مجازی‌سازی عمومی داده: تضمین ایمنی نوع در دسترسی به اطلاعات

در دنیای متصل امروزی، سازمان‌ها با حجم و تنوع روزافزون داده‌ها دست و پنجه نرم می‌کنند. این داده‌ها در سیستم‌های ناهمگون، از پایگاه‌های داده قدیمی گرفته تا خدمات ابری مدرن، قرار دارند که دسترسی یکپارچه و مدیریت منسجم را به یک چالش بزرگ تبدیل کرده است. مجازی‌سازی عمومی داده به عنوان یک راه‌حل قدرتمند ظهور می‌کند و یک لایه مجازی فراهم می‌آورد که پیچیدگی‌های منابع داده زیربنایی را پنهان می‌کند. یک جنبه حیاتی از مجازی‌سازی داده موفق، تضمین «ایمنی نوع» (type safety) است – یعنی تضمین اینکه داده‌های مورد دسترسی و استفاده در سیستم‌های مختلف با انواع داده مورد انتظار مطابقت دارند، که از بروز خطاها جلوگیری کرده و یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کند. این پست وبلاگ به مفهوم مجازی‌سازی عمومی داده و به طور خاص، اهمیت ایمنی نوع در دسترسی به اطلاعات می‌پردازد.

درک مجازی‌سازی عمومی داده

مجازی‌سازی عمومی داده یک رویکرد مدیریت داده است که یک نمای مجازی و یکپارچه از داده‌ها از منابع مختلف بدون جابجایی یا تکثیر فیزیکی داده‌ها ایجاد می‌کند. به جای کپی کردن داده‌ها، این رویکرد یک لایه منطقی فراهم می‌کند که پیچیدگی‌های زیربنایی ذخیره‌سازی، فرمت و مکانیزم‌های دسترسی به داده‌ها را پنهان می‌سازد. این رویکرد چندین مزیت دارد:

• چابکی داده: دسترسی سریع‌تر به داده‌ها را امکان‌پذیر می‌سازد و به تحلیل و تصمیم‌گیری سریع‌تر کمک می‌کند.
• کاهش پیچیدگی: با فراهم آوردن یک نقطه دسترسی واحد، صرف‌نظر از منابع داده زیربنایی، دسترسی به داده‌ها را برای کاربران نهایی ساده می‌کند.
• بهبود حاکمیت داده: سیاست‌های مدیریت و امنیت داده را متمرکز کرده و اجرای منسجم آن‌ها را در سراسر سازمان تضمین می‌کند.
• صرفه‌جویی در هزینه‌ها: نیاز به تکثیر و ذخیره‌سازی پرهزینه داده‌ها را کاهش می‌دهد.
• مقیاس‌پذیری: از یکپارچه‌سازی منابع داده جدید و افزایش حجم داده‌ها همگام با رشد کسب‌وکار پشتیبانی می‌کند.

مجازی‌سازی عمومی داده با رویکردهای سنتی یکپارچه‌سازی داده مانند استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) تفاوت دارد، زیرا شامل جابجایی یا تبدیل فیزیکی داده‌ها قبل از دسترسی به آن‌ها نیست. در عوض، یک لایه داده مجازی ایجاد می‌کند که نمایی یکپارچه از داده‌ها را به صورت بی‌درنگ یا نزدیک به بی‌درنگ فراهم می‌آورد.

اهمیت ایمنی نوع در مجازی‌سازی داده

ایمنی نوع، سنگ بنای مجازی‌سازی داده قابل اعتماد است. این ویژگی تضمین می‌کند که داده‌های مورد دسترسی از طریق لایه مجازی‌شده به انواع داده صحیح پایبند هستند و از خطاها و خرابی داده‌ها جلوگیری می‌کند. بدون ایمنی نوع، هنگام یکپارچه‌سازی و استفاده از داده‌های منابع مختلف با انواع و فرمت‌های متفاوت، ناهماهنگی‌هایی ممکن است به وجود آید. این امر می‌تواند منجر به موارد زیر شود:

• خطاهای داده: تبدیل‌ها و دستکاری‌های نادرست داده، منجر به گزارش‌دهی و تحلیل‌های نادقیق می‌شود. برای مثال، تلاش برای انجام یک محاسبه روی یک فیلد متنی به جای یک فیلد عددی.
• خرابی برنامه‌ها: نرم‌افزارهایی که به انواع داده خاصی وابسته‌اند، در مواجهه با داده‌های ناسازگار ممکن است از کار بیفتند یا نتایج غیرمنتظره‌ای تولید کنند.
• مشکلات یکپارچگی داده: ناهماهنگی‌های داده که اعتماد به داده‌ها را از بین می‌برد و تصمیمات تجاری را تضعیف می‌کند.
• ریسک‌های امنیتی: بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های مرتبط با نوع برای دسترسی غیرمجاز یا به خطر انداختن داده‌ها.

بنابراین، پیاده‌سازی مکانیزم‌های قوی ایمنی نوع برای حفظ کیفیت داده، تضمین پایداری برنامه‌ها و حفاظت از یکپارچگی محیط داده مجازی‌شده حیاتی است. این امر به ویژه در یک زمینه جهانی اهمیت دارد، جایی که داده‌ها ممکن است از منابع متنوع با فرمت‌ها و استانداردهای داده متفاوت در کشورها و مناطق مختلف سرچشمه بگیرند.

پیاده‌سازی ایمنی نوع در مجازی‌سازی عمومی داده

دستیابی به ایمنی نوع در یک محیط مجازی‌سازی عمومی داده شامل ترکیبی از تکنیک‌ها است:

۱. پروفایل‌سازی داده و مدیریت فراداده:

پروفایل‌سازی داده شامل تحلیل منابع داده برای درک انواع داده، فرمت‌ها و ساختارها است. این اطلاعات سپس در یک مخزن فراداده ثبت می‌شود که به عنوان منبع اصلی حقیقت برای محیط داده مجازی‌شده عمل می‌کند. این فراداده شامل اطلاعاتی درباره انواع داده، محدودیت‌ها و روابط درون هر منبع داده است. ابزارهای مدیریت فراداده باید امکان نسخه‌بندی، ردیابی تبار و مستندسازی جامع را برای تضمین دقت و قابلیت ردیابی فراهم کنند.

مثال: یک شرکت خرده‌فروشی جهانی داده‌های فروش را از فروشگاه‌های کشورهای مختلف یکپارچه می‌کند. پروفایل‌سازی داده مشخص می‌کند که ارقام فروش در ایالات متحده از نوع داده «DECIMAL» با دقت و مقیاس مشخصی استفاده می‌کنند، در حالی که در ژاپن، داده‌ها در فرمت «NUMBER» ذخیره می‌شوند. مدیریت فراداده تضمین می‌کند که هنگام دسترسی به داده‌ها از طریق لایه مجازی‌شده، آن‌ها به طور خودکار به یک نوع داده منسجم (مثلاً «DECIMAL») و فرمت تبدیل می‌شوند و محاسبات و گزارش‌دهی دقیق در سراسر مناطق را تضمین می‌کند.

۲. نگاشت و تبدیل نوع داده:

فرایندهای نگاشت و تبدیل نوع داده، داده‌ها را از یک نوع یا فرمت به نوع دیگر تبدیل می‌کنند تا از سازگاری در سراسر لایه مجازی‌شده اطمینان حاصل شود. این کار شامل تعریف قوانین و نگاشت‌هایی است که مشخص می‌کنند چگونه انواع داده از منابع مختلف باید به یک فرمت مشترک تبدیل شوند. این کار اغلب با استفاده از توابع تبدیل داخلی یا با به کارگیری اسکریپت‌های سفارشی برای مدیریت تبدیل‌های پیچیده انجام می‌شود. فرایند تبدیل باید سناریوهای مختلفی از جمله تبدیل نوع داده (مثلاً رشته به عدد صحیح)، تبدیل واحدها (مثلاً سلسیوس به فارنهایت) و تبدیل ارز را مدیریت کند.

