What is Data Virtualization in Hindi

सबसे पहले हम आपको बता दे की virtualization क्या है दोस्तों सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर के बीच “abstraction layer” के रूप में ज्ञात सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस प्रदान करके Computer resources के प्रबंधन के लिए कई प्रकार की टेक्नोलॉजीज. पिछले छह दशकों में Information technology के क्षेत्र में किसी भी तरह की प्रगति ने Virtualization की तुलना में अधिक मात्रा में लाभ की पेशकश नहीं की है। आज के समय में सच बात तो यह है की कई आईटी प्रोफेशनल्स virtual machines और उनके संबद्ध ह्य्पेर्बिसोर्स और ऑपरेटिंग-सिस्टम कार्यान्वयन के संदर्भ में virtualization के बारे में सोचते हैं, लेकिन यह केवल सतह को छूता है. दोस्तों क्या आप जानते है, Virtualization टेक्नोलॉजीज, क्षमताओं, रणनीतियों और संभावनाओं का एक व्यापक सेट हर जगह Organizations में आईटी के प्रमुख Elementas को पुनर्परिभाषित कर रहा है. अब टेक्नोलॉजी का समय बदल चूका है, वर्तमान समय में नए सॉफ्टवेयर, ऑपरेटिंग सिस्टम से एप्‍लीकेशन तक, लगातार अधिक मांग करते है. अधिक डेटा, अधिक प्रोसेसिंग पावर, अधिक मेमोरी, Virtualization, एक सिंगल फिजिकल मशीन को कई सारे काम करने के लिए बनाता है, जिससे सर्वर और Workstation की लागत कम हो जाती हैं।

Data Virtualization in Hindi

आधुनिक युग में, उद्यम डेटा कई रूपों में आता है और कई स्थानों में संग्रहीत किया जाता है. पारंपरिक डेटाबेस में डेटा की पंक्तियों और स्तंभों और लॉग्स, ईमेल और सोशल मीडिया सामग्री जैसे प्रारूपों में डेटा सहित संरचित और असंरचित डेटा दोनों है. बिग डेटा अपने कई रूपों में डेटाबेस, लॉग फाइल, सीआरएम, सास और अन्य एप्लिकेशन में संग्रहीत है. तो आप अपने दूर-दराज के डेटा का अवलोकन कैसे कर सकते हैं और इसे अपने सभी विषम रूपों में प्रबंधित कर सकते हैं? आप डेटा वर्चुअलाइजेशन का उपयोग करते हैं, मास्टर डेटा प्रबंधन के किसी भी दृष्टिकोण का वर्णन करने के लिए एक छाता शब्द जो डेटा को पुनर्प्राप्ति और हेरफेर करने की अनुमति देता है बिना यह जाने कि यह कहाँ संग्रहीत है या यह कैसे स्वरूपित है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन डेटा को कॉपी या स्थानांतरित किए बिना डेटा को असमान स्रोतों से एकीकृत करता है, इस प्रकार Users को एक ही आभासी परत देता है जो कई अनुप्रयोगों, प्रारूपों और भौतिक स्थानों को फैलाता है. इसका मतलब है डेटा का तेज़, आसान उपयोग, यह आधुनिक डेटा एकीकरण में अंतिम है क्योंकि यह साइलो और प्रारूपों को तोड़ता है, वास्तविक समय प्रारूप में डेटा प्रतिकृति और महासंघ का प्रदर्शन करता है, जो अधिक गति और चपलता और प्रतिक्रिया समय की अनुमति देता है. यह डेटा माइनिंग में मदद करता है, यह प्रभावी डेटा एनालिटिक्स को सक्षम बनाता है, और भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स टूल के लिए महत्वपूर्ण है. डेटा वर्चुअलाइजेशन के बिना मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रभावी उपयोग संभव नहीं है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन सॉफ्टवेयर कई, विविध डेटा स्रोतों में एक पुल के रूप में कार्य करता है, जो महत्वपूर्ण निर्णय लेने वाले डेटा को एक साथ एक आभासी स्थान पर ईंधन विश्लेषण के लिए लाता है. डेटा वर्चुअलाइजेशन एक आधुनिक डेटा परत प्रदान करता है जो Users को सफलता की गति और लागत प्रभावशीलता के साथ डेटासेट तक पहुंचने, संयोजन करने, बदलने और वितरित करने में सक्षम बनाता है. डेटा वर्चुअलाइजेशन तकनीक Users को पूरे उद्यम में रखे गए डेटा तक तेजी से पहुँच देती है – जिसमें पारंपरिक डेटाबेस, बड़े डेटा स्रोत, और क्लाउड और IoT सिस्टम शामिल हैं – भौतिक वेयरहाउसिंग और एक्सट्रैक्ट / ट्रांसफॉर्म / लोड (ETL) समय और लागत के एक अंश पर।

