Сейчас на сайте
Сейчас на сайте 0 пользователей и 1 гость.

Проблемы интеграции данных

Любая крупная и давно существующая корпорация обладает несколькими базами данных, относящимися к разным видам деятельности. Данные могут иметь разные представления, а иногда могут быть даже несогласованными (например, из-за ошибки ввода в одну из БД). Это нехорошо даже для OLTP-систем и в принципе непригодно для OLAP-систем, которые должны обрабатывать общие исторические согласованные корпоративные данные. Более того, для оперативной аналитической обработки требуется привлечение внешних источников данных, которые тем более могут обладать разными форматами и требовать согласования.

Подход к построению ХД для интеграции неоднородных источников данных принципиально отличается от подхода динамической интеграции разнородных БД. В случае ХД данных реально строится новое крупномасштабное ХД, управление данными в котором происходит, вообще говоря, по другим правилам, нежели в исходных оперативных БД.

Основные проблемы реализации хранилищ данных

Неоднородность программной среды

ХД практически никогда не создается на пустом месте. Почти всегда конечное решение будет разнородным, т.е. в нем будут использоваться автономно разработанные программные средства. Прежде всего это касается формирования интегрированного согласованного набора данных, которые могут поступать из разнородных БД, электронных архивов, публичных и коммерческих электронных каталогов, справочников, статистических сборников. При построении ХД приходится решать задачу построения единой, согласованно функционирующей информационной системы на основе неоднородных программных средств и решений. При выборе средств реализации ХД приходится учитывать множество факторов, включающих уровень совместимости различных программных компонентов, легкость их освоения и использования, эффективность функционирования и т.д.

Распределенный характер организации

В концепции ХД предопределено то, что операционная аналитическая обработка может выполняться в любом узле сети независимо от места расположения основного хранилища. Хотя при аналитической обработке данные только читаются, и потребность в синхронизации отсутствует, для достижения эффективности необходимо поддерживать репликацию данных в разных узлах сети. (На самом деле, все не так просто. Одним из требований к хранилищам данных является то, чтобы свежая информация поступала в ХД как можно быстрее. Т.е. потенциально любая модификация оперативной БД может инициировать добавление данных к хранилищу данных, а тогда потребуется обновить и все реплики, для чего синхронизация все-таки нужна.)

Повышение требований к безопасности данных

Собранная вместе согласованная информация об истории развития корпорации, ее успехах и неудачах, о взаимоотношениях с поставщиками и заказчиками, об истории и состоянии рынка дает возможность анализа прошлой и текущей деятельности корпорации и построения прогнозов для будущего. Эта информация настолько ценна для корпорации, что нельзя допустить возможности ее утечки (на самом деле, если ХД одной корпорации попадет в руки аналитиков другой корпорации, то все аналитические прогнозы первой корпорации сразу станут неверными). В системах, основанных на хранилищах данных, оказывается недостаточной защита данных в стиле языка SQL, которую обеспечивают обычные коммерческие СУБД. Для обеспечения должного уровня защиты доступ к данным должен контролироваться не только на уровне таблиц и их столбцов, но и на уровне отдельных строк. Приходится также решать вопросы аутентификации пользователей, защиты данных при их перемещении в ХД из оперативных БД и внешних источников, защиты данных при их передаче по сети

Необходимость наличия многоуровневых справочников метаданных

Если роль метаданных (обычно содержащихся в таблицах-каталогах) в оперативных информационных системах достаточно ограничена, то для OLAP-систем наличие развитых метаданных и средств их предоставления конечным пользователям является одним из основных условий успешной реализации. Например, прежде, чем менеджер корпорации задаст системе свой вопрос, он должен понять, какая информация имеется, насколько она актуальна, можно ли ей доверять, сколько времени может занять формирование ответа и т.д.

Для пользователя OLAP-системы требуются метаданные, по крайней мере, следующих типов.

