ക്ലൗഡിനായുള്ള മുന്നേറ്റം അവരുടെ എതിരാളികൾക്ക് മുകളിൽ വരാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സംരംഭങ്ങൾക്ക് പ്രസക്തമായ ഒരു വ്യത്യാസമായി തുടരുന്നു. പരിസ്ഥിതി മൾട്ടി-ക്ലൗഡ്, ഹൈബ്രിഡ് ക്ലൗഡ് അല്ലെങ്കിൽ മറ്റേതെങ്കിലും കോൺഫിഗറേഷൻ ആണെങ്കിലും, ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തനത്തിന്റെ വേഗതയേറിയതും എളുപ്പമുള്ളതുമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളുടെ വാഗ്ദാനത്തിൽ നിന്ന് ഡാറ്റയും അനലിറ്റിക്സും പ്രയോജനം നേടുന്നുവെന്ന് വ്യക്തമാണ്.

ആധുനിക ബിസിനസിന്റെ ഡാറ്റാ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് ക്ലൗഡ്-ഫസ്റ്റ് തന്ത്രം വിജയകരമായി പ്രകടമാക്കാൻ കഴിയുന്ന വഴികളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നതിനായി ക്ലൗഡ് വിദഗ്ധർ ഡിബിടിഎയുടെ വട്ടമേശ വെബിനാറിൽ ചേർന്നു.

അസംസ്കൃത ഡാറ്റ ഉടനടി ഉപഭോഗത്തിന് അപൂർവമായി മാത്രമേ അനുയോജ്യമാകൂ എന്നതിനാൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, അനലിറ്റിക്സ്-റെഡി ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള താക്കോൽ ഡാറ്റാ പരിവർത്തനങ്ങളാണെന്ന് വിശദീകരിച്ചുകൊണ്ട് Prophecy.io സഹസ്ഥാപകനായ മാസേജ് സ്പാകോവ്സ്കി സംഭാഷണത്തിന് തുടക്കമിട്ടു.

അതിനുമുകളിൽ, നിലവിലുള്ള പരിവർത്തന ഓപ്ഷനുകൾക്ക് വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ, എസ്ക്യുഎൽ പരിമിതികൾ, നോൺ-നേറ്റീവ് പ്രകടനം, ഡാറ്റാഓപ്പുകൾക്കുള്ള പിന്തുണയുടെ അഭാവം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ കാര്യമായ പോരായ്മകളുണ്ട്.

വേഗതയേറിയ ഡാറ്റാ പൈപ്പ് ലൈനുകൾക്കായി ഡാറ്റാ പൈപ്പ് ലൈൻ വികസനം, വിന്യാസം, മാനേജുമെന്റ്, ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് മേഖലകളിൽ വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്ന നേറ്റീവ്-ടു-ക്ലൗഡ് എക്സിക്യൂഷനുള്ള സമ്പൂർണ്ണവും കുറഞ്ഞ കോഡ് ഡാറ്റാ ട്രാൻസ്ഫർമേഷൻ പ്ലാറ്റ്ഫോം പരിഹാരവുമായ പ്രവചനം സ്പാകോവ്സ്കി അവതരിപ്പിച്ചു.

പ്രവചനത്തിന്റെ ലോ-കോഡ് രൂപകൽപ്പന, അതിന്റെ 100% ഓപ്പൺ, ഗിറ്റ്-കമ്മിറ്റ് കോഡുമായി ജോടിയാക്കിയിരിക്കുന്നു, അതിന്റെ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഏത് വർക്ക്ഫ്ലോയ്ക്കും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും ബാധകവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. കൂടാതെ, പ്രവചനം ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷനും പുനരുപയോഗവും ശാക്തീകരിക്കുന്നു, അതുപോലെ തന്നെ ഘടനാരഹിതമായ എന്റർപ്രൈസ് ഡാറ്റയിൽ ദ്രുത ജനറേറ്റീവ് എഐ (ജെൻഎഐ) ആപ്ലിക്കേഷൻ നിർമ്മിക്കുന്നു.