डेटा वर्चुअलाइजेशन के साथ, उपयोगकर्ता एनालिटिक्स की एक श्रृंखला को लागू कर सकते हैं – जिसमें विज़ुअलाइज़्ड, प्रेडिक्टिव और स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स शामिल हैं – ताज़ा, अप-टू-मिनट डेटा अपडेट, एकीकृत शासन और सुरक्षा के माध्यम से, डेटा वर्चुअलाइजेशन Users को आश्वासन दिया जाता है कि उनका डेटा सुसंगत, उच्च गुणवत्ता और संरक्षित है. इसके अतिरिक्त, डेटा वर्चुअलाइजेशन अधिक व्यवसाय-अनुकूल डेटा के लिए अनुमति देता है, देशी आईटी संरचनाओं और सिंटैक्स को आसानी से समझने, आईटी-क्यूरेट डेटा सेवाओं को बदलने में आसान है जो स्वयं-सेवा व्यापार निर्देशिका के माध्यम से ढूंढना और उपयोग करना आसान है. डेटा वर्चुअलाइजेशन व्यवसाय की कई लाइनों, सैकड़ों परियोजनाओं और हजारों Users का समर्थन करता है जो परियोजना से उद्यम पैमाने पर बढ़ सकते हैं।

डेटा वर्चुअलाइजेशन एक एब्सट्रैक्शन लेयर बनाता है जो संपूर्ण एक्सट्रैक्ट-ट्रांसफ़ॉर्म-लोड (ETL) प्रक्रिया को पूरा किए बिना या डेटा देखने के लिए एक अलग, एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए अलग-अलग स्रोतों से डेटा लाता है. इसके बजाय, यह वस्तुतः विभिन्न डेटाबेस से जुड़ता है, आभासी विचारों को प्रदान करने के लिए सभी सूचनाओं को एकीकृत करता है, और उन्हें डेटा सेवा के रूप में प्रकाशित करता है, जैसे कि रीस्ट, यह डेटा पहुँच को बढ़ाता है, रिपोर्टिंग, विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए सूचना के विशिष्ट बिट्स आसानी से उपलब्ध करता है।

एक अमूर्त परत बनाकर, वर्चुअलाइजेशन उपकरण केवल आवश्यक डेटा को डेटा स्रोत के स्थान या संरचना के बारे में तकनीकी विवरण की आवश्यकता के बिना Users को उजागर करते हैं, नतीजतन, संगठन केवल सुरक्षा सुनिश्चित करने और डेटा शासन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अधिकृत Users तक डेटा पहुंच को प्रतिबंधित करने में सक्षम हैं. प्रौद्योगिकी प्रमुख प्रक्रियाओं को आसान बनाती है, जैसे डेटा एकीकरण, महासंघ और परिवर्तन, डैशबोर्ड, पोर्टल, एप्लिकेशन और अन्य फ्रंट-एंड समाधानों के लिए डेटा को सुलभ बनाना, इसके अलावा, भंडारण प्रणालियों में डेटा को संपीड़ित या घटाकर, व्यवसाय अपने बुनियादी ढांचे की जरूरतों को अधिक कुशलता से पूरा कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप पर्याप्त लागत बचत होती है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन क्या कार्य करता है?