مثال: یک شرکت لجستیک بین‌المللی داده‌ها را از چندین ارائه‌دهنده حمل و نقل تجمیع می‌کند. ارائه‌دهندگان مختلف ممکن است از فرمت‌های تاریخ متفاوتی استفاده کنند. لایه مجازی‌سازی داده یک تبدیل را برای تبدیل تمام مقادیر تاریخ به یک فرمت استاندارد (YYYY-MM-DD) اعمال می‌کند و تضمین می‌کند که گزارش‌ها و داشبوردها تاریخ‌های حمل و نقل دقیق را بدون توجه به منبع نمایش می‌دهند. این امر برای تولید معیارهای عملکرد قابل اعتماد و هماهنگی کارآمد محموله‌های بین‌المللی حیاتی است.

۳. اعتبارسنجی داده و اجرای محدودیت‌ها:

قوانین اعتبارسنجی داده برای اطمینان از اینکه داده‌ها با معیارها و محدودیت‌های خاصی مطابقت دارند، اعمال می‌شوند. این قوانین می‌توانند شامل بررسی‌های محدوده، بررسی‌های فرمت و محدودیت‌های یکپارچگی ارجاعی باشند. پلتفرم مجازی‌سازی داده باید داده‌های ورودی را قبل از در دسترس قرار دادن آن‌ها از طریق لایه مجازی‌شده، در برابر این قوانین اعتبارسنجی کند. این کار به شناسایی و جلوگیری از مشکلات کیفیت داده در مراحل اولیه کمک می‌کند. اجرای محدودیت‌ها یکپارچگی داده را تضمین می‌کند.

مثال: یک مؤسسه مالی جهانی داده‌های مشتریان را از سیستم‌های بانکی مختلف یکپارچه می‌کند. قوانین اعتبارسنجی داده برای اطمینان از اینکه شماره‌های تلفن با یک فرمت بین‌المللی خاص (مانند E.164) مطابقت دارند، پیاده‌سازی می‌شود. این کار از ذخیره اطلاعات تماس نادرست جلوگیری کرده و کارایی ارتباطات با مشتریان را در کشورها و مناطق مختلف بهبود می‌بخشد. علاوه بر این، بررسی‌هایی انجام می‌شود تا اطمینان حاصل شود که مقادیر تراکنش‌های مالی به محدودیت‌های از پیش تعریف شده، بر اساس مقررات و سیاست‌های داخلی، پایبند هستند.

۴. بهینه‌سازی کوئری و تولید طرح:

بهینه‌سازی کوئری فرایند انتخاب کارآمدترین طرح برای بازیابی و تبدیل داده‌ها با در نظر گرفتن منابع داده زیربنایی، انواع داده و قوانین تبدیل است. بهینه‌ساز کوئری، کوئری را تحلیل کرده و طرح اجرای بهینه را تعیین می‌کند، زمان پردازش را به حداقل می‌رساند و تضمین می‌کند که داده‌ها به درستی تبدیل می‌شوند. بهینه‌سازی کوئری همچنین نقش مهمی در عملکرد کلی محیط داده مجازی‌شده، به ویژه هنگام کار با مجموعه‌های داده بزرگ و کوئری‌های پیچیده، ایفا می‌کند.

مثال: شرکتی که در صنعت نفت و گاز فعالیت می‌کند، از مجازی‌سازی داده برای تحلیل داده‌های تولید از چندین سایت حفاری در سراسر جهان استفاده می‌کند. بهینه‌ساز کوئری تضمین می‌کند که داده‌های سایت‌های مختلف به درستی تجمیع شده و محاسبات به طور کارآمد اجرا می‌شوند، با در نظر گرفتن اینکه سایت‌های حفاری مختلف ممکن است فناوری‌های ذخیره‌سازی داده، ظرفیت‌های سخت‌افزاری و توپولوژی‌های شبکه متفاوتی داشته باشند.

