زمان تخمینی مطالعه: 17 دقیقه 

خط انتقال داده (Data Pipeline) یک مفهوم در حوزه فناوری اطلاعات و به ویژه هوش مصنوعی است که به یک روند ساختارمند برای جابه‌جایی و پردازش داده‌ها از منبع به مقصد اشاره دارد. این فرایند شامل مجموعه‌ای از مراحل و عملیات است که داده‌ها را از یک مرحله به مرحله دیگر منتقل می‌کند و در هر مرحله تبدیل، تحلیل، پاکسازی یا استخراج اطلاعات روی آن‌ها انجام می‌شود. خط انتقال داده ممکن است شامل مراحل مختلفی مانند جمع‌آوری داده‌ها، تبدیل فرمت، تحلیل، پاکسازی، ترکیب، تحلیل و استخراج اطلاعات باشد. همچنین، در هر مرحله می‌توان عملیاتی را انجام داد که بسته به نیازها و هدف نهایی، شامل تبدیل داده‌ها به فرمت مشخص، اعمال قوانین یا قواعد تجزیه و تحلیل، استفاده از الگوریتم‌های مختلف و غیره باشد. استفاده از خطوط انتقال داده می‌تواند در موارد مختلف و در صنایع مختلف مفید باشد، از جمله تجارت الکترونیک، اینترنت اشیاء، تحلیل داده، پردازش بزرگ داده‌ها (Big Data)، هوش مصنوعی و بسیاری از برنامه‌های دیگر. با استفاده از خطوط انتقال داده، می‌توان داده‌ها را به صورت خودکار و با سرعت بالا در سراسر سیستم‌ها و بخش‌های مختلف منتقل و پردازش کرد.

مزایای دیتا پایپ لاین در هوش مصنوعی چیست؟

دیتا پایپ لاین در هوش مصنوعی (AI) می‌تواند به طور قابل توجهی به بهبود عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کند. دیتا پایپ لاین می‌تواند در جمع‌آوری، تبدیل و انتقال داده‌ها به صورت خودکار و مقیاس‌پذیر به کار گرفته شود. این امر به تیم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا داده‌های مورد نیاز خود را به سرعت و به صورت موثر واکشی کنند و بر روی آن‌ها عملیات تحلیلی و آموزش مدل‌ها را انجام دهند.

با استفاده از دیتا پایپ لاین، فرایند جابجایی و پردازش داده‌ها به صورت خودکار و موثرتر صورت می‌گیرد که منجر به افزایش سرعت پردازش و کاهش زمان نیازمندی‌ها می‌شود، که در نتیجه عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشد. دیتا پایپ لاین می‌تواند به راحتی در محیط‌های ابری مقیاس‌پذیر شود و با توجه به این‌که سیستم‌های هوش مصنوعی معمولا نیاز به پردازش محاسباتی بزرگی دارند و داده‌های حجیمی را مورد استفاده قرار می‌دهند، قابلیت مقیاس‌پذیری دیتا پایپ لاین باعث می‌شود که سیستم‌ها بتوانند به آسانی و با کمترین تاخیر به افزایش حجم داده‌ها و بارکاری پاسخ دهند.

همچنین، با استفاده از معماری میکروسرویس‌ها و مولفه‌های قابل مجزا در دیتا پایپ لاین، توسعه، تست و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی آسان‌تر می‌شود. این مولفه قابلیت استفاده مجدد و انعطاف‌پذیری را به تیم‌های توسعه می‌دهند و همچنین امکان به‌روزرسانی مولفه‌ها را ساده‌تر می‌کند. جالب آن‌که دیتا پایپ لاین می‌تواند به تیم‌های هوش مصنوعی در فرآیند مدیریت و توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی نیز کمک کند. به طوری متخصصان هوش مصنوعی بتوانند داده‌ها را از منابع مختلف به ساده‌ترین شکل جمع‌آوری کنند. این منابع می‌توانند پایگاه داده‌ها، منابع آنلاین، فایل‌ها و سرویس‌های وب باشند. رویکرد فوق به شما امکان می‌دهد تا داده‌های مورد نیاز خود را در یک مکان مرکزی جمع‌آوری کنید و به سادگی در دسترس تیم‌های هوش مصنوعی قرار دهید. همچنین، با استفاده از ابزارهای پیش پردازش‌داده‌ها در دیتا پایپ لاین، می‌توانید داده‌ها را به شکلی قابل استفاده برای مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل کنید. در این حالت، قادر هستید داده‌ها را به صورت دسته‌ای یا به صورت پیوسته به مدل‌ها ارسال کنید و فرآیند آموزش را انجام دهید و در ادامه معیارهای ارزیابی را تعریف کنید و مدل‌ها را با استفاده از داده‌های جدید ارزیابی کنید.  در نهایت باید به این نکته اشاره کرد که دیتا پایپ لاین به شما امکان می‌دهد داده‌ها را مدیریت کنید و مراحل پردازش را پی‌گیری کنید. شما می‌توانید داده‌ها را برچسب‌گذاری کنید، طبقه‌بندی کنید و نحوه استفاده از داده‌ها را ردیابی کنید.

