استراتژی اجرای متمرکز مشاغل در انبارهای داده ابری
معماری کنترل مقیاسپذیر برای خطوط لوله داده ابری با استفاده از Query Vault، رویههای کنترلکننده و تریگرها برای فعالسازی راهاندازی مجدد هوشمند، ثبت وقایع و اتوماسیون.
استراتژی اجرای متمرکز مشاغل در انبارهای داده ابری
این مقاله یک معماری کنترل مقیاسپذیر برای خطوط لوله داده ابری ارائه میدهد که از سه جزء اصلی تشکیل شده است: جدول Query Vault، رویههای کنترلکننده و نقطه تریگر. این استراتژی امکان راهاندازی مجدد هوشمند، ثبت وقایع جامع و اتوماسیون کامل فرآیندهای ETL/ELT را فراهم میکند.
- جدول Query Vault به عنوان قلب این استراتژی عمل میکند و شامل فیلدهای مهمی مانند Job_Group، Destination، Run_Order و Execution_Switch است
- رویههای کنترلکننده شامل Workflow Controller و Task Controller هستند که اجرای مشاغل را مدیریت میکنند
- تریگر کنترلر میتواند یک ابزار ETL مانند Informatica IDMC یا ویژگیهایی مانند Snowflake Task باشد
- جدول لاگ اطلاعات کاملی از اجرای هر query شامل زمان شروع و پایان، وضعیت اجرا و تعداد رکوردهای پردازش شده را ذخیره میکند
"این رویکرد به ویژه در اکوسیستم ELT مفید است که ابتدا داده را در پلتفرم داده خود تکثیر کرده و سپس پردازش میکنیم"
"اگر این استراتژی به ما کمک کند تا از پتانسیل کامل پلتفرم ابری استفاده کنیم، زیرا اجرای کامل در داخل انبار داده بومی ابری اتفاق میافتد"
این معماری ویژگیهای پیشرفتهای مانند راهاندازی مجدد هوشمند، کنترل دستی، تشخیص تغییر query و حذف خودکار تاریخچه لاگ را ارائه میدهد که آن را برای محیطهای داده ابری مقیاسپذیر ایدهآل میکند.
