Pipeline trong machine Learning là gì

Hầu hết các doanh nghiệp hiện đại sử dụng một số lượng lớn các nền tảng để vận hành một cách trơn tru các hoạt động hàng ngày của họ. Đây là kết quả của sự phát triển trong các công nghệ dựa trên Đám mây (Cloud). Data Pipelines giúp các công ty có thể truy cập dữ liệu trên nền tảng Đám mây. Vậy Data Pipelines là gì? Toàn bộ những kiến thức về Data Pipeline sẽ được Digalyst khám phá qua bài viết dưới đây.

Điều này sẽ dẫn đến sự phân tán dữ liệu trên nhiều công cụ và dẫn đến việc hình thành các Data Silos (kho chứa dữ liệu). Do đó, không có nơi nào có thể chưa tất cả toàn bộ dữ liệu và không thể hoàn toàn truy cập chúng khi được yêu cầu. Kho lưu trữ dữ liệu có thể gây khó khăn cho các doanh nghiệp trong việc tìm kiếm Insight đơn giản về doanh nghiệp ngay cả đơn giản.

Do đó, cần có một cơ chế mạnh mẽ để có thể hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách tự động vào một nơi duy nhất. Sau đó, dữ liệu này có thể được sử dụng để phân tích thêm hoặc chuyển sang các hệ thống Cloud hoặc On-premise khác.

Data Pipeline là gì?

Data Pipeline (hay Đường ống dữ liệu) là một chuỗi các bước được thực hiện theo một trình tự cụ thể để xử lý dữ liệu và chuyển dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác. Bước đầu tiên trong Pipeline liên quan đến việc trích xuất dữ liệu từ nguồn làm đầu vào. Đầu ra được tạo ra ở mỗi bước đóng vai trò là đầu vào cho bước tiếp theo.

Quá trình này tiếp tục cho đến khi Pipeline được thực thi hoàn toàn. Ngoài ra, trong một số trường hợp, một số bước độc lập cũng có thể chạy song song.

Nó thường bao gồm ba yếu tố chính: nguồn dữ liệu, các bước xử lý và đích cuối cùng. Pipeline cung cấp cho người dùng khả năng truyền dữ liệu từ nguồn đến đích và thực hiện một số sửa đổi đối với dữ liệu đó trong quá trình truyền.

Các Pipelines cũng có thể có cùng nguồn và đích, chỉ được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu theo yêu cầu.

Tuy nhiên, sự đa dạng, khối lượng và tốc độ của dữ liệu đã thay đổi mạnh mẽ và trở nên phức tạp hơn trong những năm gần đây. Do đó, Pipelines bây giờ phải đủ mạnh để xử lý các yêu cầu về Big Data của hầu hết các doanh nghiệp.

Điều tối quan trọng đối với các doanh nghiệp là những Pipeline của họ không bị mất dữ liệu và có thể đảm bảo độ chính xác cao. Bởi khối lượng dữ liệu lớn có thể mở ra cơ hội cho các hoạt động như Báo cáo theo thời gian thực, Phân tích dự đoán, v.v.

Pipeline được xây dựng để phù hợp với cả ba đặc điểm của Big Data, đó là tốc độ (Velocity), khối lượng (Volume) và đa dạng (Variety).

Tốc độ mà dữ liệu được tạo ra nghĩa là các Pipeline sẽ có thể xử lý Dữ liệu truyền trực tuyến (Streaming Data). Dữ liệu này phải được xử lý trong thời gian thực bằng Pipeline.

Volume (khối lượng) được tạo ra có thể thay đổi theo thời gian, có nghĩa là các Pipelines phải có khả năng mở rộng. Pipeline phải có thể chứa tất cả các loại dữ liệu có thể có, tức là có cấu trúc (Structured), Bán cấu trúc (Semi-structured) hoặc Không có cấu trúc (Unstructured).

Vì sao sử dụng Data Pipeline?

Dữ liệu đang phát triển một cách nhanh chóng và sẽ còn tiếp tục phát triển hơn nữa. Các Pipelines được sử dụng rộng rãi trong việc nhập dữ liệu, được sử dụng để chuyển đổi tất cả dữ liệu thô một cách hiệu quả. Qua đó nhằm tối ưu hóa dữ liệu được tạo liên tục hàng ngày.

Dữ liệu đã chuyển đổi này có thể được sử dụng cho Data Analytics, Machine Learning và các ứng dụng. Một số trường hợp sử dụng của Data Pipeline được liệt kê dưới đây:

• Cung cấp dữ liệu Sales và Marketing cho các nền tảng CRM để nâng cao dịch vụ khách hàng.

• Truyền dữ liệu từ các cảm biến đến các ứng dụng để theo dõi hiệu suất và trạng thái.

• Thống nhất dữ liệu với nhau để có thể tăng tốc độ phát triển các sản phẩm mới.