ഓപ്പൺ ടെക്സ്റ്റിലെ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് റിലേഷൻസ് ആയ പൈജ് റോബർട്ട്സ് ക്ലൗഡിലേക്ക് പോകുന്നതിന്റെ നേട്ടങ്ങളും മുന്നറിയിപ്പുകളും സംക്ഷിപ്തമായി വിശദീകരിച്ചു. ഡൈനാമിക് അനലിറ്റിക് ജോലിഭാരത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഗണ്യമായ ഇലാസ്തികത ക്ലൗഡ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് ചെലവിന്റെ അപകടസാധ്യതയിലാണ് വരുന്നത്, അവിടെ ക്ലൗഡ് നടപ്പാക്കലുകൾ സാധാരണയായി ഓൺ-പ്രേം പരിതസ്ഥിതികളേക്കാൾ കൂടുതൽ ചെലവാകും.

ഭാഗ്യവശാൽ, കാഴ്ചക്കാർക്ക്, ഈ സാമ്പത്തിക അപകടസാധ്യത ലഘൂകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന തന്ത്രങ്ങളുണ്ട്, റോബർട്ട്സ് പറയുന്നു. ഇവയിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

വർദ്ധിച്ച ക്ലൗഡ് മൈഗ്രേഷൻ, അവിടെ ജോലിഭാരം ഓരോന്നായി മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുകയും ജോലിഭാരം നീക്കിയ ശേഷം ചെലവ്-ആനുകൂല്യ വിശകലനം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു

ഒരു നിശ്ചിത ജോലിഭാരത്തിനുള്ള ക്ലൗഡ് ചെലവ് ബജറ്റിനേക്കാൾ കൂടുതലാണെങ്കിൽ ക്ലൗഡ് സ്വദേശത്തേക്ക് മടങ്ങൽ നടപ്പിലാക്കുക

ക്ലൗഡിലേക്ക് ഡാറ്റ മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ ചില ക്ലൗഡ് ദാതാക്കളോ സാസ് അപ്ലിക്കേഷനുകളോ അവരുടെ ക്ലൗഡിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പുറത്തെടുക്കുന്നതിന് നിങ്ങളോട് ആവശ്യപ്പെടുന്ന ഫീസുകളെ കുറിച്ച് ചോദിക്കുക

ഓട്ടോസ്കെലിംഗ് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഗാർഡ് റെയിലുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്ന കാര്യക്ഷമമായ സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപയോഗിക്കുക

കൃത്യതയിലെ സീനിയർ പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർ ജോൺ ഡി സെന്റ് ഫാലെ പറഞ്ഞതുപോലെ, കമ്പനികൾ ക്ലൗഡിലേക്ക് എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നുവെന്നതിനെ സ്വാധീനിക്കുന്ന മൂന്ന് പ്രവണതകളുണ്ട്:

ഐടി ചെലവുകളുടെ സാമ്പത്തിക ഉത്തരവാദിത്തം

ഡാറ്റ കേന്ദ്രീകൃത ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്

ജനാധിപത്യവൽക്കരിച്ച ഡാറ്റ

ഈ പ്രവണതകൾക്കിടയിലും, ഒരു ആധുനിക ഡാറ്റ ഇന്റഗ്രേഷൻ ചട്ടക്കൂട് നടപ്പിലാക്കുന്നത് എളുപ്പമല്ലെന്ന് ഡി സെന്റ് ഫാലെ വിശദീകരിച്ചു. തത്സമയ സിഡിസി, വൈദഗ്ധ്യങ്ങളുടെയും സ്റ്റാഫുകളുടെയും കുറവ്, ഡാറ്റ ആക്സസിബിലിറ്റി, ബജറ്റ്, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം, ലെഗസി സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഡാറ്റാ സിലോകൾ, സ്കെയിലബിലിറ്റി തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ പലപ്പോഴും വിജയകരമായ ഡാറ്റാ മൈഗ്രേഷൻ ഫലപ്രദമാകുന്നതിൽ നിന്ന് തടയും.

