для сложных аналитических задач с использованием менее дорогого аппаратного обеспечения с менее высоким энергопотреблением.
В зависимости от типа обрабатываемых данных и их предполагаемого использования, некоторые из этих стратегий можно использовать в едином конвейере данных с унифицированным обусловленным выводом.
Технология обработки данных
Поскольку обработка данных является одним из самых ресурсоемких этапов конвейера данных, ее эффективность можно существенно повысить посредством оптимизации аппаратного и программного обеспечения.
Многие ведущие поставщики программного обеспечения оптимизируют свою продукцию для аппаратного обеспечения Intel®. Обширная экосистема партнеров Intel® по решениям и технологиям обеспечивает оптимальную работу многих программных решений на платформе Intel® и помогает заказчикам обеспечить наилучшую окупаемость инвестиций в технологии.
Корпорация Intel предлагает широкий ассортимент аппаратных и программных технологий для ускорения современных задач обработки данных, в том числе:
- Процессоры Intel® Xeon®: Процессоры Intel® Xeon® обеспечивают гибкость выполнения разнообразных рабочих задач из разных источников и включают технологию Intel® Deep Learning Boost и другие технологии, оптимизированные для таких задач, как нормализация данных и снижение уровня помех при применении ИИ для обработки.
- SSD-накопители Intel® Optane™: SSD-накопители Intel® Optane™ разработаны для долговечности и оптимизации производительности хранения и кэширования данных. Они помогают ускорить потоковую обработку данных и обработку данных в реальном времени, сохраняя при этом высокую надежность системы.
- Технологии с открытым исходным кодом: корпорация Intel предлагает широкий ассортимент библиотек и платформ с открытым исходным кодом, помогающих ускорить обработку и анализ данных, в том числе инструментарии Intel® oneAPI, библиотеку Intel® oneAPI Math Kernel Library (Intel® oneMKL) и библиотеку Intel® oneAPI Data Analytics Library (Intel® oneDAL).
- Усовершенствования безопасности: С технологией Intel® QuickAssist (Intel® QAT) группы по работе с данными могут повысить производительность шифрования и расшифровки для укрепления безопасности приложений обработки данных.
Технологии Intel® разработаны, чтобы дать любой организации возможность создать собственные уникальные конвейеры обработки данных для новых источников данных и приложений. С программным и аппаратным ускорением Intel данные можно обрабатывать со скоростью и эффективностью, необходимыми для современных аналитических задач.