Generieke Batchverwerking: Typeveiligheid in Data Pipelines

In de wereld van moderne data engineering is het vermogen om enorme hoeveelheden data efficiënt en betrouwbaar te verwerken van cruciaal belang. Batchverwerking, een methode voor het uitvoeren van een reeks dataoperaties op een geplande of getriggerde basis, vormt de ruggengraat van talloze data pipelines over de hele wereld. Dit blogbericht gaat dieper in op het belang van typeveiligheid binnen generieke batchverwerkingssystemen en onderzoekt hoe dit bijdraagt aan dataintegriteit, verbeterde ontwikkelpraktijken en een verhoogde algehele betrouwbaarheid van pipelines, vooral voor internationale dataworkflows.

Het Belang van Batchverwerking in Data Pipelines

Batchverwerking speelt om tal van redenen een cruciale rol in data pipelines. Het maakt de efficiënte verwerking mogelijk van grote datasets die mogelijk niet geschikt zijn voor real-time verwerking. Dit is met name cruciaal bij het omgaan met historische data, complexe transformaties en periodieke updates. Denk bijvoorbeeld aan een wereldwijd e-commercebedrijf dat dagelijkse verkoopdata verwerkt uit tal van landen, elk met zijn eigen valuta, belastingregels en productcatalogi. Batchverwerking stelt hen in staat om deze data effectief te aggregeren, transformeren en analyseren. Bovendien worden batchprocessen vaak gebruikt voor taken zoals data opschoning, dataverrijking en rapportgeneratie.

De belangrijkste voordelen van batchverwerking in data pipelines zijn:

• Schaalbaarheid: Batchverwerkingssystemen kunnen horizontaal worden geschaald om groeiende datavolumes en verwerkingsbehoeften op te vangen. Cloudgebaseerde platforms zoals Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) en Microsoft Azure bieden direct beschikbare middelen voor schaalvergroting.
• Kosteneffectiviteit: Door data in batches te verwerken, kunnen middelen worden geoptimaliseerd en kunnen kosten worden beheerd, vooral bij het benutten van clouddiensten. Batchtaken kunnen buiten piekuren worden gepland om infrastructuurkosten te minimaliseren.
• Betrouwbaarheid: Batchverwerking biedt ingebouwde mechanismen voor foutafhandeling, datavalidatie en herhaallogica, wat leidt tot robuustere en betrouwbaardere data pipelines.
• Efficiëntie: Batchtaken kunnen worden geoptimaliseerd voor specifieke datatransformaties, wat in bepaalde scenario's leidt tot aanzienlijke prestatieverbeteringen vergeleken met real-time verwerking.

Typeveiligheid Begrijpen in Data Pipelines

Typeveiligheid is een cruciaal concept in softwareontwikkeling, en de toepassing ervan binnen data pipelines is eveneens van vitaal belang. Het verwijst naar de praktijk om ervoor te zorgen dat data voldoet aan vooraf gedefinieerde typen en formaten gedurende de hele verwerkingspipeline. Typeveiligheid helpt datacorruptie, inconsistenties en fouten te voorkomen door data in verschillende stadia van de pipeline te valideren. Overweeg een financiële instelling die internationale transacties verwerkt. Typeveiligheid zorgt ervoor dat valutabedragen in het juiste formaat zijn, dat datums geldig zijn en dat identificatoren consistent zijn. Het niet afdwingen van typeveiligheid kan leiden tot onjuiste berekeningen, rapportagefouten en uiteindelijk financiële verliezen.

Voordelen van het opnemen van typeveiligheid in data pipelines:

• Dataintegriteit: Typeveiligheid dwingt dataconstraints af, waardoor ongeldige data het systeem niet kan binnendringen en stroomafwaarts fouten kan veroorzaken.
• Vroege Foutdetectie: Typecontrole kan typefouten en inconsistenties in data identificeren tijdens de ontwikkel- en testfasen, waardoor de kans op fouten in productie wordt verkleind.
• Verbeterde Codekwaliteit: Het afdwingen van typeveiligheid moedigt ontwikkelaars aan om schonere, beter onderhoudbare code te schrijven, wat betere data governance-praktijken bevordert.
• Verbeterde Samenwerking: Typedefinities fungeren als contracten, waardoor het voor teams gemakkelijker wordt om data te begrijpen en ermee te werken, vooral bij data pipelines die verschillende afdelingen of internationale teams overspannen.
• Verminderde Debugtijd: Typefouten zijn vaak gemakkelijker te identificeren en op te lossen dan runtimefouten die het gevolg zijn van datacorruptie of inconsistenties.