خط انتقال داده‌ها باید چه ویژگی‌هایی دارد؟

خط انتقال داده دارای برخی ویژگی‌های کلیدی است که هنگام طراحی، پیاده‌سازی و استفاده از آن باید به آن‌ها دقت کنید. اولین مورد، قابلیت جمع‌آوری و اتصال است. خط انتقال داده باید قادر باشد به صورت موثر و بهینه داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و به یکدیگر متصل کند که این فرآیند شامل توانایی اتصال به منابع داده مختلف مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌ها، سرویس‌های وب و سایر منابع است.

خط انتقال داده باید قابلیت پردازش داده‌ها را در طول مسیر فراهم کند که شامل توانایی تحلیل، تبدیل و استخراج اطلاعات از داده‌ها برای استفاده در مراحل بعدی است. همچنین، قابلیت اجرای الگوریتم‌ها و قوانین مختلف روی داده‌ها نیز مهم است. همچنین باید قادر باشد به صورت پیوسته و به طور لحظه‌ای داده‌ها را انتقال دهد، به جای انتقال دسته‌ای یا دوره‌ای. این ویژگی برای مواردی که نیاز به پردازش داده‌های بزرگ و به‌روزرسانی‌ها ضروری است، بسیار حیاتی است. خط انتقال داده باید قابلیت پاکسازی و تمیزکاری داده‌ها را داشته باشد که شامل حذف داده‌های ناقص، تصحیح خطاها، حذف تکراری‌ها و تبدیل داده‌ها به فرمت موردنیاز است. یک خط انتقال داده‌های خوب باید قابلیت مقیاس‌پذیری را داشته باشد، به این معنی که بتواند با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی پردازش، به طور موثر و بدون اختلال عمل کند. این ویژگی بسیار مهم است، زیرا نیازهای داده‌ای در طول زمان ممکن است تغییر کنند و سیستم باید بتواند با این تغییرات سازگاری یابد.

خط انتقال داده باید قابلیت مانیتورینگ و مدیریت عملکرد و وضعیت را داشته باشد. باید امکان نظارت بر جریان انتقال داده‌ها، تشخیص خطاها، ردیابی عملکرد، پی‌گیری متریک‌ها و اطلاعات موردنیاز را فراهم کند. این ویژگی به مدیران و تیم‌های فنی کمک می‌کند تا عملکرد خط انتقال داده را بررسی و بهبود‌های لازم را اعمال کنند. یک خط انتقال داده خوب باید برای حفاظت از امنیت داده‌ها اقدامات لازم را انجام دهد که شامل رمزنگاری داده‌ها، کنترل دسترسی، مکانیزم‌های تشخیص نفوذ و سایر ابزارهای امنیتی است. امنیت داده‌ها در طول مسیر انتقال و پردازش بسیار حایز اهمیت است. همچنین باید قابلیت انطباق و اتصال به سیستم‌های مختلف را داشته باشد که شامل توانایی اتصال به پایگاه داده‌ها، سرویس‌های ابری، ابزارهای تحلیل داده، ابزارهای مدیریت و سایر سیستم‌ها است. علاوه بر این، خط انتقال داده باید انعطاف‌پذیری لازم در برابر تغییرات نیازها و شرایط را فراهم کند و بتواند به راحتی تغییرات در فرمت داده، قوانین تحلیل، منابع داده و سایر عوامل متغیر را دریافت و به آن‌ها پاسخ دهد. با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم باید بگوییم که خط انتقال داده باید قابلیت جمع‌آوری، پردازش، پاکسازی، مقیاس‌پذیری، مانیتورینگ، امنیت و انطباق را داشته باشد تا بتواند به طور موثر و بهینه داده‌ها را از منبع به مقصد منتقل و پردازش کند.