Pipeline khác gì với ETL

ETL và Pipeline là những thuật ngữ thường được sử dụng để thay thế cho nhau. ETL là viết tắt của Extract, Transform và Load. Pipeline ETL chủ yếu được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ một hệ thống nguồn, chuyển đổi nó dựa trên các yêu cầu và tải nó vào Database hoặc Data Warehouse, chủ yếu cho các mục đích phân tích.

Sau đó, Pipeline dữ liệu là gì? Tuy nhiên, nó có thể được coi là một thuật ngữ rộng hơn bao gồm ETL như một tập hợp con. Nó đề cập đến một hệ thống được sử dụng để di chuyển dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác. Dữ liệu này có thể có hoặc không qua bất kỳ biến đổi nào. Nó có thể được xử lý theo cụm hoặc theo thời gian thực; dựa trên yêu cầu kinh doanh và dữ liệu.

Dữ liệu này có thể được tải vào nhiều đích, chẳng hạn như AWS S3 Bucket hoặc Data Lake hoặc thậm chí có thể được sử dụng để kích hoạt Webhook trên một hệ thống khác để bắt đầu một quy trình kinh doanh cụ thể.

Các loại Data Pipeline

Batch (Hàng loạt): Xử lý hàng loạt dữ liệu được tận dụng khi các doanh nghiệp muốn di chuyển khối lượng lớn dữ liệu trong khoảng thời gian đều đặn. Các công việc xử lý hàng loạt thường sẽ chạy theo lịch trình cố định (ví dụ: 24 giờ một lần) hoặc khi khối lượng dữ liệu đạt đến một ngưỡng cụ thể trong một số trường hợp.

Real-time (Thời gian thực): Real-time Pipeline được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu cần thiết trong thời gian thực, tức là ngay khi nó được tạo tại nguồn. Xử lý thời gian thực hữu ích khi xử lý dữ liệu từ nguồn phát trực tuyến, chẳng hạn như dữ liệu từ thị trường tài chính hoặc đo từ xa từ các thiết bị được kết nối.

Cloud-native: Các Pipeline này được tối ưu hóa để chỉ hoạt động với các nguồn Cloud-based, điểm đến hoặc cả hai. Các Pipeline này được lưu trữ trực tiếp trên Cloud, cho phép các doanh nghiệp tiết kiệm tiền vào cơ sở hạ tầng và tài nguyên chuyên gia.

Open-source (Mã nguồn mở): Các Pipeline này được coi là phù hợp cho các doanh nghiệp cần một giải pháp thay thế chi phí thấp cho Các Pipelines thương mại. Hoặc các doanh nghiệp muốn phát triển Pipeline để phù hợp với các yêu cầu kinh doanh và dữ liệu riêng của họ. Tuy nhiên, các Pipelines này cần sự hỗ trợ của các chuyên gia được đào tạo để phát triển và bảo trì chúng.

Các thành phần của một Pipeline

Origin (Nguồn gốc): Origin là điểm nhập dữ liệu từ tất cả các nguồn dữ liệu trong Pipeline. Hầu hết Các Pipelines đều có ứng dụng xử lý giao dịch, API ứng dụng, cảm biến thiết bị IoT, v.v. hoặc hệ thống lưu trữ như Data Warehouse, Data Lake, v.v. làm nguồn gốc của chúng.

Destination (Đích): Đây là điểm cuối cùng mà dữ liệu được chuyển đến. Điểm đến cuối cùng phụ thuộc vào trường hợp sử dụng. Đích đến là Data Warehouse, Data Lake hoặc Data Analysis (DA) và Business Intelligence (BI) cho hầu hết các trường hợp sử dụng.

Dataflow (Luồng dữ liệu): Điều này đề cập đến sự di chuyển của dữ liệu từ điểm gốc đến điểm đích, cùng với các phép biến đổi được thực hiện trên đó. Một trong những cách tiếp cận được sử dụng rộng rãi nhất đối với luồng dữ liệu được gọi là ETL (Extract, Transform, Load). Ba giai đoạn trong ETL như sau:

• Trích xuất: Trích xuất có thể được định nghĩa là quá trình thu thập tất cả các dữ liệu thiết yếu từ các hệ thống nguồn. Đối với hầu hết các quy trình ETL, những nguồn này có thể là Database như MySQL, MongoDB, Oracle, v.v., Công cụ quản lý quan hệ khách hàng (CRM), Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) hoặc nhiều tệp, tài liệu, trang web khác, v.v.
• Chuyển đổi: Chuyển đổi có thể được định nghĩa là quá trình chuyển đổi dữ liệu sang một định dạng phù hợp để phân tích sao cho có thể dễ dàng hiểu được bằng công cụ Business Intelligence hoặc Data Analysis
• Load (Tải): Tải có thể được định nghĩa là quá trình lưu trữ dữ liệu đã chuyển đổi ở đích mà bạn chọn, thường là Data Warehouse như Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, v.v.

