एट्रूविया / स्पार्कसे / वोल्क्सबैंक – डेटा वेयरहाउस

ट्रिनो पर बने डेटा वेयरहाउस के साथ हडूप को बदलना, लाखों जर्मन ग्राहकों के वित्तीय डेटा को संभालने के लिए ऑटोस्केलिंग माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर के साथ बनाया गया है।

केस स्टडी: ओपन सोर्स सॉल्यूशन्स के साथ एट्रुविया के लिए डेटा मैनेजमेंट में क्रांति

ग्राहक: एट्रुविया (वोल्क्सबैंक और स्पार्कसे के लिए आईटी प्रोवाइडर)

प्रोजेक्ट अवलोकन:

वोल्क्सबैंक और स्पार्कसे के लिए आईटी बैकबोन, एट्रुविया, अपनी हडूप-आधारित डेटा मैनेजमेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ बढ़ती लागत और सीमाओं का सामना कर रहा था। अधिक लागत-प्रभावी और उन्नत समाधान की आवश्यकता को समझते हुए, एट्रुविया ने अत्याधुनिक तकनीकों का उपयोग करते हुए एक आधुनिक डेटा वेयरहाउस बनाने की मांग की। लक्ष्य केवल ओपन-सोर्स टूल्स का उपयोग करके और किसी भी पब्लिक क्लाउड घटकों से बचते हुए, एक बैफिन-अनुपालक माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर बनाना था जो एनालिटिक्स टीमों को आसानी से विशाल डेटासेट को संभालने में सक्षम बनाता है।

उद्देश्य:

महंगी हडूप इन्फ्रास्ट्रक्चर को ट्रिनो और एस3 ऑटोस्केलिंग क्लस्टर पर निर्मित एक स्केलेबल, कुशल और लागत-प्रभावी डेटा वेयरहाउस समाधान से बदलना, बैफिन नियमों के अनुपालन सुनिश्चित करना और अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा प्रदर्शन को अनुकूलित करना।

समाधान डिज़ाइन प्रक्रिया:

आवश्यकता विश्लेषण:

एट्रुविया की आईटी और एनालिटिक्स टीमों के साथ गहन चर्चाएँ करने के लिए उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं, चुनौतियों और नियामक आवश्यकताओं को समझना। लागत में कमी, स्केलेबिलिटी, डेटा प्रदर्शन और एनालिटिक्स टीमों के लिए उपयोग में आसानी जैसे महत्वपूर्ण पहलुओं की पहचान करना।

प्रौद्योगिकी मूल्यांकन:

• हडूप को बदलने के लिए विभिन्न ओपन-सोर्स प्रौद्योगिकियों का मूल्यांकन करना, ट्रिनो पर ध्यान केंद्रित करते हुए इसकी शक्तिशाली एसक्यूएल क्वेरी क्षमताओं और कुशल डेटा भंडारण के लिए एस3 ऑटोस्केलिंग क्लस्टर पर।
• सुनिश्चित करना कि सभी चयनित प्रौद्योगिकियां बैफिन नियमों का अनुपालन करती हैं और एट्रुविया के मौजूदा ढाँचे में निर्बाध रूप से एकीकृत हो सकती हैं।

आर्किटेक्चर डिज़ाइन:

• संपूर्ण डेटा वेयरहाउस और एनालिटिक्स वातावरण को होस्ट करने के लिए ओपनशिफ्ट का उपयोग करके एक माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर डिजाइन करें।
• विशाल डेटासेट के लिए स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करते हुए पारंपरिक डेटाबेस को बदलकर, एस3 ऑटोस्केलिंग क्लस्टर को प्राथमिक भंडारण समाधान के रूप में लागू करना।
• डेटा सुरक्षा और नियामक अनुपालन को प्रबंधित करने के लिए एक बैफिन-अनुपालक ढांचा विकसित करना।

उपयोगकर्ता-अनुकूल उपकरण और वातावरण:

• एनालिटिक्स टीमों को बड़ी मात्रा में डेटासेट अपलोड करने, विश्लेषण करने और विज़ुअलाइज़ करने में सक्षम बनाने के लिए पूर्व-संरचित जुपिटर नोटबुक वातावरण बनाना, जिसमें व्यापक तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता नहीं होती।
• वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान करने और डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए इंटरैक्टिव डैशबोर्ड को एकीकृत करना।

कार्यान्वयन:

अवसंरचना सेटअप:

• उच्च उपलब्धता और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करते हुए, ओपनशिफ्ट वातावरण के भीतर ट्रिनो और एस3 ऑटोस्केलिंग क्लस्टर को तैनात करना।
• डेटा इनगेशन, प्रोसेसिंग और क्वेरी को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर को कॉन्फ़िगर करना।

डेटा माइग्रेशन:

• हडूप इन्फ्रास्ट्रक्चर से नए ट्रिनो और एस3-आधारित डेटा वेयरहाउस में डेटा का निर्बाध रूप से माइग्रेशन किया गया।
• पूरे माइग्रेशन प्रक्रिया में डेटा की अखंडता और अनुपालन सुनिश्चित करना।

उपयोगकर्ता प्रशिक्षण और समर्थन:

• एनालिटिक्स टीमों के लिए नए उपकरणों और कार्यप्रवाह से परिचित होने के लिए व्यापक प्रशिक्षण सत्र प्रदान करना।
• नए वातावरण में संक्रमण करने और इसके लाभों को अधिकतम करने में उपयोगकर्ताओं की सहायता करने के लिए एक समर्थन ढांचा स्थापित करना।

परिणाम:

• लागत में कमी: महंगी हडूप इन्फ्रास्ट्रक्चर को अधिक कुशल ओपन-सोर्स समाधान से बदलकर डेटा प्रबंधन लागत में सफलतापूर्वक कमी।
• स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन: डेटा स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करना, विशाल डेटासेट को निर्बाध रूप से संभालने में सक्षम बनाना।
• नियामक अनुपालन: एक सुरक्षित और विश्वसनीय डेटा प्रबंधन वातावरण प्रदान करते हुए, बैफिन नियमों का पूर्ण अनुपालन सुनिश्चित करना।
• उपयोगकर्ता सशक्तिकरण: आसान-से-उपयोग उपकरणों के साथ एनालिटिक्स टीमों को सशक्त बनाना, पायस्पर और जटिल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता को समाप्त करना और उन्हें डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाना।

निष्कर्ष:

यह परियोजना एट्रुविया के लिए एक परिवर्तनकारी डेटा प्रबंधन समाधान में परिणत हुई, जो ओपन-सोर्स तकनीकों का उपयोग स्केलेबल, लागत-प्रभावी और बैफिन-अनुपालक डेटा वेयरहाउस देने के लिए करती है। हडूप को ट्रिनो और एस3 ऑटोस्केलिंग क्लस्टर से बदलकर, और उपयोगकर्ता-अनुकूल एनालिटिक्स उपकरण प्रदान करके, एट्रुविया ने अपनी डेटा क्षमताओं में काफी वृद्धि की, जिससे इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित हुआ और अपनी एनालिटिक्स टीमों को सशक्त बनाया।

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