Typeveiligheid Implementeren in Generieke Batchverwerking

Het implementeren van typeveiligheid in generieke batchverwerking vereist zorgvuldige overweging van de componenten van de data pipeline en de gebruikte tools. Het kernidee is om duidelijke dataschema's te definiëren en die schema's gedurende alle verwerkingsfasen af te dwingen. Dit kan het gebruik van typesystemen, schemavalidatoren en datavalidatiebibliotheken omvatten. Laten we veelvoorkomende benaderingen verkennen:

1. Schemadefinitie

De basis van typeveiligheid is het definiëren van dataschema's die de verwachte structuur en typen van de data specificeren. Schema's kunnen worden gedefinieerd met behulp van verschillende formaten, zoals:

• JSON Schema: Veel gebruikt voor het valideren van JSON-datastructuren. Het biedt een flexibele en expressieve manier om datatypen, constraints en validatieregels te definiëren. Het is met name nuttig voor internationale data die in JSON-formaat kan worden uitgewisseld.
• Avro: Een populair dataserialisatiesysteem dat rijke datatypen en schema-evolutiemogelijkheden biedt. Avro wordt vaak gebruikt met Apache Kafka en andere berichtgeoriënteerde systemen voor robuuste data-uitwisseling.
• Protocol Buffers (Protobuf): Een binair dataformaat ontwikkeld door Google, bekend om zijn efficiëntie en sterke typering. Protobuf is zeer geschikt voor high-performance dataverwerkingspipelines.
• Parquet/ORC: Kolomgeoriënteerde opslagformaten die schemadefinities naast de data opslaan, wat efficiënte data-ophaling en typecontrole binnen data lake-omgevingen mogelijk maakt.

Voorbeeld: Gebruik van JSON Schema om een klantgegevensrecord te definiëren.

            {
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "title": "Customer",
  "description": "Schema for customer data records",
  "type": "object",
  "properties": {
    "customer_id": {
      "type": "integer",
      "description": "Unique identifier for the customer"
    },
    "first_name": {
      "type": "string",
      "description": "Customer's first name"
    },
    "last_name": {
      "type": "string",
      "description": "Customer's last name"
    },
    "email": {
      "type": "string",
      "format": "email",
      "description": "Customer's email address"
    },
    "country_code": {
      "type": "string",
      "pattern": "^[A-Z]{2}$",
      "description": "Two-letter country code (ISO 3166-1 alpha-2)"
    },
    "registration_date": {
      "type": "string",
      "format": "date",
      "description": "Date the customer registered"
    },
    "is_active": {
      "type": "boolean",
      "description": "Flag indicating whether the customer is active"
    }
  },
  "required": [
    "customer_id",
    "first_name",
    "last_name",
    "email",
    "country_code",
    "registration_date"
  ]
}

            

              
                Copy
              
            
          

2. Datavalidatie

Na het definiëren van de schema's is de volgende stap het valideren van de data tegen die schema's in verschillende stadia van de data pipeline. Dit omvat het gebruik van datavalidatiebibliotheken en -frameworks die de data kunnen controleren tegen het schema en eventuele overtredingen kunnen rapporteren. Overweeg deze validatiestadia:

• Data-invoer (Ingestion): Valideer data terwijl deze de pipeline binnenkomt vanuit verschillende bronnen, zoals databases, API's of bestanden. Dit voorkomt dat verkeerd geformatteerde data het systeem vervuilt.
• Datatransformatie: Valideer data na elke transformatiestap om ervoor te zorgen dat de transformaties de verwachte resultaten opleveren.
• Dataladen: Valideer data voordat deze wordt geladen in doelsystemen, zoals datawarehouses of databases.