ഡാറ്റ ഇന്റഗ്രിറ്റി സ്യൂട്ടിലൂടെ ഈ ദോഷകരമായ ഘടകങ്ങളെ കൃത്യമായി ലക്ഷ്യമിടുന്നു, ഇത് നവീകരണത്തെ നയിക്കുന്ന ആധുനിക ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ വേഗത്തിൽ നിർമ്മിച്ച് ഡാറ്റാ സിലോകളെ തകർക്കുന്നു. പരിഹാരം ഇനിപ്പറയുന്ന വ്യത്യാസങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:

പുതിയതും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ ഡാറ്റ ആക്സസിനായി തത്സമയ ഡാറ്റ സ്ട്രീമിംഗ്

കൂടുതൽ പ്രവേശനക്ഷമതയ്ക്കായി ബിസിനസ്സ് സൗഹൃദ UI

ഡാറ്റാ പൈപ്പ് ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും വിന്യസിക്കുന്നതിനും ഒരിക്കൽ നിർമ്മിക്കുക, എവിടെയും തത്വം വിന്യസിക്കുക

ഡാറ്റാ ഇന്റഗ്രേഷൻ മൊഡ്യൂളിൽ നിർമ്മിച്ച 50 വർഷത്തിലേറെ ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം

മെറ്റാഡാറ്റയെ മറ്റ് മൊഡ്യൂളുകളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഡാറ്റ ഇന്റഗ്രിറ്റി സ്യൂട്ട് ഫൗണ്ടേഷനുമായുള്ള സംയോജനം

മോണ്ടെ കാർലോയിലെ സ്ഥാപക ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റായ റയാൻ കീർൻസ് ക്ലൗഡ് ഡാറ്റാ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ അപകടങ്ങൾ ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരത്തിലേക്ക് ചുരുക്കി, അവിടെ മോശം ഡാറ്റയുടെ ബിസിനസ്സ് ആഘാതത്തിൽ ഉയർന്ന തീവ്രതയുള്ള സംഭവങ്ങളുടെ വർദ്ധനവും ഫയർ ഡ്രില്ലുകളിൽ പലപ്പോഴും ചെലവഴിക്കുന്ന ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് സമയവും ഗണ്യമായ വരുമാന നഷ്ടവും ഉൾപ്പെടുന്നു.

കണ്ടെത്തൽ, പരിഹാരം, സ്കീമ മാനേജ്മെന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവയാണ് പ്രശ്നമെന്ന് കീർൻസ് വാദിച്ചു. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര സംഭവങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഡൗൺസ്ട്രീം കാണാനോ ഡാറ്റ തകരുന്ന വഴികൾ പ്രവചിക്കാനോ ഡാറ്റ മോശമാകുമ്പോൾ അറിയാനോ ഉള്ള കഴിവില്ലായ്മ മൂലമാണ്. ഡാറ്റാ സുതാര്യതയുടെ ഈ അഭാവത്തെ സങ്കീർണ്ണമാക്കുന്നത് ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരത്തിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ റിയാക്ടീവ് ആയി തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു എന്നതാണ്, ഇത് ഗണ്യമായ ഡാറ്റ പ്രവർത്തനരഹിത സമയത്തിന് കാരണമാകുന്നു.

മോണ്ടെ കാർലോയുടെ ഡാറ്റാ നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റാ നിരീക്ഷണത്തിന്റെ അഞ്ച് സ്തംഭങ്ങൾ പാലിച്ച് കുത്തക ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു:

ഫ്രഷ്നെസ് വോളിയം ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ സ്കീമ ലൈനേജ്

ആത്യന്തികമായി, നല്ല ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ വിശ്വാസവും സ്വീകാര്യതയും ലഭിക്കുന്നു, കീർൻസ് വിശദീകരിച്ചു. മോണ്ടെ കാർലോയുടെ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റാ ഉൽപാദനക്ഷമതയും പ്രവേശനക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, സുതാര്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, സ്വയം സേവിക്കുന്ന ഡാറ്റ വിശ്വാസ്യതയിലൂടെയും കൂടുതൽ ഡാറ്റ വിശ്വാസത്തിലൂടെയും ടീമുകളിലുടനീളം ഡാറ്റ സ്വീകാര്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.