Универсальная виртуализация данных: обеспечение типовой безопасности доступа к информации

В современном взаимосвязанном мире организации сталкиваются с постоянно растущим объемом и разнообразием данных. Эти данные находятся в разрозненных системах, от устаревших баз данных до современных облачных сервисов, что делает унифицированный доступ и последовательное управление серьезной проблемой. Универсальная виртуализация данных становится мощным решением, предоставляя виртуальный уровень, который абстрагирует сложности базовых источников данных. Критическим аспектом успешной виртуализации данных является обеспечение «типовой безопасности» – гарантии того, что данные, к которым осуществляется доступ и которые используются в различных системах, соответствуют ожидаемым типам данных, предотвращая ошибки и обеспечивая целостность данных. В этой записи блога рассматривается концепция универсальной виртуализации данных и, в частности, важность типовой безопасности доступа к информации.

Понимание универсальной виртуализации данных

Универсальная виртуализация данных – это подход к управлению данными, который создает виртуальное унифицированное представление данных из различных источников без физического перемещения или репликации данных. Вместо копирования данных он предоставляет логический уровень, который абстрагирует основные сложности хранения, формата и механизмов доступа к данным. Этот подход предлагает несколько преимуществ:

• Гибкость данных: обеспечивает более быстрый доступ к данным, позволяя быстрее проводить анализ и принимать решения.
• Уменьшение сложности: упрощает доступ к данным для конечных пользователей, предоставляя единую точку доступа, независимо от основных источников данных.
• Улучшенное управление данными: централизует управление данными и политики безопасности, обеспечивая согласованное применение во всей организации.
• Экономия затрат: снижает потребность в дорогостоящей репликации и хранении данных.
• Масштабируемость: поддерживает интеграцию новых источников данных и масштабирование объемов данных по мере роста бизнеса.

Универсальная виртуализация данных отличается от традиционных подходов к интеграции данных, таких как Extract, Transform, Load (ETL), тем, что она не предполагает физического перемещения или преобразования данных до того, как к ним будет осуществлен доступ. Вместо этого он создает виртуальный уровень данных, который обеспечивает унифицированное представление данных в реальном времени или почти в реальном времени.

Значение типовой безопасности в виртуализации данных

Типовая безопасность является краеугольным камнем надежной виртуализации данных. Это гарантирует, что данные, доступ к которым осуществляется через виртуализированный уровень, соответствуют правильным типам данных, предотвращая ошибки и повреждение данных. Без типовой безопасности могут возникнуть несоответствия, когда данные из разных источников с разными типами и форматами данных интегрируются и используются. Это может привести к:

• Ошибки данных: Неправильные преобразования и манипуляции данными, приводящие к неточному отчету и анализу. Например, попытка выполнить вычисление в текстовом поле вместо числового.
• Сбои приложений: Программное обеспечение, зависящее от определенных типов данных, может аварийно завершить работу или выдать неожиданные результаты при столкновении с несовместимыми данными.
• Проблемы целостности данных: Несоответствия данных, которые подрывают доверие к данным и подрывают бизнес-решения.
• Риски для безопасности: Использование уязвимостей, связанных с типом, для получения несанкционированного доступа или компрометации данных.

Поэтому внедрение надежных механизмов типовой безопасности имеет решающее значение для поддержания качества данных, обеспечения стабильности приложений и защиты целостности виртуализированной среды данных. Это особенно важно в глобальном контексте, где данные могут поступать из различных источников с различными форматами и стандартами данных в разных странах и регионах.

Внедрение типовой безопасности в универсальной виртуализации данных

Достижение типовой безопасности в среде универсальной виртуализации данных включает в себя комбинацию методов:

1. Профилирование данных и управление метаданными:

Профилирование данных включает в себя анализ источников данных для понимания типов, форматов и структур данных. Затем эта информация фиксируется в репозитории метаданных, который служит центральным источником правды для виртуализированной среды данных. Эти метаданные включают информацию о типах данных, ограничениях и связях в каждом источнике данных. Инструменты управления метаданными должны обеспечивать контроль версий, отслеживание происхождения и всестороннюю документацию для обеспечения точности и отслеживаемости.

Пример: Глобальная розничная компания интегрирует данные о продажах из магазинов в разных странах. Профилирование данных определяет, что цифры продаж в США используют тип данных «DECIMAL» с определенной точностью и масштабом, в то время как в Японии данные хранятся в формате «NUMBER». Управление метаданными гарантирует, что при доступе к данным через виртуализированный уровень они автоматически преобразуются в согласованный тип данных (например, «DECIMAL») и формат, обеспечивая точные вычисления и отчетность по всем регионам.