خط انتقال داده چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟

پیاده‌سازی خط انتقال داده به صورت مرحله به مرحله و به شرح زیر است:

تعیین نیازها و هدف: در این مرحله، باید نیازها و هدف خود از ساخت خط انتقال داده‌ها را  مشخص کنید که شامل تعیین منابع داده، نوع داده‌ها، فرآیندها و الگوریتم‌های پردازشی، مقادیر مورد انتظار و دیگر نیازهای مربوط به پروژه است.

طراحی معماری: در این مرحله، باید معماری خط انتقال داده را طراحی کنید که شامل تعیین منابع داده و منابع مقصد، تعیین فرآیندها و الگوریتم‌ها، تعیین فرمت داده، مدل داده و سایر جزئیات مربوط به ساختار و اجزای خط انتقال داده است.

انتخاب ابزار و فناوری: در این مرحله، باید ابزارها و فناوری‌های مناسب را برای پیاده‌سازی خط انتقال داده انتخاب کنید که شامل انتخاب پایگاه داده، فریم‌ورک‌ها، ابزارهای تحلیل داده، ابزارهای پردازش داده، ابزارهای مانیتورینگ و ابزارهای امنیتی است.

پیاده‌سازی و اتصال به منابع داده: در این مرحله، باید خط انتقال داده را پیاده‌سازی کنید و به منابع داده متصل شوید که شامل تهیه و تنظیم سیستم‌ها و سرورها، نصب و راه‌اندازی نرم‌افزارها و ابزارهای موردنیاز، تعیین قوانین و تنظیمات اتصال به منابع داده و سایر فرآیندهای مربوط به اتصال داده است.

پیاده‌سازی فرآیندها و الگوریتم‌ها: در این مرحله، باید فرآیندها و الگوریتم‌های موردنیاز برای پردازش داده‌ها را پیاده‌سازی کنید که شامل تهیه و تنظیم کدها و اسکریپت‌های پردازش داده، تعیین الگوریتم‌ها و مدل‌های مورد استفاده، تنظیم پارامترها و سایر مراحل مربوط به پردازش داده است.

تست و ارزیابی: در این مرحله، باید خط انتقال داده را تست و ارزیابی کنید. باید از تست‌های واحد، تست‌های یکپارچه و تست‌های عملکرد استفاده کنید تا عملکرد وکارایی خط انتقال داده را ارزیابی کنید و اطمینان حاصل کنید که به درستی عمل می‌کند و نیازهای شما را برآورده می‌کند.

راه‌اندازی و نگهداری: پس از تست و ارزیابی موفقیت‌آمیز خط انتقال داده، باید آن را راه‌اندازی کنید و نگهداری کنید که شامل تنظیمات امنیتی، نگهداری از سرورها و سیستم‌ها، پشتیبان‌گیری از داده‌ها و سایر فرآیندهای مربوط به عملکرد و پایداری خط انتقال داده است.

در هر مرحله از پیاده‌سازی خط انتقال داده، باید به نیازها و الزامات خاص پروژه خود توجه کنید و از ابزارها و روش‌های مناسب استفاده کنید. همچنین، بهبود و بهینه‌سازی مداوم خط انتقال داده نیز باید بخشی از فرآیند است که شامل اعمال به‌روزرسانی‌های لازم است.

چه ابزارهایی برای ساخت دیتا پایپ لاین استفاده می‌شود؟

برای ساخت و مدیریت داده پایپ لاین، ابزارهای مختلفی وجود دارند که به شما کمک می‌کنند فرآیند انتقال، تبدیل و پردازش داده‌ها را بهبود بخشید. برخی از ابزارهای رایج در این زمینه به شرح زیر هستند:

1. Apache Kafka: یک پلتفرم پیام‌رسان و توزیع شده است که برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش جریان داده‌های ورودی در زمان واقعی استفاده می‌شود. Kafka می‌تواند به عنوان یک بخش اصلی از خطوط داده پایپ لاین برای انتقال داده‌ها و جریان کار بین مراحل مختلف استفاده شود.
2. Apache NiFi: یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل، تبدیل و جابجایی داده‌ها در زمان واقعی می‌باشد. NiFi امکان انتقال داده‌ها بین منابع مختلف (مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌ها، وب‌سرویس‌ها و غیره) را فراهم می‌کند و می‌تواند به عنوان یکی از مولفه‌های اصلی خطوط داده پایپ لاین استفاده شود.
3. Apache Airflow: یک ابزار مدیریت جریان کار و برنامه‌ریزی وظایف است که به شما امکان می‌دهد فرآیندهای پیچیده داده‌ای را تعریف و اجرا کنید. Airflow از طریق تعریف وظایف و وابستگی‌ها بین آن‌ها، به شما کمک می‌کند تا جریان کار را به صورت خودکار مدیریت کنید.
4. Apache Spark: یک سامانه پردازش توزیع شده برای پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ است. Spark امکان پردازش داده‌ها در حافظه را فراهم می‌کند و از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مثل Scala، Python و Java پشتیبانی می‌کند. Spark می‌تواند به عنوان یک پایگاه برای پردازش داده‌ها در خطوط داده پایپ لاین استفاده شود.
5. TensorFlow و PyTorch: این ابزارها برای پردازش و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) استفاده می‌شوند. آن‌ها امکان پردازش داده‌های بزرگ و آموزش مدل‌های پیچیده را فراهم می‌کنند و می‌توانند برای ساخت خطوط انتقال داده مورد استفاده قرار گیرند.
6. Apache Beam: یک مدل برنامه‌نویسی عمومی برای پردازش داده‌های توزیع شده است. Beam امکان تعریف و اجرای خطوط داده را برای پردازش داده‌ها به صورت دستورالعمل‌های متوالی و موازی فراهم می‌کند. همچنین، Beam قابلیت اجرای خطوط داده را روی انواع موتورهای پردازشی مانند Apache Flink، Apache Spark و Google Cloud Dataflow دارد.
7. AWS Glue: یک سرویس مدیریت داده‌ها در محیط ابری است که امکان استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) داده‌ها را فراهم می‌کند. Glue به شما امکان می‌دهد خطوط دیتا پایپ لاین را تعریف و پیکربندی کنید و از ابزارهای بصری برای تبدیل داده‌ها، نگهداری کاتالوگ داده و پردازش داده‌ها استفاده کنید.
8. Google Cloud Dataflow: یک سرویس برای پردازش داده‌های محاسباتی و توزیع شده است که توسط گوگل ارائه می‌شود. Dataflow بر اساس مدل Apache Beam عمل می‌کند و به شما امکان می‌دهد خطوط دیتا پایپ لاین را تعریف و اجرا کنید و از منابع مختلف مانند Google BigQuery و Google Cloud Storage برای ذخیره و پردازش داده‌ها استفاده کنید.

موارد یاد شده تنها چند نمونه از ابزارهای مورد استفاده برای ساخت دیتا پایپ لاین هستند. همانطور که می‌بینید، مجموعه‌ای از ابزارها و سرویس‌های متنوع وجود دارد که به شما کمک می‌کنند خطوط دیتا پایپ لاین را بر اساس نیازها و شرایط خاص سازمانتان ایجاد کنید.

خطوط انتقال داده‌ها به چند نوع تقسیم می‌شوند؟

خطوط داده پایپ لاین (Data Pipeline) می‌توانند به انواع مختلف تقسیم شوند که بسته به نوع داده‌ها، عملیات پردازشی و نیازهای سازمانی، گزینه موردنظر انتخاب می‌شود.

خط انتقال Batch Processing 

خط انتقال Batch Processing یک نوع دیتا پایپ لاین است که برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing) داده‌ها استفاده می‌شود. در این نوع از خطوط دیتا پایپ لاین، داده‌ها به صورت دسته‌های بزرگ (به عنوان دسته‌های یا بچ‌ها) از منابع ورودی جمع‌آوری می‌شوند و سپس در یک مرحله پردازش غیرفعال (Offline) تحلیل و تبدیل می‌شوند. این مراحل پردازش دسته‌ای ممکن است شامل تجزیه، تحلیل، تبدیل، ادغام و ذخیره‌سازی داده‌ها باشد. خط انتقال Batch Processing معمولا برای پردازش حجم بزرگی از داده‌ها و برنامه‌هایی که نیازمند تحلیل کامل داده‌ها هستند، استفاده می‌شود. به طور معمول، داده‌ها در این نوع خطوط در طول زمان جمع‌آوری می‌شوند و ممکن است به صورت دوره‌ای (مانند روزانه یا هفتگی) یا در بازه‌های زمانی مشخص توسط تجزیه‌کننده‌ها (Batch Processors) پردازش شوند. با استفاده از خط انتقال Batch Processing، می‌توانید داده‌های ورودی را از منابع مختلف مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌ها، سیستم‌های خارجی و غیره جمع‌آوری کنید و سپس پس از پردازش دسته‌ای، نتایج تحلیل را به منابع مقصد مانند پایگاه داده‌ها، انبارهای داده و سیستم‌های متصل انتقال دهید. از مزایای استفاده از خط انتقال Batch Processing می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

پردازش بزرگ حجم داده: این خطوط قادر به پردازش حجم بزرگی از داده‌ها هستند که در برخی موارد می‌تواند ترابایت‌ها یا پتابایت‌ها باشد.