Populaire validatietools zijn onder andere:

• Voor Python: jsonschema, Cerberus, pydantic
• Voor Java/Scala: Apache Calcite, Jackson (voor JSON)
• Voor SQL: Databasespecifieke schemavalidatiefuncties (bijv. constraints in PostgreSQL, MySQL)

Voorbeeld: Gebruik van de jsonschema bibliotheek in Python om een klantrecord te valideren.

            
import jsonschema
import json

# Assuming the customer_schema and customer_data are defined as above or loaded from files.

# Load the schema from a file (example)
with open('customer_schema.json', 'r') as f:
    customer_schema = json.load(f)

# Example customer data (correct)
correct_customer_data = {
  "customer_id": 123,
  "first_name": "Alice",
  "last_name": "Smith",
  "email": "alice.smith@example.com",
  "country_code": "US",
  "registration_date": "2023-10-27",
  "is_active": True
}

# Example customer data (incorrect - missing registration_date)
incorrect_customer_data = {
  "customer_id": 456,
  "first_name": "Bob",
  "last_name": "Jones",
  "email": "bob.jones@example.com",
  "country_code": "CA",
  "is_active": False
}

# Validate the correct data
try:
    jsonschema.validate(instance=correct_customer_data, schema=customer_schema)
    print("Correct data is valid.")
except jsonschema.exceptions.ValidationError as e:
    print(f"Correct data is invalid: {e}")

# Validate the incorrect data
try:
    jsonschema.validate(instance=incorrect_customer_data, schema=customer_schema)
    print("Incorrect data is valid.")
except jsonschema.exceptions.ValidationError as e:
    print(f"Incorrect data is invalid: {e}")

            

              
                Copy
              
            
          

3. Type-aantekeningen (voor statisch getypeerde talen)

Talen zoals Java, Scala en Go bieden ingebouwde ondersteuning voor statische typering, waarbij datatypen expliciet worden gedeclareerd. Deze talen kunnen worden gebruikt in implementaties van data pipelines. Het gebruik van type-aantekeningen helpt fouten op te sporen tijdens de compilatie, voordat de code zelfs wordt uitgevoerd. Dit vermindert het risico op runtime-typefouten aanzienlijk. Overweeg het gebruik van typeveilige bibliotheken en frameworks binnen de gekozen taal, en zorg voor compatibiliteit met uw dataverwerkingsbehoeften. In Scala biedt het gebruik van case classes om datastructuren met sterke typering weer te geven bijvoorbeeld een krachtige manier om dataintegriteit af te dwingen.

4. Generieke Verwerking Implementeren

Om generieke verwerking mogelijk te maken, ontwerpt u uw batchverwerkingslogica om te werken met data die voldoet aan een gemeenschappelijke interface of set van typen, ongeacht de onderliggende databron of de specifieke transformatie die wordt toegepast. Dit omvat vaak het definiëren van abstracte klassen of interfaces voor data-objecten, transformatiestappen en foutafhandelingsmechanismen. Deze aanpak bevordert modulariteit en herbruikbaarheid, waardoor u data pipelines kunt creëren die zich kunnen aanpassen aan verschillende dataformaten en verwerkingsvereisten. Dit helpt ook bij de internationalisering van de data pipeline.

Overweeg het gebruik van datatransformatiebibliotheken (bijv. Apache Spark's DataFrames en Datasets) die generieke transformaties kunnen toepassen op diverse datatypen. Dit vergemakkelijkt ook het gebruik van het Strategy-patroon, waarbij u verschillende transformatiestrategieën kunt definiëren voor verschillende datatypen of formaten.

Praktische Voorbeelden: Typeveiligheid in Actie

Laten we kijken naar een paar praktische voorbeelden die laten zien hoe typeveiligheid werkt in praktijkgerichte batchverwerkingsscenario's:

Voorbeeld 1: E-commerce Orderverwerking (Wereldwijde Schaal)

Een wereldwijd e-commercebedrijf verwerkt orders van klanten over de hele wereld. Elke order bevat details zoals klantinformatie, productdetails, hoeveelheden, prijzen, verzendadressen en betalingsinformatie. Typeveiligheid is essentieel om ervoor te zorgen dat orderdata correct wordt verwerkt, dat belastingberekeningen nauwkeurig zijn (rekening houdend met variërende internationale belastingtarieven), en dat betalingen veilig worden verwerkt. De volgende stappen laten zien waar typeveiligheid cruciaal is:

• Data-invoer (Ingestion): Valideer inkomende orderdata vanuit verschillende bronnen (API-endpoints, CSV-bestanden, database-integraties) tegen een vooraf gedefinieerd schema. Zorg er bijvoorbeeld voor dat de valutacodes overeenkomen met ISO 4217-standaarden.
• Datatransformatie: Converteer valuta's, bereken belastingen op basis van het verzendadres en producttype, en consolideer orderdata uit verschillende regio's. Typeveiligheid zou zorgen voor correcte valutaconversies door valutacodes en decimaalformaten te valideren.
• Dataladen: Laad de getransformeerde orderdata in een datawarehouse voor rapportage en analyse. Typeveiligheid zou ervoor zorgen dat de data voldoet aan het doelschema van het datawarehouse.
• Foutafhandeling: Implementeer robuuste foutafhandelingsmechanismen om datavalidatiefouten op te vangen en te loggen, en correctieve acties te ondernemen, zoals het opnieuw proberen van mislukte processen of het informeren van de juiste teams. Implementeer try-catch-blokken om mogelijke uitzonderingen in de transformaties veilig af te handelen.

Voorbeeld 2: Financiële Transactieverwerking (Internationale Overschrijvingen)

Een financiële instelling verwerkt internationale geldovermakingen. Typeveiligheid is cruciaal om fraude te voorkomen, naleving van internationale regelgeving (bijv. KYC/AML) te waarborgen en financiële verliezen te voorkomen. Belangrijke gebieden voor typeveiligheid zijn:

• Data-invoer (Ingestion): Valideer transactiedata ontvangen van diverse financiële instellingen. Zorg ervoor dat velden zoals rekeningnummers van afzender en ontvanger, bedragen, valuta's en datums in het juiste formaat zijn.
• Dataverrijking: Gebruik externe API's of databases om transactiedata te verrijken met aanvullende informatie (bijv. sanctiescreening). Schemavalidatie zorgt ervoor dat de geretourneerde data compatibel is met de bestaande pipeline.
• Datatransformatie: Converteer transactiebedragen naar een gemeenschappelijke valuta (bijv. USD of EUR). Valideer dat de doelrekening geldig en actief is.
• Dataladen: Laad de verwerkte transactiedata in fraudedetectie- en rapportagesystemen.

Voorbeeld 3: Logdata-analyse (Wereldwijde Infrastructuur)

Een wereldwijd technologiebedrijf analyseert logdata van zijn infrastructuur die is geïmplementeerd in meerdere landen en tijdzones. Typeveiligheid helpt ervoor te zorgen dat de logdata consistent, nauwkeurig en nuttig is voor probleemoplossing, prestatiebewaking en beveiligingsanalyse.

• Data-invoer (Ingestion): Valideer logboekvermeldingen uit verschillende bronnen (servers, applicaties, netwerkapparaten). Zorg ervoor dat het logboekformaat consistent is, inclusief tijdstempels (met de juiste tijdzone), ernstniveaus en gebeurtenisbeschrijvingen.
• Datatransformatie: Parseer logboekvermeldingen, extraheer relevante informatie en normaliseer de data. Typeveiligheid controleert of de geparseerde velden van het juiste datatype zijn (bijv. IP-adressen, URL's, foutcodes).
• Data-aggregatie: Aggregeer logdata volgens verschillende criteria, zoals tijd, locatie of fouttype.
• Datavisualisatie: Genereer rapporten en dashboards voor het monitoren van de gezondheid en prestaties van de infrastructuur.

Best Practices voor het Implementeren van Typeveiligheid in Data Pipelines

Het succesvol implementeren van typeveiligheid vereist zorgvuldige planning en uitvoering. Hier zijn enkele best practices:

• Definieer Duidelijke Dataschema's: Investeer tijd in het ontwerpen van uitgebreide en goed gedocumenteerde schema's voor alle data-entiteiten binnen de data pipeline. Deze documentatie moet gemakkelijk toegankelijk zijn voor alle teamleden, vooral voor degenen die in internationale teams werken.
• Kies Geschikte Validatietools: Selecteer datavalidatietools en -frameworks die geschikt zijn voor uw technologiestack en dataformaten. Overweeg functies zoals ondersteuning voor schema-evolutie, prestaties en community-ondersteuning.
• Implementeer Validatie in Meerdere Stadia: Valideer data in verschillende stadia van de data pipeline, van invoer tot transformatie tot laden. Dit biedt meerdere beschermingslagen tegen datakwaliteitsproblemen.
• Automatiseer Validatie: Automatiseer het datavalidatieproces zoveel mogelijk, bijvoorbeeld door validatie te integreren in uw build- en deploymentpipelines.
• Ga Gratieus Om met Fouten: Implementeer robuuste foutafhandelingsmechanismen om gratieus om te gaan met datavalidatiefouten. Log fouten, geef zinvolle foutmeldingen en implementeer herhaallogica. De foutenlogs moeten leesbaar zijn voor internationale teams.
• Bewaak Datakwaliteit: Bewaak de datakwaliteit in uw data pipelines door datavalidatiestatistieken bij te houden, zoals het aantal datavalidatiefouten. Stel waarschuwingen in voor hoge foutpercentages.
• Versiebeheer Uw Schema's: Behandel uw dataschema's als code en versiebeheer ze met behulp van een systeem zoals Git. Dit maakt het mogelijk om wijzigingen bij te houden, terug te keren naar eerdere versies en ervoor te zorgen dat alle componenten van de data pipeline compatibele schemaversies gebruiken.
• Omarm Schema-evolutie: Ontwerp uw schema's met schema-evolutie in gedachten, zodat u velden kunt toevoegen, verwijderen of wijzigen zonder bestaande pipelines te breken. Bibliotheken zoals Avro zijn hiervoor specifiek ontworpen.
• Documenteer Alles: Documenteer grondig uw dataschema's, validatieregels en foutafhandelingsprocedures. Dit is vooral cruciaal voor gedistribueerde teams en draagt bij aan effectieve samenwerking.
• Train Uw Team: Bied training aan uw data engineering-teams over typeveiligheidsprincipes, datavalidatietechnieken en de tools die in uw data pipelines worden gebruikt. Dit omvat het verstrekken van de nodige documentatie in een centrale opslagplaats, in een taal die geschikt is voor het team (vaak Engels).

De Juiste Tools en Technologieën Kiezen

De keuze van tools en technologieën voor het implementeren van typeveiligheid in uw data pipelines hangt af van uw specifieke behoeften, de programmeertalen en frameworks die u gebruikt, en de betrokken dataformaten. Hier zijn enkele veelgebruikte tools:

• Programmeertalen:
• Python: Python biedt een rijk ecosysteem van dataverwerkings- en datavalidatiebibliotheken. Bibliotheken zoals jsonschema, Cerberus en pydantic zijn erg populair en worden veel gebruikt voor schemavalidatie.
• Java/Scala: Java en Scala, vaak gebruikt met Apache Spark, zijn uitstekend voor het bouwen van robuuste, schaalbare data pipelines. Ze bieden statische typering en sterke ondersteuning voor schemavalidatie via bibliotheken zoals Jackson en Avro.
• Go: Go staat bekend om zijn snelheid en gelijktijdigheid. Het biedt uitstekende tooling voor het bouwen van high-performance data pipelines en is zeer geschikt voor streamverwerking.
• Dataverwerkingsframeworks:
• Apache Spark: Een gedistribueerde dataverwerkingsengine die verschillende dataformaten ondersteunt en functies biedt voor datavalidatie en schema-afdwinging.
• Apache Flink: Een streamverwerkingsframework dat geschikt is voor real-time data pipelines. Flink biedt sterke ondersteuning voor typeveiligheid.
• Apache Beam: Een uniform programmeermodel voor batch- en streamverwerking waarmee u dataverwerkingspipelines één keer kunt schrijven en deze op verschillende uitvoeringsengines kunt uitvoeren.
• Dataserialisatieformaten:
• Avro: Een dataserialisatiesysteem met schema-evolutiemogelijkheden.
• Protocol Buffers (Protobuf): Een binair dataformaat ontwikkeld door Google.
• Schemavalidatiebibliotheken:
• jsonschema (Python)
• Cerberus (Python)
• pydantic (Python)
• Jackson (Java)
• Apache Calcite (Java)

Voordelen Boven Typeveiligheid: Data Governance en Kwaliteit

Hoewel de primaire focus van typeveiligheid het waarborgen van dataintegriteit is, draagt het ook bij aan verbeterde data governance en algehele datakwaliteit. Het implementeren van typeveiligheid dwingt u om duidelijke datamodellen te definiëren, datakwaliteitsstandaarden vast te stellen en processen voor datavalidatie te creëren. Dit resulteert in een meer georganiseerde en beheersbare data-omgeving. Dit is vooral nuttig voor internationale datateams die mogelijk op verschillende geografische locaties en tijdzones zijn gevestigd. Het gebruik van duidelijke standaarden in de data pipeline helpt de data engineering-teams en draagt bij aan betere documentatie en effectievere samenwerking.

