一貫性のある最新のデータのためのデータレプリケーションと統合 (DRI) について

DRI はデータレプリケーションと統合の略です。これは、異なるシステム、アプリケーション、または場所にデータの複数のコピーを作成し、相互の同期を保つプロセスです。 DRI の目標は、データのすべてのコピーの一貫性と最新性を確保し、ユーザーがあらゆるシステムまたは場所からデータにアクセスして使用できるようにすることです。

DRI は、次のようなさまざまなシナリオで使用されます:

1 。データウェアハウジング: DRI は、トランザクションデータベース、ログファイル、外部システムなどの複数のソースからデータウェアハウスにデータをロードするために使用されます。2. ビッグデータ分析: DRI は、ソーシャルメディア、IoT デバイス、センサーなどのさまざまなソースからの大量のデータを分析用の単一プラットフォームに統合するために使用されます。クラウドコンピューティング: DRI は、クラウドベースのシステムとオンプレミスシステムの間、または異なるクラウドベースのシステム間でデータを複製するために使用されます。災害復旧: DRI は、災害や停止が発生した場合でもデータが利用可能でアクセスできることを保証するために使用されます。リアルタイム分析: DRI は、複数のソースからのデータをストリーム処理やイベント駆動型アーキテクチャなどのリアルタイム分析プラットフォームに統合するために使用されます。6. 機械学習: DRI は、画像、テキスト、センサーデータなど、さまざまなソースからの大量のデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングするために使用されます。データ移行: DRI は、システムのアップグレード時やデータストレージベンダーの変更時など、あるシステムまたはフォーマットから別のシステムまたはフォーマットにデータを移行するために使用されます。データガバナンス: DRI は、データが正確で、完全で、規制要件に準拠していることを保証するために使用されます。

DRI では、次のようないくつかの手法が使用されます。 ETL (抽出、変換、ロード): ETL は、複数のソースからデータを抽出し、一貫した形式に変換して、ターゲットシステムにロードするプロセスです。2. CDC (変更データキャプチャ): CDC は、挿入、更新、削除など、データへの変更をリアルタイムでキャプチャするプロセスです。3. レプリケーション: レプリケーションは、異なるシステムまたは場所にデータの複数のコピーを作成するプロセスです。統合: 統合とは、複数のソースからのデータを単一のプラットフォームまたはアプリケーションに結合するプロセスです。同期: 同期は、データの複数のコピーを相互に同期して、一貫性があり最新の状態になるようにするプロセスです。