डेटा सर्विंग

Understanding Modern Data Architecture

Miller Trujillo

Senior Software Engineer

सर्विंग लेयर

• प्रोसेस्ड डेटा कहाँ स्टोर करें
• इसे कंज्यूम करने के प्रोटोकॉल

हमारे पास कौन-सा डेटा है?

• हमारे पास कौन-सा डेटा है?
  • क्या डेटा स्ट्रक्चर्ड है?
  • क्या हमारा डेटा टाइम सीरीज़ है?
• डेटा कैसे कंज्यूम होगा?

• डेटा वेयरहाउस
  • ऑटोमेटेड रिपोर्टिंग/डैशबोर्डिंग
  • BI/डेटा एनालिटिक्स
  • डायरेक्ट क्वेरीज़
• ब्लॉब स्टोरेज
• टाइम सीरीज़ डेटाबेस
• NoSQL डेटाबेस

डेटा कैसे कंज्यूम होगा?

• डेटा वेयरहाउस
  • ऑटोमेटेड रिपोर्टिंग/डैशबोर्डिंग
  • BI/डेटा एनालिटिक्स
  • डायरेक्ट क्वेरीज़
• Machine Learning मॉडल्स
• एप्लिकेशन
  • समरीकृत जानकारी
  • इंडिविजुअल रिकॉर्ड्स
• एक ही समाधान सबके लिए सही नहीं!

अपने उपयोग-केस के अनुसार डेटा सर्व करें

System	किस प्रकार का डेटा	Consuming उपयोग-केस	Tools
डेटा वेयरहाउस	स्ट्रक्चर्ड डेटा, सेमी-स्ट्रक्चर्ड भी संभाल सकता है	एनालिटिकल क्वेरीज़, BI/एनालिटिक्स, रिपोर्टिंग/डैशबोर्ड्स	BigQuery, Redshift, Snowflake
ब्लॉब स्टोरेज	सभी प्रकार का डेटा	वीडियो/इमेजिंग प्रोसेसिंग वाले ML मॉडल्स, आर्काइविंग	S3, Cloud Storage, Azure Storage
NoSQL डेटाबेस	सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा, टाइम सीरीज़	API एक्सपोजर, हाई डिमांड	BigTable, DataStore, DynamoDB, CosmosDB
RDMBS	स्ट्रक्चर्ड डेटा, सेमी-स्ट्रक्चर्ड भी संभाल सकता है	इंडिविजुअल रिकॉर्ड कंजंप्शन, API एक्सपोजर, लोअर डिमांड	Postgres, MySQL, Oracle

सर्विंग बनाम कंज्यूमिंग

अभ्यास करते हैं!

Understanding Modern Data Architecture