Door datakwaliteit aan de bron af te dwingen, kunt u de hoeveelheid inspanning verminderen die nodig is om de data later in de pipeline op te schonen en te transformeren. Dit leidt tot efficiëntere dataverwerking en snellere inzichten. Het implementeren van typeveiligheid kan ook data lineage tracking vergemakkelijken, waardoor u datatransformaties van de bron tot de uiteindelijke uitvoer kunt traceren, wat het begrip van de dataflow verbetert en data governance-inspanningen ondersteunt.

Uitdagingen en Afwegingen Aanpakken

Hoewel typeveiligheid aanzienlijke voordelen biedt, brengt het ook bepaalde uitdagingen en afwegingen met zich mee. Het kan de initiële ontwikkelingstijd verlengen, omdat u schema's moet definiëren, validatielogica moet implementeren en potentiële fouten moet afhandelen. Bovendien kan strikte typecontrole soms de flexibiliteit beperken, vooral bij het omgaan met evoluerende dataformaten of onverwachte data-variaties. Zorgvuldige overweging is vereist om de juiste balans te vinden tussen typeveiligheid en wendbaarheid.

Hier zijn enkele van de uitdagingen en benaderingen om ze aan te pakken:

• Verhoogde Ontwikkelingstijd: Profiteer van tools voor codegeneratie om automatisch validatiecode uit schema's te genereren. Pas ontwerppatronen toe, zoals het Strategy-patroon, om de hoeveelheid validatielogica te verminderen.
• Complexiteit: Houd schema's en validatieregels eenvoudig en gemakkelijk te begrijpen. Modulariseer de validatiecode om de leesbaarheid en onderhoudbaarheid te verbeteren.
• Prestatieoverhead: Minimaliseer de prestatie-impact van datavalidatie door het validatieproces te optimaliseren. Gebruik efficiënte validatiebibliotheken en voer validatie uit in de juiste stadia van de pipeline. Overweeg het gebruik van cachingstrategieën.
• Schema-evolutie: Ontwerp schema's met schema-evolutie in gedachten. Gebruik schema-evolutiestrategieën, zoals backward compatibility en forward compatibility, om wijzigingen in dataformaten af te handelen. Tools zoals Avro hebben ingebouwde ondersteuning voor schema-evolutie.
• Datavolume: Overweeg het gebruik van gedistribueerde verwerkingsframeworks zoals Apache Spark om de verhoogde verwerkingsoverhead voor grote datavolumes af te handelen.
• Leergroep: Bied training en documentatie aan uw team over typeveiligheidsprincipes, schemavalidatietechnieken en de gekozen tools en technologieën.

Conclusie

Typeveiligheid is een onmisbaar onderdeel van het bouwen van betrouwbare en efficiënte generieke batchverwerkingssystemen binnen data pipelines. Door typeveiligheidsprincipes te implementeren, kunt u de dataintegriteit verbeteren, de codekwaliteit verhogen, de kans op fouten verkleinen en dataverwerking versnellen. Naarmate datavolumes blijven groeien en data pipelines steeds complexer worden, is het omarmen van typeveiligheid geen optie meer, maar een noodzaak. Het implementeren van typeveiligheid helpt niet alleen bij het bouwen van betere data pipelines, maar bevordert ook een betere samenwerking en draagt bij aan robuustere data governance-praktijken, vooral in wereldwijd verspreide data engineering-teams. Bovendien beïnvloedt het direct de datakwaliteit en betrouwbaarheid van internationale dataworkflows, waardoor dataintegriteit over grenzen en valuta's heen wordt gewaarborgd.

Door de best practices die in dit blogbericht worden uiteengezet te volgen, kunt u typeveiligheid effectief implementeren in uw data pipelines en robuuste, betrouwbare en efficiënte dataverwerkingssystemen bouwen die de uitdagingen van de veeleisende data-omgevingen van vandaag aankunnen en uw internationale dataverwerkingsbehoeften ondersteunen.