2. Сопоставление и преобразование типов данных:

Процессы сопоставления и преобразования типов данных преобразуют данные из одного типа или формата в другой для обеспечения согласованности на виртуализированном уровне. Это включает в себя определение правил и сопоставлений, которые указывают, как типы данных из разных источников должны быть преобразованы в общий формат. Это часто выполняется с использованием встроенных функций преобразования или с использованием пользовательских скриптов для обработки сложных преобразований. Процесс преобразования должен обрабатывать различные сценарии, включая преобразование типов данных (например, строка в целое число), преобразование единиц измерения (например, градусы Цельсия в градусы Фаренгейта) и преобразование валюты.

Пример: Международная логистическая компания объединяет данные от нескольких поставщиков услуг доставки. Разные поставщики могут использовать разные форматы дат. Уровень виртуализации данных применяет преобразование для преобразования всех значений даты в стандартизированный формат (YYYY-MM-DD), гарантируя, что отчеты и панели инструментов отображают точные даты отгрузки независимо от источника. Это имеет решающее значение для создания надежных показателей производительности и эффективной координации международных перевозок.

3. Проверка данных и принудительное применение ограничений:

Правила проверки данных применяются для обеспечения соответствия данных определенным критериям и ограничениям. Эти правила могут включать проверки диапазона, проверки формата и ограничения ссылочной целостности. Платформа виртуализации данных должна проверять входящие данные на соответствие этим правилам, прежде чем делать их доступными через виртуализированный уровень. Это помогает выявлять и предотвращать проблемы с качеством данных на раннем этапе. Принудительное применение ограничений обеспечивает целостность данных.

Пример: Глобальное финансовое учреждение интегрирует данные о клиентах из разных банковских систем. Реализованы правила проверки данных, чтобы гарантировать, что номера телефонов соответствуют определенному международному формату (например, E.164). Это предотвращает хранение неверной контактной информации и повышает эффективность связи с клиентами в разных странах и регионах. Кроме того, выполняются проверки, чтобы гарантировать, что значения для финансовых транзакций соответствуют предопределенным лимитам, основанным на правилах и внутренней политике.

4. Оптимизация запросов и генерация планов:

Оптимизация запросов – это процесс выбора наиболее эффективного плана для извлечения и преобразования данных с учетом основных источников данных, типов данных и правил преобразования. Оптимизатор запросов анализирует запрос и определяет оптимальный план выполнения, минимизируя время обработки и обеспечивая правильное преобразование данных. Оптимизация запросов также играет важную роль в общей производительности виртуализированной среды данных, особенно при работе с большими наборами данных и сложными запросами.

Пример: Компания, работающая в нефтегазовой отрасли, использует виртуализацию данных для анализа данных о добыче с нескольких буровых площадок по всему миру. Оптимизатор запросов гарантирует, что данные с разных площадок правильно агрегируются и что вычисления выполняются эффективно, учитывая, что на разных буровых площадках могут быть разные технологии хранения данных, аппаратные мощности и топологии сети.

5. Обработка ошибок и управление исключениями:

Комплексные механизмы обработки ошибок и управления исключениями имеют решающее значение для корректной обработки любых проблем, которые возникают во время доступа к данным, преобразования или проверки. Платформа виртуализации данных должна предоставлять подробные сообщения об ошибках, возможности ведения журнала и механизмы для обработки исключений. Это позволяет быстро идентифицировать и устранять проблемы с качеством данных, гарантируя надежность и устойчивость виртуализированной среды.

Пример: Глобальная платформа электронной коммерции интегрирует данные о клиентах. Во время интеграции данных из нового источника система виртуализации данных сталкивается с недействительным форматом даты. Надежные механизмы обработки ошибок позволяют системе регистрировать ошибку, изолировать проблемные данные и предупреждать администраторов. Это предотвращает распространение ошибки в другие системы и обеспечивает поддержание целостности данных. Система также предлагает возможность обработки конкретных ошибок, таких как проблемы с форматом даты, с использованием формата по умолчанию или путем попытки исправить и проверить формат данных.