تحلیل کامل داده‌ها: با استفاده از پردازش دسته‌ای، می‌توانید تحلیل کامل و جامعی روی داده‌ها انجام دهید و در نتیجه، اطلاعات و الگوهای مختلف را استخراج کنید.

بهینه‌سازی منابع: با پردازش دسته‌ای، می‌توانید منابع سخت‌افزاری و نرم‌افزاری خود را بهینه‌سازی کنید و برنامه‌های پیچیده را در زمان‌معنای “Batch Processing” در این‌جا به پردازش داده‌ها به‌صورت دسته‌ای اشاره دارد. در این روش، داده‌ها به‌صورت گروه‌هایی که به آن‌ها                “دسته” می‌گویند، جمع‌آوری می‌شوند و سپس در یک مرحله پردازش گروهی به طور همزمان تحلیل و تبدیل می‌شوند. این فرآیند به صورت خودکار و بدون نیاز به تداخل انسانی انجام می‌شود.

در فرآید پرداش دسته‌ای، داده‌ها معمولا از یک منبع مانند پایگاه داده، فایل‌ها یا سیستم‌های خارجی جمع‌آوری می‌شوند و سپس در یک زمان مشخص (مثلا پایان روز)، به صورت یک‌جا و در قالب یک دسته بزرگ به سیستم پردازش فرستاده می‌شوند. در این مرحله، دسته از داده‌ها توسط برنامه‌ها و الگوریتم‌های مربوطه پردازش می‌شوند و نتایج به صورت دسته‌ای تولید می‌شوند. این نتایج می‌توانند به عنوان خروجی‌ها در فایل‌ها، پایگاه داده‌ها یا سیستم‌های دیگر ذخیره شوند. استفاده از پردازش دسته‌ای معمولا در مواردی که نیاز به پردازش گروهی داده‌ها با حجم بزرگ و تحلیل کامل داده‌ها وجود دارد، مناسب است. این روش در بسیاری از صنایع و برنامه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله پردازش مالی، تجارت الکترونیک، تحلیل داده، پردازش تصویر و غیره.

خط انتقال Real-Time/Streaming

خط انتقال جریانی، زمان واقعی (Real-Time/Streaming) یک نوع دیتا پایپ لاین است که برای پردازش داده‌ها به صورت لحظه‌ای و در زمان واقعی استفاده می‌شود. در این نوع خطوط داده پایپ لاین، داده‌ها به صورت پیوسته و بدون تاخیر زیاد از منابع ورودی جمع‌آوری می‌شوند و سپس در زمان واقعی تحلیل و پردازش می‌شوند. به عبارت دیگر، داده‌ها به صورت جریانی (Streaming) و با تاخیر کم در خطوط داده پایپ لاین جابه‌جا می‌شوند. خط انتقال Real-Time/Streaming معمولا برای برنامه‌ها و سیستم‌هایی استفاده می‌شود که نیاز به پردازش فوری و بدون تاخیر داده‌ها دارند. این نوع خطوط داده پایپ لاین در حوزه‌هایی مانند پردازش پیام‌ها (Messaging), اینترنت اشیا، پردازش لاگ‌ها (Log Processing), تجزیه و تحلیل و استخراج داده‌ها (Data Extraction), پردازش تصویر و ویدیو در زمان واقعی و غیره استفاده می‌شود. مزایای استفاده از خط انتقال Real-Time/Streaming به شرح زیر هستند:

پردازش و تحلیل لحظه‌ای داده‌ها: در این نوع خطوط، داده‌ها به صورت پیوسته و لحظه‌ای تحلیل و پردازش می‌شوند و اجازه می‌دهند تا بتوانید در زمان واقعی الگوریتم‌ها و برنامه‌های خود را بر روی داده‌ها اعمال کنید و به صورت سریع واکنش نشان دهید.