Storage (Lưu trữ): Lưu trữ đề cập đến tất cả các hệ thống được tận dụng để bảo quản dữ liệu ở các giai đoạn khác nhau khi dữ liệu tiến triển qua Pipeline.

Processing (Xử lý): Xử lý bao gồm tất cả các hoạt động và các bước để nhập dữ liệu từ các nguồn, lưu trữ, chuyển đổi và tải dữ liệu đó vào đích. Trong khi xử lý dữ liệu được liên kết với luồng dữ liệu, trọng tâm trong bước này là việc triển khai luồng dữ liệu.

Workflow (Dòng công việc): Dòng công việc xác định một chuỗi các quy trình cùng với sự phụ thuộc của chúng vào nhau trong Pipeline.

Monitoring (Giám sát): Mục tiêu của việc giám sát là đảm bảo rằng Pipeline và tất cả các giai đoạn của nó đang hoạt động chính xác và thực hiện các hoạt động cần thiết.

Technology (Công nghệ): Đây là cơ sở hạ tầng và công cụ đằng sau Luồng dữ liệu, Xử lý, Lưu trữ, Quy trình làm việc và Giám sát. Một số công cụ và công nghệ có thể giúp xây dựng Pipeline hiệu quả như sau:

• Công cụ ETL: Các công cụ được sử dụng để Tích hợp dữ liệu và Chuẩn bị dữ liệu, chẳng hạn như Hevo, Informatica PowerCenter, Talend Open Studio, Apache Spark, v.v.

• Data Warehouse: Kho lưu trữ trung tâm được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lịch sử và dữ liệu quan hệ. Một trường hợp sử dụng phổ biến cho Data Warehouse là Business Intelligence. Ví dụ về Kho dữ liệu bao gồm Amazon Redshift, Google BigQuery, v.v.

• Data Lake: Hồ dữ liệu được sử dụng để lưu trữ dữ liệu quan hệ thô hoặc không quan hệ. Một trường hợp sử dụng phổ biến cho các Data Lake trong ứng dụng Machine Learning đang được các Data Scientists triển khai. Ví dụ về Data Lake bao gồm IBM Data Lake, MongoDB Atlas Data Lake, v.v.

Batch Workflow Schedulers (Bộ lịch trình dòng công việc hàng loạt): Những bộ lịch trình này cung cấp cho người dùng khả năng lập trình chỉ định các dòng công việc dưới dạng nhiệm vụ với các yếu tố phụ thuộc giữa chúng, để tự động hóa và giám sát các dòng công việc này. Ví dụ về Bộ lập lịch dòng công việc hàng loạt bao gồm Luigi, Airflow, Azkaban, Oozie, v.v.

Streaming Data Processing Tools (Công cụ xử lý dữ liệu trực tuyến): Các công cụ này được sử dụng để xử lý dữ liệu được tạo liên tục bởi các nguồn và phải được xử lý ngay khi nó được tạo ra. Ví dụ về các công cụ xử lý dữ liệu truyền trực tuyến bao gồm Flink, Apache Spark, Apache Kafka, v.v.

Programming Languages (Ngôn ngữ lập trình): Được sử dụng để xác định các quy trình Pipeline dưới dạng mã. Python và Java được sử dụng rộng rãi để tạo Pipeline.

Lợi ích:

Data Quality (Chất lượng dữ liệu): Các luồng dữ liệu từ nguồn đến đích có thể được theo dõi và truy cập dễ dàng và có ý nghĩa đối với người dùng cuối.

Incremental Build (Xây dựng tăng dần): Pipeline cho phép người dùng tạo luồng dữ liệu tăng dần. Bạn có thể kéo ngay cả một phần nhỏ dữ liệu từ nguồn dữ liệu đến người dùng.

Replicable Patterns (Các mẫu có thể tái tạo): Nó có thể được tái sử dụng và thay thế cho các luồng dữ liệu mới. Chúng là một mạng lưới các Pipelines tạo ra một lối tư duy, coi các Pipelines riêng lẻ là ví dụ về các mẫu trong một kiến trúc rộng lớn hơn.

Thực tế

Hầu hết các doanh nghiệp ngày nay đều có khối lượng dữ liệu cực kỳ lớn với cấu trúc động. Các công ty nghiên cứu việc tạo Data Pipeline từ đầu cho những dữ liệu như vậy là gì và sự phức tạp liên quan đến quá trình này vì các doanh nghiệp sẽ phải sử dụng một lượng lớn tài nguyên để phát triển nó. Sau đó đảm bảo rằng nó có thể theo kịp với khối lượng dữ liệu gia tăng và các biến thể của Schema (Lược đồ).

Ngoài ra, để tìm hiểu thêm những kiến thức mới liên quan đến Digital, Data Analysis, Technology bạn có thể truy cập Blog của Digalyst. Hoặc theo dõi Fanpage Facbook của chúng tôi để nhận được những thông tin bổ ích. Digalyst xin cảm ơn và chúc bạn một ngày vui vẻ!