Преимущества внедрения типовой безопасности

Внедрение типовой безопасности в среде универсальной виртуализации данных предлагает множество преимуществ:

• Улучшенное качество данных: обеспечивает согласованность и точность данных во всех источниках данных.
• Сокращение количества ошибок: Минимизирует риск возникновения ошибок, связанных с данными, в приложениях и отчетах.
• Повышенная надежность приложений: Предотвращает сбои приложений, вызванные несовместимыми типами данных.
• Повышение достоверности данных: Повышает уверенность пользователей в точности и надежности данных.
• Упрощенная интеграция данных: Упрощает процесс интеграции за счет автоматизации преобразований и преобразований типов данных.
• Ускорение получения информации: Обеспечивает более быстрый доступ к данным и их анализ, ускоряя принятие решений.
• Соответствие нормативным требованиям: Помогает обеспечить соответствие нормативным требованиям конфиденциальности данных (например, GDPR, CCPA), обеспечивая согласованное представление данных.
• Экономичность: Снижает потребность в дорогостоящей очистке и согласовании данных.

Глобальные соображения и примеры

Типовая безопасность особенно важна в глобальном контексте, где источники данных могут поступать из разных стран и регионов, каждый из которых имеет свои уникальные стандарты, форматы и правила данных. Вот несколько примеров:

• Конвертация валюты: Транснациональной корпорации необходимо консолидировать финансовые данные из своих филиалов по всему миру. Уровень виртуализации данных должен обрабатывать конвертацию валюты с учетом различных обменных курсов, кодов валют и десятичных разделителей, используемых в разных странах (например, запятая против точки для десятичных знаков).
• Форматы даты и времени: В разных регионах используются различные форматы даты и времени (например, MM/DD/YYYY, DD/MM/YYYY или YYYY-MM-DD). Уровень виртуализации данных должен последовательно представлять данные даты и времени в разных форматах, чтобы избежать путаницы и ошибок. Рассмотрим, как переход на летнее время (DST) обрабатывается по-разному во всем мире.
• Кодировка символов: Правильная обработка кодировки символов необходима для поддержки нескольких языков. Обеспечение использования правильного набора символов (например, UTF-8) для представления данных из разных стран позволит избежать искажения символов и потери данных. Это также относится к случаям, когда данные включают специальные символы, акценты или символы из разных языков и культур.
• Форматы адресов: Форматы и структура адресов различаются во всем мире. Уровень виртуализации данных должен понимать форматы адресов, используемые в разных странах, для обеспечения точного хранения, извлечения и доставки данных.
• Конфиденциальность данных и соответствие нормативным требованиям: Внедрите методы маскировки данных, анонимизации данных и шифрования данных для соблюдения нормативных требований конфиденциальности данных. Это может включать маскировку личной информации (PII) до того, как к ней получат доступ авторизованные пользователи. Платформа виртуализации данных должна поддерживать такие функции, как анонимизация, маскировка и редактирование данных, для защиты конфиденциальных данных.
• Управление часовыми поясами: При работе с глобальными операциями преобразование часовых поясов имеет решающее значение. Уровень виртуализации данных должен правильно обрабатывать преобразования часовых поясов, особенно при работе с данными о событиях. Важно учитывать сценарии, когда события происходят в разных часовых поясах, и система должна точно их представлять.

Рекомендации по внедрению типовой безопасности

Чтобы успешно внедрить типовую безопасность в среде универсальной виртуализации данных, следуйте этим рекомендациям:

• Создайте централизованный репозиторий метаданных: Поддерживайте всеобъемлющий репозиторий метаданных, который документирует источники данных, типы данных, форматы и правила преобразования. Этот репозиторий должен быть легко доступен для всех пользователей данных.
• Внедрите надежное профилирование данных: Тщательно профилируйте все источники данных, чтобы понять их типы данных, форматы и проблемы с качеством данных. Регулярное профилирование рекомендуется для отслеживания изменений в форматах данных и выявления проблем с качеством данных.
• Определите четкие правила сопоставления типов данных: Создайте четко определенные правила сопоставления, которые указывают, как типы данных из разных источников должны быть преобразованы в общий формат. Регулярно пересматривайте и обновляйте правила сопоставления по мере развития бизнеса и среды данных.
• Принудительно применяйте правила проверки данных: Внедрите правила проверки данных, чтобы гарантировать соответствие данных определенным критериям и ограничениям. Создайте систему мониторинга для отслеживания и управления нарушениями правил проверки данных.
• Используйте надежную платформу виртуализации данных: Выберите платформу виртуализации данных, которая поддерживает необходимые возможности подключения к данным, возможности преобразования, функции управления данными и механизмы обработки ошибок для удовлетворения ваших конкретных потребностей. Ищите платформы, которые поддерживают различные источники данных и форматы, всеобъемлющие возможности преобразования и надежные функции управления данными.
• Внедрите комплексную обработку ошибок: Разработайте надежные механизмы обработки ошибок и управления исключениями для корректной обработки проблем с качеством данных. Внедрите мониторинг качества данных для автоматического выявления проблем с качеством данных и оповещения соответствующего персонала.
• Уделите приоритетное внимание безопасности данных: Внедрите строгие меры безопасности данных для защиты конфиденциальных данных и обеспечения соответствия требованиям конфиденциальности данных. Это включает в себя маскировку данных, шифрование данных и механизмы контроля доступа.
• Проверяйте, проверяйте, проверяйте: Тщательно протестируйте реализацию виртуализации данных, чтобы убедиться, что все преобразования данных и правила проверки работают должным образом. Модульные тесты, интеграционные тесты и тесты приемочного тестирования пользователей необходимы для обеспечения надежности и точности виртуализированной среды данных.
• Обучите свою команду: Проведите обучение ваших инженеров данных, аналитиков данных и потребителей данных по платформе виртуализации данных, сопоставлению типов данных и передовым методам обеспечения качества данных.
• Документируйте все: Поддерживайте подробную документацию по реализации виртуализации данных, включая источники данных, преобразования данных и правила проверки данных. Документация должна обновляться по мере развития среды.
• Содействуйте сотрудничеству: Поощряйте тесное сотрудничество между инженерами данных, аналитиками данных и бизнес-пользователями, чтобы обеспечить соответствие среды виртуализации данных потребностям всех заинтересованных сторон.
• Регулярно отслеживайте производительность: Постоянно отслеживайте производительность системы виртуализации данных, чтобы выявлять и устранять любые узкие места производительности. Отслеживайте время доступа к данным, производительность запросов и общую нагрузку на систему.

