Table 1 – Four types of data integr

Table 1 – Four types of data integration strategies described by K. Krishnan in [3] with their
main characteristics, pros and cons.
Data-driven integration External integration
-Categorization of data by type -Big Data and classic warehouse
(transactional, analytical, in two platforms
semi-structured, unstructured) -A data bus for connection
-Pros: infrastructure can be adapted -Pros: the platforms can scale each,
to each category. Idem for workload types overload is reduced, modularity, etc.
(w.r.t. Volume of data and latency) -Cons: complexity of data bus architecture
-Cons: possible various integration can drop performance over
Efforts on the same architecture time, poor metadata handling
Integration-driven approach Big Data appliances
-Combining Big Data and existing -A black box from vendors with three
warehouse platforms layers (Big Data, RDBMS and integration)
- A Hadoop/NoSQL connector links them -Pros: scalable and modular custom
Pros: the platforms can scale each, configuration for users (organizations)
overload is distributed, modularity, -Cons: custom configuration by vendors can
good metadata handling change frequently and can be source
-Cons: the connector is of heavy maintenance
Achilles’ heel, complexity of data integration

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตาราง 1 – สี่ชนิดข้อมูลบูรณาการกลยุทธ์อธิบาย โดยคุณ Krishnan ใน [3] กับพวกเขาลักษณะสำคัญ ข้อดี และข้อเสียซึ่งข้อมูลรวมรวมภายนอก-ประเภทของข้อมูลโดยพิมพ์ - ข้อมูลขนาดใหญ่และคลังสินค้าคลาสสิก(ทรานแซคชัน วิเคราะห์ ในแพลตฟอร์มที่สองกึ่งโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง) - ข้อมูลรถบัสสำหรับการเชื่อมต่อ-ข้อดี: โครงสร้างพื้นฐานสามารถปรับ - ข้อดี: ในแพลตฟอร์มที่สามารถปรับแต่ละแต่ละประเภท Idem ชนิดปริมาณที่ลดลงเกิน ต้นแบบ ฯลฯ(น้อย ๆ wrt ปริมาณข้อมูลและเวลาแฝง) -ข้อเสีย: ความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมบัสข้อมูล-ข้อเสีย: เป็นไปได้ต่าง ๆ รวมสามารถปล่อยประสิทธิภาพเหนือความพยายามในสถาปัตยกรรมกัน การจัดการข้อมูลเมตาที่ไม่ดีขับเคลื่อนด้วยรวมข้อมูลเครื่องใช้ไฟฟ้า-รวมข้อมูลขนาดใหญ่ และที่มีอยู่ - เป็นสีดำกล่องจากผู้จัดจำหน่ายมี 3สินค้าชั้นแพลตฟอร์ม (ข้อมูลขนาดใหญ่ RDBMS และรวม)-ตัวเชื่อมต่อ Hadoop/NoSQL ลิงค์การ-ข้อดี: ปรับสเกล และแบบแยกส่วนแบบกำหนดเองข้อดี: ในแพลตฟอร์มที่สามารถปรับแต่ละ การกำหนดค่าสำหรับผู้ใช้ (องค์กร)กระจายเกิน ต้นแบบ, -ข้อเสีย: สามารถกำหนดค่าเอง โดยผู้ขายการจัดการข้อมูลเมตาดีเปลี่ยนบ่อย และสามารถเป็นแหล่ง-ข้อเสีย: ตัวเชื่อมต่อซ่อมบำรุงหนักจุดอ่อน ความซับซ้อนของการรวมข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางที่ 1 - สี่ประเภทของกลยุทธ์การรวมข้อมูลที่อธิบายไว้โดยพฤษณะใน [3] กับพวกเขา
