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数据虚拟化的采用受商业利益的推动

2011年企业对数据虚拟化的采用受加速发展的商业灵活性, 降低成本和更好的性能所推动。

数据虚拟化的成功可以在成百上千的企业中观察到,而且在最近发表的“数据虚拟化:超越传统数据整合以实现业务灵活性”一文中所描述的十个研究案例中非常明显。

在这篇文章中,我会在高层次上描述数据虚拟化,并解释数据虚拟化技术是如何工作的。

什么是数据虚拟化

数据虚拟化是一种数据整合的方法和技术,用于创新企业获得更大的业务灵活性并降低成本。

数据虚拟化技术是一种中间形式,它利用高性能软件和一种高级的计算架构以松散耦合,逻辑上联合的方式来整合并交付各种不同的数据源给内部和外部的用户。

通过在数据消费者和现有的数据源之间实现一个虚拟数据整合层,企业避免了物理数据合并和重复存储数据的需要。因此,数据虚拟化能使企业加速新修订的业务解决方案的交付,同时也减少无论是初始还是正在进行的解决方案的成本。

大多数前台业务应用系统,包括商业智能BI)、分析和交易系统,可以通过数据虚拟化层访问数据。消费是根据来自原始数据源的需求进行,包括交易系统、运行数据储存、数据仓库和集市、大数据、外部数据源及更多。

高性能查询算法和其他优化技术确保及时、快捷的数据交付。

逻辑数据模型以表格或层次模式的形式,确保数据的质量和完整性。

标准API和一种开放的架构简化了从数据消费者,到中同设备,再到数据源的连接。

数据虚拟化中间设备平台在支持完整的软件开发生命周期、高性能运行时间的执行和可靠的, 每天24小时操作的整合产品中提供上述的功能。

数据虚拟化是如何工作的

数据虚拟化中创建和使用的主要对象是视图和数据服务。

这些对象将需要访问、联合、转换和提取源数据所必要的逻辑封装起来交并把数据交付给消费者。

这些对象范围和功能各有不同,取决于业务需要,规范的信息标准和其他用途目标。每个对象可以召集其他对象以执行额外的功能。它经常需要使用分层的、层次的方法,执行应用程序交付功能的对象召集执行转换和一致性功能的对象,它反过来,召集执行源数据访问和验认功能的对。

重复使用共同对象的能力提供了灵活性,加速新的开发并降低了成本。

有关于一个域和主题区的对象进行分组,如金融服务中的交易或研发中的一个项目,可用来创建一个相当于基于主题的数据集市的虚拟。多个域可以组合用于创建相当于一个数据仓库的虚拟。

其结果是,数据虚拟化可用于阶段性的方式,从少量的应用程序用例开始再随着时间推移到更宽范围的,直至在整个企业内的采用。

一个数据虚拟化平台包括三个主要中间设备组件,执行全方位的开发、运行时间和管理功能。它们包括:

1. 整合的开发环境

2. 数据虚拟化服务器环境

3. 管理环境

整合的开发环境

数据虚拟化技术包括一个整合的开发环境(IDE),可以被各种人(从业务分析师到应用程序开发者)用于定义并实施合适的视图和数据服务对象。

这些视图的功能和服务是一种潜在的逻辑数据模型,它因而要么基于表格或基于层次模式。数据质量的需求, 如标准符合性、改进、扩增、验证和掩蔽;安全控制 (如,认证和授权) 也可以在这些对象定义中执行。

IDE包括类似于程序概要分析这样的自我测量和关系发现能力设计用来简化发现每一个开发者对现有数据源的理解并能启动建模流程。

为限制编码需求和节省开发时间,拖放建模技术以及一套预制,任意变换自动生成视图或数据服务对象。多种语言 (SQL, XQuery, Java等等) 可以扩展这些能力来解决更高级的数据虚拟化需要。

标准源和消费者的API, 基于ODBC、JDBC、SOAP, REST等, 简化了源数据的访问和消费者交付开发的活动。

整合的数据管理,包括继承关系和在哪里使用,元数据资产管理及版本提供所需要的控制。

数据虚拟化服务器环境

在数据虚拟化中,运行时间活动通常由查询, 或数据请求所引发,来自消费的应用系统。数据虚拟化服务器是执行这些查询的组件。

服务器中的查询引擎,专门设计用于对一个广域网络中的多个源进行联合查询, 依照视图或数据服务所定义的一个或多个数据源优化并执行查询。


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