Будущее типовой безопасности в виртуализации данных

Важность типовой безопасности в виртуализации данных будет только возрастать в будущем. Поскольку организации продолжают собирать и интегрировать данные из более разнообразных и сложных источников, потребность в надежных решениях виртуализации данных, обеспечивающих целостность данных, будет продолжать расти. Мы можем ожидать следующих тенденций:

• Профилирование и преобразование данных на основе искусственного интеллекта: Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) будут играть все более важную роль в автоматизации профилирования данных, сопоставления типов данных и процессов преобразования данных. Алгоритмы ИИ и МО будут учиться на исторических данных и выявлять закономерности для автоматической оптимизации процессов преобразования данных.
• Улучшенное управление метаданными: Улучшенные возможности управления метаданными будут необходимы для управления сложностью ландшафта данных. Каталоги метаданных станут более интеллектуальными и обеспечат автоматизированное обнаружение данных и отслеживание происхождения данных.
• Повышенное внимание к управлению данными и соответствию нормативным требованиям: Управление данными и соответствие нормативным требованиям будут оставаться главным приоритетом для организаций. Платформы виртуализации данных должны будут предоставлять надежные функции управления данными, включая отслеживание происхождения данных, контроль доступа к данным и возможности маскировки данных.
• Бессерверная виртуализация данных: Бессерверная виртуализация данных станет более популярным подходом, предлагая преимущества масштабируемости, экономической эффективности и простоты управления. Бессерверные архитектуры устраняют необходимость управления базовой инфраструктурой.
• Интеграция с Data Fabric: Виртуализация данных готова стать неотъемлемым компонентом архитектур Data Fabric, которые направлены на предоставление унифицированного уровня управления данными для различных источников данных. Data Fabric будут интегрировать виртуализацию данных с другими возможностями управления данными, такими как качество данных, каталогизация данных и безопасность данных.
• Интеграция и обработка данных в режиме реального времени: Платформы виртуализации данных должны будут поддерживать интеграцию и обработку данных в режиме реального времени, обеспечивая доступ к последним аналитическим данным.
• Расширенное происхождение данных и контрольные журналы: Расширенные возможности происхождения данных, отслеживающие путь, преобразование и доступ к данным, имеют решающее значение для прозрачности, отладки и соблюдения нормативных требований. Надежный аудит обеспечит отслеживаемость данных и соответствие глобальным законам о конфиденциальности данных.

Заключение

Универсальная виртуализация данных преобразует способы доступа к данным и управления ими в организациях. Обеспечение типовой безопасности является критически важным компонентом успешной виртуализации данных, гарантирующим качество данных, надежность приложений и целостность данных. Внедряя надежные механизмы типовой безопасности, организации могут раскрыть весь потенциал своих данных, принимать более эффективные бизнес-решения и достигать конкурентного преимущества. Рекомендации, изложенные в этой записи блога, могут помочь организациям в создании и управлении безопасной и эффективной виртуализированной средой данных. Поскольку ландшафт данных продолжает развиваться, принятие типовой безопасности будет иметь важное значение для навигации по сложностям современных сред данных и достижения глобального успеха.