Ảo hóa dữ liệu

Tác Giả: Monica Porter
Ngày Sáng TạO: 17 Hành Khúc 2021
CậP NhậT Ngày Tháng: 25 Tháng Sáu 2024
Anonim
Ảo hóa dữ liệu - Công Nghệ
Ảo hóa dữ liệu - Công Nghệ

NộI Dung

Định nghĩa - Ảo hóa dữ liệu nghĩa là gì?

Ảo hóa dữ liệu là quá trình tổng hợp dữ liệu từ các nguồn thông tin khác nhau để phát triển một khung nhìn thông tin duy nhất, hợp lý và ảo để có thể truy cập bằng các giải pháp mặt trước như ứng dụng, bảng điều khiển và cổng mà không cần phải biết chính xác dữ liệu lưu trữ vị trí.


Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.

Techopedia giải thích ảo hóa dữ liệu

Nhiều tổ chức chạy nhiều loại hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, chẳng hạn như máy chủ Oracle và SQL, không hoạt động tốt với nhau. Do đó, các doanh nghiệp phải đối mặt với những thách thức mới trong việc tích hợp dữ liệu và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ. Với ảo hóa dữ liệu, người dùng doanh nghiệp có thể nhận được thông tin thời gian thực và đáng tin cậy một cách nhanh chóng, điều này giúp họ đưa ra các quyết định kinh doanh lớn.

Quá trình ảo hóa dữ liệu bao gồm trừu tượng hóa, chuyển đổi, liên kết và cung cấp dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Mục tiêu chính của công nghệ ảo hóa dữ liệu là cung cấp một điểm truy cập dữ liệu duy nhất bằng cách tổng hợp nó từ một loạt các nguồn dữ liệu. Điều này cho phép người dùng truy cập các ứng dụng mà không cần phải biết chính xác vị trí của họ.


Việc triển khai gần đây nhất của khái niệm ảo hóa dữ liệu là trong công nghệ điện toán đám mây.

Phần mềm ảo hóa dữ liệu thường được sử dụng trong các tác vụ như:

  • Tích hợp dữ liệu
  • Hội nhập kinh doanh
  • Dịch vụ dữ liệu kiến ​​trúc hướng dịch vụ
  • Tìm kiếm doanh nghiệp

Một số khả năng của ảo hóa dữ liệu bao gồm:

  • Trừu tượng hóa các khía cạnh kỹ thuật của dữ liệu được lưu trữ, chẳng hạn như:
    • Giao diện lập trình ứng dụng
    • Ngôn ngữ truy cập
    • Vị trí
    • Cấu trúc lưu trữ
  • Kết nối để phân biệt các nguồn dữ liệu và khả năng làm cho dữ liệu có thể truy cập từ một nơi duy nhất
  • Chuyển đổi dữ liệu, cải thiện chất lượng và tích hợp dữ liệu, tùy thuộc vào yêu cầu kinh doanh
  • Khả năng kết hợp các tập kết quả dữ liệu trên nhiều nguồn (còn được gọi là liên kết dữ liệu)
  • Khả năng cung cấp dữ liệu theo yêu cầu của người dùng