Andmekanalite loomine Kubernetesiga – DATAVERSITY

Andmekonveierid on protsesside kogum, mis liigutab andmeid ühest kohast teise, tavaliselt andmeallikast salvestussüsteemi. Need protsessid hõlmavad andmete hankimist erinevatest allikatest, ümberkujundamist vastavalt äri- või tehnilistele vajadustele ning laadimist lõppsihtkohta analüüsi või aruandluse jaoks. Eesmärk on automatiseerida andmevoogu, et pakkuda ettevõtetele väärtuslikku ja teostatavat teavet.

Tõhus andmekanali arhitektuur on loodud tagama andmete terviklikkus ja usaldusväärsus. See on loodud nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmete käsitlemiseks, muutes need analüüsiks või visualiseerimiseks kasutatavaks vorminguks. Andmekanalid on ettevõtete jaoks andmepõhiste otsuste tegemiseks ja turul konkurentsieelise saavutamiseks hädavajalikud.

Andmekanalid ei seisne ainult andmete teisaldamises. Need hõlmavad ka andmete puhastamist, valideerimist ja vormindamist. Nad saavad hakkama suurte andmemahtudega, töödeldes neid vastavalt ettevõtte vajadustele reaalajas või partiidena.

Selles ajaveebi postituses käsitleme Kubernetese kasutamist andmekanalite jaoks. Kubernetesest on saamas de facto standard töökoormuse haldamiseks nii kohapeal kui ka pilves. See pakub võimsat ja paindlikku platvormi andmekanalite haldamiseks ja automatiseerimiseks.

Miks kasutada andmekanalite jaoks Kubernetest? 

Kubernetes on avatud lähtekoodiga platvorm, mis on loodud konteinerrakenduste juurutamise, skaleerimise ja haldamise automatiseerimiseks. See on võimas tööriist andmekonveierite haldamiseks, pakkudes mitmeid eeliseid, nagu mastaapsus, tõrketaluvus ja ressursside haldamine.

Konteineriseerimine

Konteinerimine on meetod rakenduse ja selle sõltuvuste pakkimiseks eraldiseisvasse üksusesse, mis võib töötada mis tahes arvutuskeskkonnas. Kubernetes pakub tugevat platvormi konteinerrakenduste, sealhulgas andmekanalite haldamiseks.

Kubernetese abil saate hõlpsasti juurutada ja hallata oma andmekonveieri komponente konteinerites. See mitte ainult ei muuda teie andmekonveierid kaasaskantavaks, vaid tagab ka isolatsiooni teistest protsessidest – see lihtsustab ka juurutamisprotsessi, võimaldades teil oma andmekonveierid erinevates keskkondades hõlpsasti kopeerida.

Skaalautuvus

Skaleeritavus on andmekanalite haldamisel ülioluline tegur. Andmemahtude kasvades peaks teie infrastruktuur suutma suurenemisega toime tulla. Kubernetes paistab silma oma võimes töökoormuse alusel ressursse automaatselt skaleerida. See võimaldab horisontaalset skaleerimist, kus süsteemile lisatakse täiendavad sõlmed, ja vertikaalset skaleerimist, kus olemasolevates sõlmedes suurendatakse ressursse.

Kubernetese abil saate tagada, et teie andmekanalid töötavad alati optimaalse võimsusega. See suudab ressursse vastavalt nõudlusele automaatselt kohandada, tagades, et teie andmekanalid ei ole kunagi üle ega alakasutatud. Sellist automaatse skaleerimise võimalust ei leia paljudes traditsioonilistes andmehaldussüsteemides.

Veataluvus

Andmehalduse maailmas on tõrked vältimatud. Nende rikete mõju saab aga minimeerida veataluvuse abil. Kubernetes pakub sisseehitatud tõrketaluvuse funktsioone, mis tagavad, et teie andmekanalid töötavad tõrgetest hoolimata.

