Wie können Sie Datenplattformen über mehrere Regionen und Zeitzonen hinweg skalieren und optimieren?

1 Wählen Sie den richtigen Cloud-Anbieter

Der erste Schritt besteht darin, einen Cloud-Anbieter zu wählen, der die Dienste und Funktionen anbietet, die Ihren Anforderungen an die Datenplattform entsprechen. Unterschiedliche Cloud-Anbieter haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und Preismodelle. Vergleichen Sie die Verfügbarkeit, Leistung, Sicherheit und Kompatibilität der Clouddienste, die Sie benötigen, z. B. Speicher, Compute, Datenbank, Streaming und Analysen. Sie sollten auch die geografische Abdeckung, die Netzwerklatenz und die Datenhoheit der Cloudregionen berücksichtigen, die Sie verwenden möchten.

2 Design für Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery

Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Datenplattformarchitektur für Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery zu entwerfen. Hochverfügbarkeit bedeutet, dass Ihre Datenplattform im Falle eines Ausfalls oder Ausfalls ohne Unterbrechung oder Verschlechterung weiterbetrieben werden kann. Disaster Recovery bedeutet, dass Ihre Datenplattform nach einer größeren Störung oder Katastrophe so schnell wie möglich ihren normalen Betrieb wiederherstellen kann. Um Hochverfügbarkeit und Notfallwiederherstellung zu erreichen, sollten Sie Techniken wie Redundanz, Replikation, Sicherung, Failover und Lastenausgleich verwenden. Sie sollten auch das Ziel des Wiederherstellungspunkts definieren (RPO) und Erholungszeitziel (RTO) und testen Sie Ihre Sicherungs- und Wiederherstellungsverfahren regelmäßig.

4 Implementierung von Datenqualität und Governance

Der vierte Schritt ist die Implementierung von Datenqualität und Governance. Datenqualität bedeutet, dass Ihre Datenplattform die Richtigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Gültigkeit der Daten sicherstellen kann. Data Governance bedeutet, dass Ihre Datenplattform den Zugriff, die Sicherheit, den Datenschutz und die Compliance der Daten verwalten kann. Um Datenqualität und Governance zu implementieren, sollten Sie Techniken wie Datenvalidierung, Datenbereinigung, Datenherkunft, Datenkatalogisierung und Datenüberwachung verwenden. Sie sollten auch Datenrichtlinien und -standards durchsetzen und rollenbasierte Zugriffskontrolle und Verschlüsselung verwenden, um Ihre Daten zu schützen.

5 Übernehmen Sie Best Practices für Data Engineering

Der fünfte Schritt besteht darin, Best Practices für das Data Engineering zu übernehmen. Diese bewährten Methoden und Richtlinien können Ihnen helfen, die Qualität, Effizienz und Zuverlässigkeit Ihrer Datenplattform zu verbessern. Zu diesem Zweck sollten Sie ein Data-Engineering-Framework oder -Tool verwenden, um die Entwicklung, das Testen, die Bereitstellung und die Orchestrierung Ihrer Datenpipeline zu vereinfachen und zu automatisieren. Darüber hinaus sollten Sie eine Data-Engineering-Methodik anwenden, um Ihre Anforderungen, Spezifikationen und Entwürfe an die Datenplattform zu organisieren, zu dokumentieren und zu kommunizieren. Darüber hinaus kann Ihnen ein Data Engineering Styleguide dabei helfen, konsistenten Code für Ihre Datenplattform zu schreiben. Schließlich kann Ihnen die Verwendung einer Data-Engineering-Teststrategie dabei helfen, die Funktionalität, Leistung und Qualität Ihrer Datenplattform zu überprüfen, zu validieren und zu debuggen.

6 Lernen und verbessern Sie sich weiter

Der letzte Schritt besteht darin, weiter zu lernen und Ihre Datenplattform zu verbessern. Data Engineering ist ein dynamischer und sich entwickelnder Bereich, der kontinuierliches Lernen und Verbessern erfordert. Sie sollten sich über die neuesten Trends, Technologien und Best Practices im Data Engineering auf dem Laufenden halten. Sie sollten auch Feedback sammeln, Ergebnisse messen und Verbesserungsmöglichkeiten in Ihrer Datenplattform identifizieren. Sie sollten sich auch um Mentoring, Zusammenarbeit und Community-Unterstützung von anderen Dateningenieuren und Datenexperten bemühen.

7 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Bereich, in dem Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse geteilt werden können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?