Datenverarbeitung: Informationen zur Nutzung vorbereiten

Nachdem die Daten erfasst sind, werden sie verarbeitet, um sie auf die Speicherung und Nutzung vorzubereiten. Intel® Technik beschleunigt die Datenverarbeitung mit Verbesserungen, die bis auf die Chipebene reichen.

Datenverarbeitung auf einen Blick:

  • Die Datenverarbeitung ist erforderlich, um zu gewährleisten, dass die Rohdaten von guter Qualität und zur Nutzung bereit sind. Die Daten können verarbeitet werden, während sie erzeugt werden und/oder bevor sie in einer Analyseanwendung verwendet werden.

  • Die Datenverarbeitung kann in mehrere Typen aufgeteilt werden, einschließlich Batchverarbeitung, Stream-Verarbeitung, verteilte Verarbeitung und Multiprocessing.

  • Mit für Big Data entwickelter Hardware verbessert die Intel® Technik die Datenverarbeitungsfähigkeiten schon auf der Chipebene. Intel® Prozessoren, Arbeitsspeicher und Datenspeicher arbeiten zusammen, um die Datenverarbeitungs-Workloads zu beschleunigen.

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Was ist Datenverarbeitung?

Die Datenverarbeitung erfolgt nach der Datenerfassungsstufe der Daten-Pipeline. In der Verarbeitungsstufe werden Daten für die Nutzung vorbereitet und dann in einem System gespeichert, auf das Anwendungen und Benutzer zugreifen können.

Vor der Analyse müssen Daten zuerst verarbeitet werden, um zu gewährleisten, dass sie sauber und hochwertig sind. Die Verarbeitung kann Daten verifizieren und formatieren, was Zugriff, Abfrage und Speicherung erleichtert.

Um Erkenntnisse ohne Verzögerung zu erreichen, müssen Unternehmen die Leistung und den Durchsatz der Datenverarbeitung maximieren, während sie kosteneffizient bleiben. Intel® Hardware- und Software-Technik arbeiten zusammen, um die Datenverarbeitung vom Netzwerkrand bis zur Cloud zu beschleunigen.

Arten der Datenverarbeitung

Es gibt keine Methode der Datenverarbeitung, die für alles geeignet ist. Verschiedene Arten von Workloads und Anwendungen erfordern verschiedene Ansätze, damit die Verarbeitung leistungsfähig und kostengünstig wird.

Methoden zur Datenverarbeitung können Folgendes umfassen:

  • Batchverarbeitung: Die Batchverarbeitung besteht darin, Daten in Gruppen oder Batches zu unterteilen, die verarbeitet werden, sobald Ressourcen verfügbar sind. Während der Batchverarbeitung werden Batches von Daten seriell verarbeitet, also nacheinander. Obwohl die Batchverarbeitung große Datenmengen effizient verarbeiten kann, ist sie üblicherweise am besten für Daten geeignet, die keine sofortige Nutzung erfordern.
  • Stream-Verarbeitung: Dabei werden Daten kontinuierlich verarbeitet, sobald sie in die Datenpipeline kommen. Diese Art der Verarbeitung bietet eine schnellere Analyse von kleineren Datenmengen als die Batchverarbeitung. Sie wird normalerweise verwendet, um Daten zu verarbeiten, auf die man schnell reagieren muss.
  • Verteilte Datenverarbeitung: Da sich die Netzwerktechnik weiterentwickelt hat, müssen die Datenverarbeitungsaufgaben nicht mehr auf demselben Knoten erledigt werden. Bei der verteilten Datenverarbeitung arbeiten mehrere Knoten auf demselben Cluster parallel, um Daten-Workloads über ein Netzwerk zu verarbeiten. Die Verwendung der verteilten Datenverarbeitung ermöglicht es, fortgeschrittene Analyse-Workloads auf kostengünstiger und stromsparender Hardware zu verarbeiten.

Je nach Art der Daten, die verarbeitet werden und deren beabsichtigter Nutzung können mehrere dieser Strategien in einer einzigen Datenpipeline mit einer einheitlichen Ausgabe verwendet werden.

Datenverarbeitungstechnik

Als eine der ressourcenintensiven Phasen der Datenpipeline kann die Datenverarbeitungseffizienz deutlich von Hardware- und Software-Optimierung beeinflusst werden.

Heutzutage optimieren viele führende Softwareanbieter ihre Produkte für Intel® Hardware. Das Intel® Technologieumfeld von Lösungs- und Technikpartnern stellt sicher, dass viele Software-Lösungen auf Intel® Hardware am besten laufen und Kunden dadurch eine optimale Rendite für ihre Technologieinvestitionen erhalten.

Intel bietet ein breites Portfolio an Hardware- und Software-Technik, um die heutigen Datenverarbeitungs-Workloads zu beschleunigen, einschließlich:

  • Intel® Xeon® Prozessoren: Diese bieten Flexibilität für vielfältige Workloads aus zahlreichen Quellen. Intel® Xeon® Prozessoren umfassen Funktionen wie Intel® Deep Learning Boost, die für Aufgaben wie Datennormalisierung und Rauschunterdrückung für die KI-Verarbeitung optimiert sind.
  • Intel® Optane™ SSDs: Die für Langlebigkeit und optimierte Speicher- und Datencache-Leistung entwickelten Intel® Optane™ SSDs helfen dabei, das Streaming und die Datenverarbeitung in Echtzeit zu beschleunigen, während sie gleichzeitig hohe Systemzuverlässigkeit gewährleisten.
  • Open-Source-Technik: Intel bietet eine Reihe von Open-Source-Bibliotheken und Plattformen zur Beschleunigung der Datenverarbeitung und Analyse, darunter Intel® oneAPI Toolkits, Intel® oneAPI Math Kernel Library (Intel® oneMKL) und Intel® oneAPI Data Analytics Library (Intel® oneDAL).
  • Sicherheitsverbesserungen: Mit Intel® QuickAssist Technology (Intel® QAT) können Daten-Teams die Verschlüsselungs- und Entschlüsselungsleistung steigern und so die Sicherheit für Datenverarbeitungsanwendungen verbessern.

Intel® Technik wurde entwickelt, damit jede Organisation ihre eigenen flexiblen und einzigartigen Datenverarbeitungs-Pipelines für neue Datenquellen und Anwendungen entwickeln kann. Mit software- und hardwarebasierter Beschleunigung von Intel können Daten mit der Geschwindigkeit und Effizienz verarbeitet werden, die heute die fortgeschrittensten Analyse-Anwendungsfälle erfordern.