Kubernetes saavutab veataluvuse replikatsiooni- ja iseparanemismehhanismide kaudu. See võib ebaõnnestunud sõlmed automaatselt asendada, tagades, et teie andmekanalid on alati töökorras. Samuti jaotab see töökoormuse mitme sõlme vahel, et vältida ühte tõrkepunkti. Selline vastupidavuse tase tagab, et teie andmekanalid on usaldusväärsed ja saavad hakkama kõigi ettenägematute probleemidega.

Resource Management

Ressursside tõhus haldamine on andmekanalihalduses ülioluline. Kubernetes paistab selles aspektis silma, pakkudes tõhusaid ressursside haldamise võimalusi. See võimaldab teil määratleda ressursside kvoote ja piirata vahemikke, et vältida ressursside ülekasutamist.

Kubernetese abil saate eraldada ressursse vastavalt oma andmekanalite vajadustele. See tagab, et ressursse ei raisata, säilitades optimaalse jõudluse ja vähendades kulusid. Samuti pakub see seirevõimalusi ressursikasutuse jälgimiseks, pakkudes teavet, mis võib aidata teie andmekonveieri optimeerida.

Andmekanalite loomine Kubernetesiga: samm-sammult 

Allpool käsitleme Kubernetesis andmetorustiku loomise üldist protsessi. See on vaid kõrgetasemeline ülevaade – vajate mõningaid teadmisi Kubernetese kohta ja valdama andmetöötlusprotsesse. 

Installige Kubernetes ja seadistage Kubectl

Kubernetesega andmekonveierite loomise esimene samm on Kubernetese installimine ja kubectli seadistamine, mis on käsurea liides Kubernetese klastrite vastu käskude käivitamiseks. 

Saate installida Kubernetese erinevatesse operatsioonisüsteemidesse ja keskkondadesse, sealhulgas Linux, macOS, Windows ja erinevad pilveplatvormid. Pärast Kubernetese installimist peate seda tegema seadistage kubectl, mis hõlmab kubectli binaarfaili allalaadimist ja selle konfigureerimist teie Kubernetese klastriga suhtlemiseks.

Andmete sissevõtmine

Looge andmeallika konfiguratsioonid

Andmete sissevõtmine on andmete hankimise ja importimise protsess koheseks kasutamiseks või andmebaasis salvestamiseks. Andmekanalite kontekstis hõlmab see andmeallika konfiguratsioonide seadistamist. Need konfiguratsioonid määravad nende andmeallikate üksikasjad, millest teie konveier andmeid neelab. 

Need konfiguratsioonid võivad sisaldada selliseid üksikasju nagu andmeallika tüüp (nt andmebaas, fail, API), andmeallika asukoht, andmete vorming ja muud andmetele juurdepääsuks ja lugemiseks vajalikud parameetrid.

Seadistage allaneelamiskaubad

Kui olete andmeallika konfiguratsioonid valmis, on järgmine samm Kubernetese klastris sisestuspoodide seadistamine. Pod on Kubernetese väikseim tööüksus ja see võib sisaldada ühte või mitut konteinerit. 

Sisestusmoodulid vastutavad teie andmeallikatest andmete vastuvõtmise eest teie seadistatud konfiguratsioonide alusel. Saate kasutada Kubernetese sisseehitatud funktsioone, nagu replikatsioonikontrollerid, tööd või deemonikomplektid, et hallata oma sisestuspoodide elutsüklit ja tagada, et need töötavad ootuspäraselt.

Andmetöötlus

Töötlemisskriptide kirjutamine

Pärast andmete allaneelamist on järgmine etapp andmetöötluses. See hõlmab sissevõetud andmete teisendamist vormingusse, mis sobib analüüsiks või visualiseerimiseks. See samm hõlmab tavaliselt töötlemisskriptide kirjutamist, mis on programmid, mis teostavad andmetel erinevaid teisendusi. Näiteks võib töötlemisskript andmeid puhastada, filtreerida, koondada või rakendada keerukamaid teisendusi, näiteks masinõppe algoritme.

Looge Dockeri pilte

Pärast töötlemisskriptide kirjutamist peate need Dockeri kujutistesse pakkima. Pakkides oma töötlemisskriptid Dockeri kujutistesse, saate neid hõlpsasti oma Kubernetese klastris juurutada ja käitada.