۵. مدیریت خطا و استثناها:

مکانیزم‌های جامع مدیریت خطا و استثناها برای مدیریت روان هرگونه مشکلی که در حین دسترسی، تبدیل یا اعتبارسنجی داده به وجود می‌آید، حیاتی هستند. پلتفرم مجازی‌سازی داده باید پیام‌های خطای دقیق، قابلیت‌های ثبت وقایع و مکانیزم‌هایی برای مدیریت استثناها فراهم کند. این امر امکان شناسایی و حل سریع مشکلات کیفیت داده را فراهم می‌آورد و تضمین می‌کند که محیط مجازی‌شده قابل اعتماد و قوی است.

مثال: یک پلتفرم تجارت الکترونیک جهانی داده‌های مشتریان را یکپارچه می‌کند. در حین یکپارچه‌سازی داده از یک منبع جدید، سیستم مجازی‌سازی داده با یک فرمت تاریخ نامعتبر مواجه می‌شود. مکانیزم‌های قوی مدیریت خطا به سیستم اجازه می‌دهند خطا را ثبت کند، داده‌های مشکل‌ساز را جدا کرده و به مدیران هشدار دهد. این کار از انتشار خطا به سیستم‌های دیگر جلوگیری کرده و تضمین می‌کند که یکپارچگی داده حفظ می‌شود. سیستم همچنین قابلیت مدیریت خطاهای خاص، مانند مشکلات فرمت تاریخ، را با استفاده از یک فرمت پیش‌فرض یا تلاش برای تصحیح و اعتبارسنجی فرمت داده ارائه می‌دهد.

مزایای پیاده‌سازی ایمنی نوع

پیاده‌سازی ایمنی نوع در یک محیط مجازی‌سازی عمومی داده مزایای زیادی را به همراه دارد:

• بهبود کیفیت داده: سازگاری و دقت داده‌ها را در تمام منابع داده تضمین می‌کند.
• کاهش خطاها: خطر خطاهای مرتبط با داده در برنامه‌ها و گزارش‌ها را به حداقل می‌رساند.
• افزایش قابلیت اطمینان برنامه‌ها: از خرابی برنامه‌ها ناشی از انواع داده ناسازگار جلوگیری می‌کند.
• افزایش اعتماد به داده‌ها: اعتماد کاربران به دقت و قابلیت اطمینان داده‌ها را افزایش می‌دهد.
• ساده‌سازی یکپارچه‌سازی داده: با خودکارسازی تبدیل‌ها و نگاشت‌های نوع داده، فرایند یکپارچه‌سازی را ساده می‌کند.
• زمان سریع‌تر برای کسب بینش: دسترسی و تحلیل سریع‌تر داده‌ها را امکان‌پذیر کرده و تصمیم‌گیری را تسریع می‌بخشد.
• انطباق با مقررات: با ارائه نمایش منسجم داده‌ها، به تضمین انطباق با مقررات حریم خصوصی داده (مانند GDPR، CCPA) کمک می‌کند.
• کارایی هزینه: نیاز به تلاش‌های پرهزینه پاک‌سازی و تطبیق داده‌ها را کاهش می‌دهد.

ملاحظات و مثال‌های جهانی

ایمنی نوع به ویژه در یک زمینه جهانی که منابع داده ممکن است از کشورها و مناطق مختلف با استانداردها، فرمت‌ها و مقررات داده منحصر به فرد خود سرچشمه بگیرند، حیاتی است. در اینجا چند مثال آورده شده است:

• تبدیل ارز: یک شرکت چندملیتی نیاز دارد داده‌های مالی را از شعب خود در سراسر جهان تجمیع کند. لایه مجازی‌سازی داده باید تبدیل‌های ارز را مدیریت کند و نرخ‌های ارز مختلف، کدهای ارز و جداکننده‌های اعشاری مورد استفاده در کشورهای مختلف (مثلاً کاما در مقابل نقطه برای مکان‌های اعشاری) را در نظر بگیرد.
• فرمت‌های تاریخ و زمان: مناطق مختلف از فرمت‌های تاریخ و زمان متفاوتی استفاده می‌کنند (مانند MM/DD/YYYY، DD/MM/YYYY یا YYYY-MM-DD). لایه مجازی‌سازی داده باید داده‌های تاریخ و زمان را به طور منسجم در سراسر فرمت‌های مختلف نمایش دهد تا از سردرگمی و خطا جلوگیری شود. در نظر بگیرید که ساعت تابستانی (DST) چگونه در سراسر جهان به طور متفاوتی مدیریت می‌شود.
• رمزگذاری کاراکترها: مدیریت صحیح رمزگذاری کاراکترها برای پشتیبانی از چندین زبان ضروری است. اطمینان از استفاده از مجموعه کاراکترهای صحیح (مانند UTF-8) برای نمایش داده‌ها از کشورهای مختلف از درهم‌ریختگی کاراکترها و از دست رفتن داده‌ها جلوگیری می‌کند. این امر همچنین زمانی که داده‌ها شامل کاراکترهای خاص، لهجه‌ها یا نمادهایی از زبان‌ها و فرهنگ‌های مختلف هستند، اعمال می‌شود.
• فرمت‌های آدرس: آدرس‌ها در سراسر جهان از نظر فرمت و ساختار متفاوت هستند. لایه مجازی‌سازی داده باید فرمت‌های آدرس مورد استفاده در کشورهای مختلف را درک کند تا از ذخیره‌سازی، بازیابی و تحویل دقیق داده‌ها اطمینان حاصل شود.
• حریم خصوصی و انطباق داده‌ها: تکنیک‌های پوشش‌دهی داده، ناشناس‌سازی داده و رمزگذاری داده را برای انطباق با مقررات حریم خصوصی داده پیاده‌سازی کنید. این ممکن است شامل پوشش‌دهی اطلاعات قابل شناسایی شخصی (PII) قبل از دسترسی کاربران مجاز به آن باشد. پلتفرم مجازی‌سازی داده باید از ویژگی‌هایی مانند ناشناس‌سازی، پوشش‌دهی و ویرایش برای محافظت از داده‌های حساس پشتیبانی کند.
• مدیریت منطقه زمانی: هنگام کار با عملیات جهانی، تبدیل‌های منطقه زمانی حیاتی هستند. لایه مجازی‌سازی داده باید تبدیل‌های منطقه زمانی را به درستی مدیریت کند، به ویژه هنگام کار با داده‌های رویداد. مهم است سناریوهایی را در نظر بگیرید که رویدادها در مناطق زمانی مختلف رخ می‌دهند و سیستم باید آن‌ها را به دقت نمایش دهد.

بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی ایمنی نوع

برای پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز ایمنی نوع در یک محیط مجازی‌سازی عمومی داده، این بهترین شیوه‌ها را دنبال کنید:

• ایجاد یک مخزن فراداده متمرکز: یک مخزن فراداده جامع که منابع داده، انواع داده، فرمت‌ها و قوانین تبدیل را مستند می‌کند، نگهداری کنید. این مخزن باید به راحتی برای تمام کاربران داده قابل دسترسی باشد.
• پیاده‌سازی پروفایل‌سازی قوی داده: تمام منابع داده را به طور کامل پروفایل‌سازی کنید تا انواع داده، فرمت‌ها و مشکلات کیفیت داده آن‌ها را درک کنید. پروفایل‌سازی منظم برای ردیابی تغییرات در فرمت‌های داده و شناسایی مشکلات کیفیت داده توصیه می‌شود.
• تعریف قوانین واضح نگاشت نوع داده: قوانین نگاشت به خوبی تعریف شده‌ای ایجاد کنید که مشخص می‌کنند چگونه انواع داده از منابع مختلف باید به یک فرمت مشترک تبدیل شوند. با تکامل محیط کسب‌وکار و داده، قوانین نگاشت را به طور منظم بازبینی و به‌روزرسانی کنید.
• اجرای قوانین اعتبارسنجی داده: قوانین اعتبارسنجی داده را برای اطمینان از اینکه داده‌ها با معیارها و محدودیت‌های خاصی مطابقت دارند، پیاده‌سازی کنید. یک سیستم نظارت برای ردیابی و مدیریت نقض قوانین اعتبارسنجی داده ایجاد کنید.
• استفاده از یک پلتفرم مجازی‌سازی داده قوی: یک پلتفرم مجازی‌سازی داده انتخاب کنید که از اتصال‌پذیری داده مورد نیاز، قابلیت‌های تبدیل، ویژگی‌های حاکمیت داده و مکانیزم‌های مدیریت خطا برای پاسخگویی به نیازهای خاص شما پشتیبانی کند. به دنبال پلتفرم‌هایی باشید که از منابع و فرمت‌های داده متنوع، قابلیت‌های تبدیل جامع و ویژگی‌های قوی حاکمیت داده پشتیبانی می‌کنند.
• پیاده‌سازی مدیریت جامع خطا: مکانیزم‌های قوی مدیریت خطا و استثناها را برای مدیریت روان مشکلات کیفیت داده توسعه دهید. نظارت بر کیفیت داده را برای شناسایی خودکار مشکلات کیفیت داده و هشدار به پرسنل مربوطه پیاده‌سازی کنید.
• اولویت‌بندی امنیت داده: اقدامات امنیتی قوی برای محافظت از داده‌های حساس و تضمین انطباق با حریم خصوصی داده پیاده‌سازی کنید. این شامل پوشش‌دهی داده، رمزگذاری داده و مکانیزم‌های کنترل دسترسی است.
• تست، تست، و باز هم تست: پیاده‌سازی مجازی‌سازی داده خود را به طور دقیق تست کنید تا اطمینان حاصل شود که تمام تبدیل‌های داده و قوانین اعتبارسنجی همانطور که انتظار می‌رود کار می‌کنند. تست‌های واحد، تست‌های یکپارچه‌سازی و تست‌های پذیرش کاربر برای تضمین قابلیت اطمینان و دقت محیط داده مجازی‌شده ضروری هستند.
• آموزش تیم خود: به مهندسان داده، تحلیلگران داده و مصرف‌کنندگان داده خود در مورد پلتفرم مجازی‌سازی داده، نگاشت نوع داده و بهترین شیوه‌ها برای کیفیت داده آموزش دهید.
• مستندسازی همه چیز: مستندات دقیقی از پیاده‌سازی مجازی‌سازی داده خود، از جمله منابع داده، تبدیل‌های داده و قوانین اعتبارسنجی داده، نگهداری کنید. مستندات باید با تکامل محیط به‌روز شوند.
• ترویج همکاری: همکاری نزدیک بین مهندسان داده، تحلیلگران داده و کاربران تجاری را تشویق کنید تا اطمینان حاصل شود که محیط مجازی‌سازی داده نیازهای همه ذینفعان را برآورده می‌کند.
• نظارت منظم بر عملکرد: به طور مداوم عملکرد سیستم مجازی‌سازی داده خود را نظارت کنید تا هرگونه گلوگاه عملکرد را شناسایی و برطرف کنید. زمان‌های دسترسی به داده، عملکرد کوئری و بار کلی روی سیستم را نظارت کنید.