डेटा वर्चुअलाइजेशन के साथ, Users को डेटा मिलता है जो केवल अप-टू-डेट नहीं है, बल्कि अप-टू-मिनट, खोजने में आसान, उपयोग करने में आसान और समझने में आसान है. डेटा जहाँ भी और जब भी आपको आवश्यकता हो, उपलब्ध है. डेटा वर्चुअलाइजेशन Users को किसी भी डेटासेट के साथ प्रदान कर सकता है, जिसकी उन्हें नई, अद्वितीय संपत्तियों से भी आवश्यकता हो सकती है. यह Users को वह डेटा देता है जिस पर वे भरोसा कर सकते हैं और इसका विश्लेषण करने के लिए अधिक समय दे सकते हैं।

डेटा वर्चुअलाइजेशन Users को कई एनालिटिक्स टूल लागू करने के लिए क्षमताओं की एक पूरी श्रृंखला देता है. डेटा कई प्रकार के एनालिटिक्स Users और कौशल स्तरों की अनुमति देते हुए सभी संरचनाओं और प्रारूपों में उपलब्ध है, नतीजतन, उपयोगकर्ता हर अनुरोध पर तत्काल प्रतिक्रिया दे सकते हैं, बेहतर डेटा सुरक्षा बनाए रख सकते हैं, अपना डेटा क्लाउड में रख सकते हैं, और शासन और अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा कर सकते हैं।

डेटा वर्चुअलाइजेशन क्या है (What is Data Virtualization in Hindi)

डेटा वर्चुअलाइजेशन एक छत्र शब्द है जिसका उपयोग डेटा प्रबंधन के किसी भी दृष्टिकोण का वर्णन करने के लिए किया जाता है. जो किसी एप्लिकेशन को डेटा के बारे में तकनीकी विवरण की आवश्यकता के बिना डेटा को पुनः प्राप्त करने और हेरफेर करने की अनुमति देता है, जैसे कि यह कैसे स्वरूपित है या यह भौतिक रूप से कहां स्थित है. कई संगठन कई तरह के डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम चलाते हैं, जैसे ओरेकल और SQL सर्वर, जो एक दूसरे के साथ अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं. इसलिए, उद्यम डेटा एकीकरण और डेटा की बड़ी मात्रा में भंडारण में नई चुनौतियों का सामना करते हैं। डेटा वर्चुअलाइजेशन के साथ, व्यावसायिक उपयोगकर्ता वास्तविक समय और विश्वसनीय जानकारी जल्दी से प्राप्त करने में सक्षम होते हैं, जो उन्हें प्रमुख व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन की प्रक्रिया में सार स्रोतों से डेटा को अमूर्त करना, बदलना, फ़ेडरेट करना और वितरित करना शामिल है। डेटा वर्चुअलाइजेशन तकनीक का मुख्य लक्ष्य डेटा स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से एकत्रित करके डेटा तक एकल बिंदु तक पहुँच प्रदान करना है. यह Users को उनके सही स्थान का पता किए बिना अनुप्रयोगों तक पहुंचने की अनुमति देता है।