Töötlemismoodulite juurutamine

Andmetöötlusetapi viimane etapp on töötlemismoodulite juurutamine. Need kaustad vastutavad teie töötlemisskriptide käitamise ja sissevõetud andmete muutmise eest. Saate oma töötlemiskambrid juurutada kubectli abil. Kui teie töötlemismoodulid käivituvad, hakkavad nad teie töötlemisskriptides sisalduva loogika alusel sissevõetud andmeid töötlema.

Data Storage

Looge püsivaid mahtusid ja püsivaid mahunõudeid (PVC)

Pärast teie andmete töötlemist tuleb need edaspidiseks kasutamiseks salvestada. Kubernetes pakub andmete salvestamiseks funktsiooni, mida nimetatakse püsivateks köideteks (PV). PV-d on kobarressursid, mis hoiavad teie kaustade toodetud andmeid ja jäävad ellu ka pärast kaustade sulgemist. Lisaks PV-dele peate looma ka püsivad mahunõuded (PVC), mis on kasutaja salvestustaotlused. PVC-d võivad taotleda köidete jaoks kindlaid suurusi ja juurdepääsurežiime (nt üks kord lugemine/kirjutamine, kirjutuskaitstud).

Kinnitage mahud kaunadesse

Kui olete oma püsivad mahud ja PVC-d valmis, peate need oma kaunadele kinnitama. See hõlmab mahtude määramist oma kaustade spetsifikatsioonides ja seejärel nende ühendamist kaustade vastavatesse kataloogidesse. Kui teie köited on paigaldatud, saavad teie kaustad nendest köidetest lugeda ja neile kirjutada, võimaldades neil töödeldud andmeid salvestada.

Valmistage ette väljundandmed ja juurutage väljundteenused

Pärast teie andmete töötlemist ja salvestamist on need kasutamiseks valmis. See hõlmab väljundandmete ettevalmistamist ja väljundteenuste juurutamist. Väljundandmete ettevalmistamine võib hõlmata andmete vormindamist tarbimiseks sobivasse vormingusse (nt JSON, CSV), samas kui väljundteenuste juurutamine hõlmab teenuste seadistamist, mis suudavad töödeldud andmeid edastada lõppkasutajatele või allavoolusüsteemidele.

Andmekanali testimine

Viimane samm Kubernetesega andmekonveierite loomisel on teie andmekonveieri testimine. See hõlmab oma konveieri käitamist testandmetega ja kontrollimist, et see toimib ootuspäraselt. Andmekonveieri testimine on selle töökindluse ja täpsete tulemuste tagamiseks ülioluline. Samuti aitab see enne konveieri tootmiskeskkonnas juurutamist tuvastada ja parandada kõik probleemid või vead.

Järeldus

Kokkuvõtteks võib öelda, et Kubernetes tegeleb andmekanalite peamiste väljakutsetega, pakkudes skaleeritavaid, tõrketaluvusega ja tõhusaid ressursihalduslahendusi. Tänu konteinerisse paigutamise toele tagab see teisaldatavuse ja tõrgeteta toimimise erinevates keskkondades, suurendades andmekanalite tugevust ja usaldusväärsust.

See ajaveebipostitus andis kõrgetasemelise ülevaate protsessist, mis on seotud Kubernetese abil andmetorustiku loomisega – alates Kubernetese ja kubectli seadistamisest, andmekogumite loomisest, andmete töötlemisest kuni turvalise ja tõhusa andmesalvestuse ja -väljundi tagamiseni kuni oma lõpliku testimiseni. andmekonveier enne tootmisse juurutamist.

Kubernetese kasutuselevõtt andmekanalite ehitamisel on tõepoolest märkimisväärne samm ettevõttesisese andmevoo automatiseerimise ja optimeerimise suunas, andes seeläbi organisatsioonidele võimaluse teha järjepidevalt ja tõhusalt läbinägelikke, andmepõhiseid otsuseid.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.dataversity.net/building-data-pipelines-with-kubernetes/