. ลักษณะสำคัญ, ข้อดีและข้อเสีย
รวมข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยการรวมภายนอก
-Categorization ของข้อมูลโดยแบ่งตามชนิด -Big ข้อมูลและคลังสินค้าคลาสสิก
(การทำธุรกรรมการวิเคราะห์ ในทั้งสองแพลตฟอร์ม
กึ่งโครงสร้างรถบัสข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง) -A สำหรับการเชื่อมต่อ
-Pros: โครงสร้างพื้นฐานที่สามารถนำมาปรับ -Pros: แพลตฟอร์มสามารถปรับขนาดแต่ละ
แต่ละหมวดหมู่ idem ประเภทภาระงานเกินจะลดลงต้นแบบ ฯลฯ
(เล่ม WRT ของข้อมูลและแฝง) -Cons: ความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมบัสข้อมูล
-Cons: เป็นไปได้บูรณาการต่างๆสามารถวางประสิทธิภาพมากกว่า
ความพยายามในการในเวลาเดียวกันสถาปัตยกรรม, การจัดการข้อมูลเมตายากจน
Integration- วิธีการขับเคลื่อนเครื่องใช้ข้อมูลขนาดใหญ่
-Combining ข้อมูลขนาดใหญ่และ -A กล่องสีดำที่มีอยู่จากผู้ขายที่มีสาม
แพลตฟอร์มชั้นคลังสินค้า (ข้อมูลขนาดใหญ่ RDBMS และบูรณาการ)
- ช่องต่อ Hadoop / NoSQL เชื่อมโยงพวกเขา -Pros: ที่กำหนดเองสามารถปรับขนาดและแบบแยก
จุดเด่น: แพลตฟอร์มสามารถ ขนาดแต่ละการกำหนดค่าสำหรับผู้ใช้ (องค์กร)
เกินกระจายต้นแบบ -Cons: การกำหนดค่าที่กำหนดเองโดยผู้ขายสามารถ
ที่ดีในการจัดการการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเมตาบ่อยและสามารถเป็นแหล่ง
-Cons: ขั้วต่อคือการบำรุงรักษาหนัก
จุดอ่อนความซับซ้อนของการรวมข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่ 1 –สี่ประเภทของการรวมข้อมูลการอธิบายโดย K . krishnan ใน [ 3 ] กับคุณลักษณะหลัก ข้อดีและข้อเสียการบูรณาการข้อมูลขับเคลื่อนภายนอก- การจัดหมวดหมู่ของข้อมูลตามประเภทของข้อมูลคลังสินค้าขนาดใหญ่และคลาสสิก( ทราน วิเคราะห์ใน 2 แพลตฟอร์มวิธีการเข้า , ข้อมูลรถบัส ) - การเชื่อมต่อ- ข้อดี : โครงสร้างพื้นฐานสามารถดัดแปลง - ข้อดี : แพลตฟอร์มที่สามารถปรับขนาดแต่ละแต่ละประเภท อากรประเภทเกินภาระงานลดลง รูปแบบ ฯลฯ( w.r.t. ปริมาณของข้อมูลและศักยภาพ ) ข้อเสีย : ความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมบัสข้อมูล- ข้อเสีย : บูรณาการงานต่างๆที่เป็นไปได้สามารถปล่อยมากกว่าความพยายามในเวลาสถาปัตยกรรมเดียวกัน การจัดการข้อมูลไม่ดีการบูรณาการวิธีการขับเคลื่อนข้อมูลใหญ่ เครื่องใช้- การรวมข้อมูลที่มีอยู่ และใหญ่ - กล่องสีดำจากผู้ขายที่มีสามคลังสินค้าแพลตฟอร์มชั้น ( ข้อมูล ฐานข้อมูลและการบูรณาการใหญ่ )- เชื่อมต่อการเชื่อมโยงพวกเขา Hadoop / nosql - ข้อดี : ยืดหยุ่นและโมดูลที่กำหนดเองข้อดี : แพลตฟอร์มที่สามารถปรับขนาดการตั้งค่าสำหรับผู้ใช้แต่ละ ( องค์กร )เกินพิกัดเป็นกระจาย , ต้นแบบ , - ข้อเสีย : ที่กำหนดเองการตั้งค่า โดยผู้ขายสามารถข้อมูลการจัดการที่ดี และเป็นแหล่งเปลี่ยนแปลงบ่อย- ข้อเสีย : ขั้วต่อการบำรุงรักษาหนักคือจุดอ่อน ความซับซ้อนของการรวมข้อมูล