Musterbelehrung bafin

Um mehr über Muster zu erfahren, die mit objektorientierten, komponentenbasierten, Client-Server- und Cloud-Architekturen verknüpft sind, lesen Sie unser Buch Architectural Patterns. Im Multisourcing haben wir die Erfassung von Rohdaten an HDFS gesehen, aber in den häufigsten Fällen muss das Unternehmen Rohdaten nicht nur an neue HDFS-Systeme, sondern auch an ihre bestehende traditionelle Datenspeicherung wie Informatica oder andere Analyseplattformen erfassen. In solchen Fällen führt die zusätzliche Anzahl von Datenströmen zu vielen Herausforderungen, wie z. B. Speicherüberlauf, Datenfehler (auch als Datenbedauern bezeichnet), eine Vermehrung der Zeit für die Übertragung und Verarbeitung von Daten usw. Das Echtzeit-Streaming-Muster schlägt vor, eine optimale Anzahl von Ereignisverarbeitungsknoten einzuführen, um verschiedene Eingabedaten aus den verschiedenen Datenquellen zu nutzen, und Listener zur Verarbeitung der generierten Ereignisse (von Ereignisverarbeitungsknoten) in der Ereignisverarbeitungs-Engine einzuführen: Für eine weltweit führende Bank haben wir eine Lösung für maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung entwickelt, um das zukünftige Verhalten eines Kunden vorherzusagen. Die wichtigsten Zuvorhersagemuster waren die Wahrscheinlichkeit, ihre Beziehung abzubrechen oder Vermögenswerte und Aktivitäten basierend auf bestimmten Ereignissen und Sequenzen zu reduzieren, die über Mikrosegmente hinweg erlernt wurden. Die Bank verwendet diese Vorhersagen, um Kundenberater zu informieren, proaktive und präventive Maßnahmen zu ergreifen. Schließen Sie die Schleife durch kontinuierliche Aktionen & Ergebnis-Wirkungsüberwachung. Zu wissen, ob ein Unternehmen wirklich eine Echtzeitverarbeitung benötigt, ist entscheidend für die Entscheidungsfindung bei der Datenerfassung. Die Auswahl von Technologien wie der automatischen Skalierung cloudbasierter Data Warehouses ermöglicht es Unternehmen, die Leistung zu maximieren und Herausforderungen zu lösen, die die Datenpipeline betreffen.

Bestimmte Schwierigkeiten können sich auf die Datenerfassungsschicht und die Pipelineleistung als Ganzes auswirken. Geschäftsanforderungen und -einschränkungen informieren die Struktur der Datenerfassungsschicht eines bestimmten Projekts. Das richtige Erfassungsmodell unterstützt eine optimale Datenstrategie, und Unternehmen wählen in der Regel das Modell aus, das für jede Datenquelle geeignet ist, indem sie die Aktualität berücksichtigen, mit der sie analytischen Zugriff auf die Daten benötigen: Das obige Diagramm zeigt die Bausteine der Aufnahmeschicht und ihrer verschiedenen Komponenten. Wir benötigen Muster, um die Herausforderungen von Datenquellen für die Kommunikation auf Der Erfassungsebene zu bewältigen, die sich um Die Anforderungen an Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit kümmert. In der Zwischenzeit kann die Geschwindigkeit sowohl für den Aufnahmeprozess als auch für die Datenpipeline eine Herausforderung darstellen. Da Daten komplexer werden, ist es zeitaufwändiger, Datenerfassungspipelines zu entwickeln und zu warten, insbesondere wenn es um die “Echtzeit”-Datenverarbeitung geht, die je nach Anwendung ziemlich langsam (Aktualisierung alle 10 Minuten) oder unglaublich aktuell (denken Sie an Stockticker-Anwendungen während der Handelszeiten) sein kann.