现代数据架构的关键技术

企业IT根底设备平台的重新构建是一项复杂的任务。重新构建平台通常由一系列变化的关键业务驱动要素引发，如今状况正是如此。简而言之，主导企业IT技术的近30年的平台无法再满足推进业务开展所需的工作负载的需求。
数字化转型的中心是数据，它已成为商业中最有价值的事务。由于格式不兼容，传统数据库的局限性，以及无法灵敏地兼并来自多个来源的数据，组织长期以来不断遭到其运用数据的搅扰。新兴技术的呈现有望改动这一切。
改善软件部署形式是消弭数据运用障碍的一个主要方面。更高的“数据灵敏性”还需求更灵敏的数据库和更具可扩展性的实时流式传输平台。实践上，事实上，至少有七种根底技术能够分离在一同，为企业提供一种灵敏的、实时的“数据构造”。
与他们正在取代的技术不同，这七种软件创新可以扩展以满足许多用户和许多用例的需求。关于企业而言，他们有才能完成更快、更明智的决策，并发明更好的客户体验。
1、NoSQL数据库
RDBMS在数据库市场上占领了近30年的主导位置。但是，面对数据量的不时增长以及数据处置速度的加快，传统关系数据库曾经显现出其缺乏。NoSQL数据库由于其速度和扩展才能而被接收。就文档数据库而言，它们从软件工程的角度提供了一个更简单的模型。这种更简单的开发形式可加快产品上市速度，并协助企业更快响应客户和内部用户的需求。
2、实时流媒体平台
实时响应客户对客户体验至关重要。在过去的10年中面向消费者的行业阅历了宏大的推翻，这并不神秘。这与企业对用户实时做出反响的才能有关。转向实时模型需求事情流。
音讯驱动的应用程序已存在多年。但是，往常的流媒体平台的范围比以往要大得多，本钱要低得多。最近流媒体技术的进步为许多优化业务的新方式翻开了大门。经过为软件开发和测试团队提供实时反应循环，事情流还能够协助企业进步产质量量，并更快地开发新的软件。
3、Docker和容器
容器对开发人员和操作人员，以及组织自身都有很大的益处。传统的根底设备隔离办法是静态分区，即为每个工作负载分配一个单独的固定资源块(无论是物理效劳器还是虚拟机)。静态分区能够更容易扫除毛病，但是本质性未充沛应用的硬件本钱很高。例如，Web效劳器均匀只运用了可用合计算量的10%。
容器技术的宏大益处是它可以发明一种新的隔离方式。那些最理解容器的人员可能会置信他们能够经过运用Ansible、Puppet或Chef等工具来取得同样的益处，但实践上这些技术具有很强的互补性。此外，无论企业如何努力，这些自动化工具都无法完成在不同根底设备和硬件设置之间自在挪动工作负载所需的隔离。同一个容器能够在本地数据中心的裸机硬件上或公共云中的虚拟机上运转，无需停止任何更改。这是真正的工作负载挪动性。
4、容器存储库
容器存储库关于矫捷性至关重要。假如没有用于构建容器映像的DevOps进程以及用于存储它们的回收站，每个容器都必需树立在每一台机器中，才能够运转。经过存储库，能够在读取该存储库的计算机上启动容器映像。在多个数据中心处置时，这变得愈加复杂。假如在一个数据中心内树立一个容器图像，那么如何将图像挪动到另一个数据中心?理想状况下，经过应用交融数据平台，企业将有才能在数据中心之间对存储库完成镜像。
这里的一个关键细节是，内部部署和云计算之间的镜像功用可能与企业的数据中心之间的镜像功用差别很大。交融数据平台将经过提供这些功用为企业处理这个问题，而不论组织中运用的是数据中心根底设备还是云计算根底设备。
5、容器编排
每个容器看起来都有它本人的私有操作系统，而不是静态硬件分区。与虚拟机不同，容器不需求计算和内存的静态分区。这使管理员可以在效劳器上启动大量容器，而无需担忧大量的内存量。有了像Kubernetes这样的容器编排工具，启动容器，挪动它们并在环境中的其他中央重新启动容器变得十分容易。