Типы метаданных для пользователя OLAP-системы

    • Описания структур данных, их взаимосвязей.
    • Информация о хранимых на ХД и поддерживаемых им агрегатах данных.
    • Информация об источниках данных и о степени их достоверности. Одна и та же информация могла попасть в ХД из разных источников. Пользователь должен иметь возможность узнать, какой источник был выбран основным, и каким образом производились согласование и очистка данных.
    • Информация о периодичности обновлений данных. Желательно знать не только то, какому моменту времени соответствуют интересующие его данные, но и когда они в следующий раз будут обновлены.
    • Информация о владельцах данных. Пользователю OLAP-системы может оказаться полезной информация о наличии в системе данных, к которым он не имеет доступа, о владельцах этих данных и о действиях, которые он должен предпринять, чтобы получить доступ к данным.
    • Статистические оценки времени выполнения запросов. До выполнения запроса полезно иметь хотя бы приблизительную оценку времени, которое потребуется для получения ответа, и объема этого ответа.

Потребность в эффективном хранении и обработке очень больших объемов информации

Уже сейчас известны примеры ХД, содержащих терабайты информации. По данным консалтинговой компании Meta Group , около половины корпораций, использующих или планирующих использовать ХД, предполагает довести их объем до сотен гигабайт. Проблемой таких больших хранилищ является то, что накладные расходы на внешнюю память возрастают нелинейно при возрастании объема хранилища. Исследования, проведенные на основе тестового набора TPC-D, показали, что для БД объемом в 100 гигабайт потребуется внешняя память объемом в 4.87 раза большая, чем нужно собственно для полезных данных. При дальнейшем росте БД этот коэффициент увеличивается.

Реализация хранилищ и витрин данных

Варианты реализации ХД

  • Виртуальное ХД
    В его основе - репозиторий метаданных, которые описывают источники информации (БД транзакционных систем, внешние файлы и др.), SQL-запросы для их считывания и процедуры обработки и предоставления информации. Непосредственный доступ к последним обеспечивает ПО промежуточного слоя. В этом случае избыточность данных нулевая. Конечные пользователи фактически работают с транзакционными системами напрямую со всеми вытекающими отсюда плюсами (доступ к "живым" данным в реальном времени) и минусами (интенсивный сетевой трафик, снижение производительности OLTP-систем и реальная угроза их работоспособности вследствие неудачных действий пользователей-аналитиков).
  • Витрины данных - это набор тематически связанных БД, которые содержат информацию, относящуюся к отдельным аспектам деятельности корпорации. По сути дела, витрина данных - это облегченный вариант ХД, содержащий только тематически объединенные данные. Целевая база данных максимально приближена к конечному пользователю и может содержать тематически ориентированные агрегатные данные. Витрина данных, естественно, существенно меньше по объему, чем корпоративное ХД, и для его реализации не требуется особо мощная вычислительная техника.
  • Глобальное ХД
    В последнее время все более популярной становится идея совместить концепции хранилища и витрины данных в одной реализации и использовать ХД в качестве единственного источника интегрированных данных для всех витрин данных. Тогда естественной становится такая трехуровневая архитектура системы:
    • Первый уровень - корпоративное ХД на основе одной из современных РСУБД. Это ХД интегрированных в основном детализированных данных. РСУБД обеспечивают эффективное хранение и управление данными очень большого объема, но не слишком хорошо соответствуют потребностям OLAP-систем, в частности, в связи с требованием многомерного представления данных
    • Второй уровень - витрины данных на основе многомерной СУБД (примером - Oracle Express Server ). Такие СУБД почти идеально подходят для целей разработки OLAP-систем, но пока не позволяют хранить сверхбольшие объемы данных (предельный размер многомерной БД составляет 10-40 Гбайт). В данном случае это и не требуется, поскольку речь идет о витринах данных. Заметим, что витрина данных не обязательно должна быть полностью сформирована. Она может содержать ссылки на ХД и добирать оттуда информацию по мере поступления запросов. Конечно, это несколько увеличивает время отклика, но зато снимает проблему ограниченного объема многомерной БД
    • Третий уровень - клиентские рабочие места конечных пользователей, на которых устанавливаются средства оперативного анализа данных