کاهش تاخیر: با استفاده از خط انتقال Real-Time/Streaming، تاخیر در جابه‌جایی داده‌ها به حداقل می‌رسد. به بیان دقیق‌تر، داده‌ها به سرعت بین منابع و مقصدها منتقل می‌شوند و در زمان واقعی پردازش می‌شوند.

رصد و پاسخ سریع: با استفاده از این نوع خطوط داده می‌توانید به صورت لحظه‌ای داده‌ها را رصد و پردازش کنید. به عنوان مثال، در حوزه حسگرهای هوشمند، می‌توانید به سرعت به تغییرات در داده‌های حسگرها واکنش نشان دهید و عملیات لازم را انجام دهید.

بنابراین، خط انتقال Real-Time/Streaming برای برنامه‌ها و سیستم‌هایی که به پردازش داده‌ها در زمان واقعی و بدون تاخیر نیاز دارند، بسیار مفید است. با این خطوط داده می‌توانید داده‌ها را به صورت پیوسته و لحظه‌ای جابه‌جا کنید و در زمان واقعی پردازش کنید، که این امر به شما امکان می‌دهد بر روی داده‌ها عملیات و تحلیل‌های الگوریتمی را اعمال کرده و به صورت فوری واکنش نشان دهید.

دیتا پایپ لاین Cloud Native

دیتا پایپ لاین ابری بومی (Cloud Native) یک مجموعه از فناوری‌ها، الگوها و اصول است که برای طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده در محیط ابری (Cloud) استفاده می‌شود. این پایپ‌لاین‌ها برای انتقال، پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها در محیط‌های ابری به کار می‌روند. یک دیتا پایپ لاین ابر بومی بر اساس معماری میکروسرویس‌ها طراحی می‌شود و از اجزای مقیاس‌پذیر و مجزا تشکیل می‌شود. این مولفه‌ها به شرح زیر هستند:

منابع Data Ingestion: منابعی که داده‌ها را جمع‌آوری و به پایپ‌لاین وارد می‌کنند، مانند حسگرها، ابزارهای تولید داده‌ها، پروتکل‌های ارتباطی و غیره.

تبدیل‌کننده داده (Data Transformer): این مولفه برای تبدیل و تغییر فرمت و ساختار داده‌ها استفاده می‌شوند. به عنوان مثال، می‌توانند داده‌های را به فرمت‌های مختلف تبدیل کنند یا عملیات تحلیلی روی داده‌ها انجام دهند.

سرویس‌های پردازشی (Processing Services): این سرویس‌ها برای پردازش و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند و شامل الگوریتم‌های پیچیده محاسباتی، موتورهای قوانین (rule engines)، مدل‌های یادگیری ماشین و غیره باشند.

سرویس‌های ذخیره‌سازی (Storage Services): این سرویس‌ها برای ذخیره‌سازی داده‌ها استفاده می‌شوند و شامل پایگاه ‌داده‌ها، سیستم‌های فایل، دریاچه داده‌ها و غیره هستند.

سرویس‌های انتقال داده (Data Transport Services): این سرویس‌ها برای انتقال و جابه‌جایی داده‌ها بین اجزا مختلف دیتا پایپ لاین استفاده می‌شوند و شامل صف‌ها و پیام‌رسان‌ها (message brokers) باشند.

مدیریت و کنترل (Management and Control): این مولفه برای مدیریت و کنترل دیتا پایپ لاین به کار می‌روند و شامل نمایش و مانیتور کردن عملکرد پایپ‌لاین، رصد و پیگیری عملکرد، مدیریت خطا و غیره باشند.

دیتا پایپ لاین ابر بومی مزایای زیادی در اختیار ما قرار می‌دهد که مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری، استفاده مجدد، پایداری و قابلیت اطمینان از جمله این موارد است. با استفاده از این پایپ‌لاین‌ها، می‌توان کلان داده‌ها را به شکل موثر و بهینه مدیریت کرده و عملکرد سیستم‌ها را بهبود بخشید. در مجموع ، دیتا پایپ لاین ابر بومی یک رویکرد مدرن برای طراحی و پیاده‌سازی پایپ ‌لاین‌های داده در محیط‌های ابری است که با استفاده از معماری میکروسرویس‌ها و ابزارها و فناوری‌های ابری، امکان مدیریت و پردازش بهتر داده‌ها را فراهم می‌کند.

بخوانید: تجمیع سرورها (Server consolidation) چیست و چرا به آن نیاز داریم؟