在新的根底设备组件到位之后，诸如MapR-DB或MongoDB之类的文档数据库，MapR-ES或ApacheKafka之类的事情流式传输平台(诸如Kubernetes之类的编排工具)，以及在Docker容器中完成用于构建和部署软件的DevOps过程之后，人们必需理解应该在这些容器中部署哪些组件的问题。
6、微效劳
从历史上看，微效劳的概念并不新颖。往常的差别在于，启用技术(NoSQL数据库、事情流、容器编排)能够随着数千个微效劳的创立而扩展。假如没有这些数据存储、事情流和架构编排的新办法，大范围微效劳部署将不可能完成。管理大量数据、事情和容器实例所需的根底设备将无法扩展到所需的级别。
微效劳都是与提供矫捷性有关。微效劳通常由一个功用或一小组功用组成。工作的功用单元越小且越集中，创立、测试和部署效劳就越容易。这些效劳必需解耦，否则企业将失去具有矫捷性的微效劳承诺。微效劳能够依赖于其他效劳，但通常经过负载均衡的RESTAPI或事情流。经过运用事情流，企业能够应用恳求和响应主题轻松跟踪事情的历史记载。由于整个恳求流和恳求中的一切数据都能够在任何时间点重播，因而这种办法对毛病扫除具有严重的好处。
由于微效劳封装了一小局部工作，并且由于它们彼此别离，所以随着时间的推移改换或简直没有障碍地晋级效劳。在原有形式下，依赖像RPC这样的严密耦合意味着不得不关闭一切衔接，然后重新树立它们。负载平衡是完成这些的一个大问题，由于人工配置使它们容易出错。
7、功用即效劳
正如人们曾经看到微效劳在行业中占领主导位置，所以人们也会看到无效劳器计算的兴起或者可能更精确地将其称为功用即效劳(FaaS)。FaaS以这样一种方式创立微效劳，即代码能够包装在轻量级框架中，内置于容器中，按需执行(基于某种触发器)，然后自动停止负载均衡，多亏有了轻量级框架。FaaS的美好之处在于它让开发人员简直完整专注于该功用。因而，FaaS看起来是微效劳办法的符合逻辑的结论。
触发事情是FaaS的关键组成局部。没有它，只要在需求完成工作的状况下，才干调用功用和耗费资源。功用的自动调用使得FaaS真正具有价值。想象一下，每当有人读取用户的配置文件时，都会有一个审计事情，这是一个必需运转以通知平安团队的功用。更详细地说，它可能仅过滤出某些类型的记载。它能够是具有选择性的，毕竟它是一个完整可定制的业务功用。需求留意的是，运用像FaaS这样的部署模型来完成这样的工作流程十分简单。
把事情放在一同
触发效劳背后的魔力实践上不过是事情流中的事情。某些类型的事情比其他事情更频繁地用作触发器，但是企业假如希望成为触发器的事情都可能成为触发器。触发事情能够是文档更新，对新文档运转OCR过程，然后将OCR过程中的文本添加到NoSQL数据库。假如人们以更有趣的方式考虑，每当上传图像时，都能够经过机器学习框架停止图像辨认和评分。这里没有基本的限制。假如定义了一个触发器事情，发作了一些事情，该事情触发该功用，并且该功用完成其工作。
FaaS将成为采用微效劳的下一个阶段。但是，接近FaaS时必需思索一个主要要素，那就是供给商锁定。FaaS躲藏了特定的存储机制、特定的硬件根底架构和编排，这对开发人员来说都是巨大的事情。但由于这种笼统，托管的FaaS产品是IT行业有史以来最大的供给商锁定时机之一。由于这些API不是规范化的，因而从公共云中的FaaS产品迁移简直是不可能的，不会丧失曾经完成的近100%的工作。假如经过应用来自交融数据平台的事情以更有条理的方式接近FaaS，那么在云计算提供商之间挪动将变得愈加容易。