آینده ایمنی نوع در مجازی‌سازی داده

اهمیت ایمنی نوع در مجازی‌سازی داده در آینده تنها افزایش خواهد یافت. همانطور که سازمان‌ها به جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع متنوع‌تر و پیچیده‌تر ادامه می‌دهند، نیاز به راه‌حل‌های مجازی‌سازی داده قابل اعتماد که یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کنند، همچنان رو به رشد خواهد بود. می‌توانیم انتظار داشته باشیم که روندهای زیر را مشاهده کنیم:

• پروفایل‌سازی و تبدیل داده مبتنی بر هوش مصنوعی: هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) نقش فزاینده‌ای در خودکارسازی فرایندهای پروفایل‌سازی داده، نگاشت نوع داده و تبدیل داده ایفا خواهند کرد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از داده‌های تاریخی یاد می‌گیرند و الگوها را برای بهینه‌سازی خودکار فرایندهای تبدیل داده شناسایی می‌کنند.
• مدیریت فراداده پیشرفته: قابلیت‌های بهبود یافته مدیریت فراداده برای مدیریت پیچیدگی چشم‌انداز داده ضروری خواهد بود. کاتالوگ‌های فراداده هوشمندتر شده و کشف خودکار داده و ردیابی تبار داده را فراهم می‌کنند.
• افزایش تمرکز بر حاکمیت داده و انطباق: حاکمیت داده و انطباق همچنان یک اولویت اصلی برای سازمان‌ها خواهد بود. پلتفرم‌های مجازی‌سازی داده باید ویژگی‌های قوی حاکمیت داده، از جمله ردیابی تبار داده، کنترل دسترسی به داده و قابلیت‌های پوشش‌دهی داده را ارائه دهند.
• مجازی‌سازی داده بدون سرور: مجازی‌سازی داده بدون سرور به یک رویکرد محبوب‌تر تبدیل خواهد شد که مزایای مقیاس‌پذیری، کارایی هزینه و سهولت مدیریت را ارائه می‌دهد. معماری‌های بدون سرور نیاز به مدیریت زیرساخت‌های زیربنایی را از بین می‌برند.
• یکپارچه‌سازی با بافت داده (Data Fabric): مجازی‌سازی داده آماده است تا به یک جزء جدایی‌ناپذیر از معماری‌های بافت داده تبدیل شود که هدف آن ارائه یک لایه مدیریت داده یکپارچه در سراسر منابع داده متنوع است. بافت‌های داده، مجازی‌سازی داده را با سایر قابلیت‌های مدیریت داده مانند کیفیت داده، کاتالوگ‌سازی داده و امنیت داده یکپارچه خواهند کرد.
• یکپارچه‌سازی و پردازش داده بی‌درنگ: پلتفرم‌های مجازی‌سازی داده باید از یکپارچه‌سازی و پردازش داده بی‌درنگ پشتیبانی کنند و دسترسی به آخرین بینش‌های داده را فراهم آورند.
• تبار داده پیشرفته و سوابق حسابرسی: قابلیت‌های پیشرفته تبار داده، که سفر، تبدیل و دسترسی داده را ردیابی می‌کنند، برای شفافیت، اشکال‌زدایی و انطباق با مقررات حیاتی هستند. حسابرسی قوی تضمین می‌کند که داده‌ها قابل ردیابی بوده و به قوانین جهانی حریم خصوصی داده پایبند هستند.

نتیجه‌گیری

مجازی‌سازی عمومی داده در حال تغییر نحوه دسترسی و مدیریت داده‌ها توسط سازمان‌ها است. تضمین ایمنی نوع یک جزء حیاتی از مجازی‌سازی داده موفق است که کیفیت داده، قابلیت اطمینان برنامه‌ها و یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کند. با پیاده‌سازی مکانیزم‌های قوی ایمنی نوع، سازمان‌ها می‌توانند پتانسیل کامل داده‌های خود را آزاد کنند، تصمیمات تجاری بهتری بگیرند و به یک مزیت رقابتی دست یابند. بهترین شیوه‌های ذکر شده در این پست وبلاگ می‌توانند سازمان‌ها را در ساخت و مدیریت یک محیط داده مجازی‌شده امن و کارآمد راهنمایی کنند. همانطور که چشم‌انداز داده به تکامل خود ادامه می‌دهد، پذیرش ایمنی نوع برای پیمایش پیچیدگی‌های محیط‌های داده مدرن و دستیابی به موفقیت جهانی ضروری خواهد بود.