यदि आप सोशल नेटवर्किंग साइट फेसबुक पर फोटो स्टोर करते हैं, तो आप शायद डेटा वर्चुअलाइजेशन की अवधारणा से परिचित हैं. जब आप अपने डेस्कटॉप कंप्यूटर से फेसबुक पर एक तस्वीर अपलोड करते हैं, तो आपको फोटो के स्थान – फोटो के फाइल पथ के बारे में जानकारी के साथ अपलोड टूल प्रदान करना होगा, एक बार जब इसे फेसबुक पर अपलोड किया गया है, हालांकि, आप इसकी नई फ़ाइल पथ को जाने बिना फोटो को पुनः प्राप्त कर सकते हैं. वास्तव में, आपको बिल्कुल अंदाजा नहीं होगा कि फेसबुक आपकी फोटो को कहां स्टोर कर रहा है क्योंकि फेसबुक सॉफ्टवेयर में एक एब्सट्रैक्शन लेयर है जो उस तकनीकी जानकारी को छुपाता है. यह अमूर्त परत है जब कुछ विक्रेताओं द्वारा डेटा वर्चुअलाइजेशन शब्द का उपयोग किया जाता है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन सूचना के एकल, तार्किक और आभासी दृष्टिकोण को विकसित करने के लिए सूचना के विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया है, ताकि इसे डेटा के सही भंडारण के बारे में जानने के बिना अनुप्रयोगों, डैशबोर्ड और पोर्टल जैसे फ्रंट-एंड समाधानों द्वारा पहुँचा जा सके, स्थान।

कई संगठन कई तरह के डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम चलाते हैं, जैसे ओरेकल और SQL सर्वर, जो एक दूसरे के साथ अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं. इसलिए, उद्यम डेटा एकीकरण और डेटा की बड़ी मात्रा में भंडारण में नई चुनौतियों का सामना करते हैं. डेटा वर्चुअलाइजेशन के साथ, व्यावसायिक उपयोगकर्ता वास्तविक समय और विश्वसनीय जानकारी जल्दी से प्राप्त करने में सक्षम होते हैं, जो उन्हें प्रमुख व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन की प्रक्रिया में सार स्रोतों से डेटा को अमूर्त करना, बदलना, फ़ेडरेट करना और वितरित करना शामिल है. डेटा वर्चुअलाइजेशन तकनीक का मुख्य लक्ष्य डेटा स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से एकत्रित करके डेटा तक एकल बिंदु तक पहुँच प्रदान करना है. यह उपयोगकर्ताओं को उनके सही स्थान का पता किए बिना अनुप्रयोगों का उपयोग करने की अनुमति देता है।

क्लाउड कम्प्यूटिंग तकनीक में डेटा वर्चुअलाइजेशन अवधारणा का सबसे हालिया कार्यान्वयन है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन के साथ शुरुआत करना

डेटा वर्चुअलाइजेशन का उच्चतम मूल्य कार्यान्वयन एक उच्च गति, वर्चुअलाइज्ड डेटा परत है. इस तरह की परत मजबूत प्रबंधन और शासन के लिए अनुमति देती है, साथ ही महत्वपूर्ण डेटा के लिए स्वयं-सेवा पहुंच प्रदान करती है, इसे पैमाने के लिए व्यवस्थित करती है, और इसे एप्लिकेशन और एनालिटिक्स सिस्टम के लिए लागत-प्रभावी तरीके से उपलब्ध कराती है. हालांकि, अधिकांश डेटा वर्चुअलाइजेशन कार्यान्वयन छोटे और विस्तार शुरू करते हैं, शुरू करने का एक सामान्य तरीका एक या अधिक परियोजनाओं के साथ चार्ज की गई एक छोटी और केंद्रित टीम है. एक छोटी टीम कुछ अनिश्चितता को स्वीकार करते हुए भी बहुमुखी हो सकती है, (टीमों को तेज गति से आगे बढ़ने और डेटा परियोजनाओं के कई पुनरावृत्तियों को पूरा करने के लिए चुस्त होना चाहिए।)

अगला कदम प्रोजेक्ट डेटासेट वितरित करना है क्योंकि डेटा लेयर बनाया जा रहा है. यह कदम कई डेटा चुनौतियों का समाधान करता है, जिसमें विकसित होने की आवश्यकताएं, कई स्रोत, मिश्रित डेटा प्रकार, अप-टू-मिनट डेटा, डेटा वेयरहाउस के बाहर डेटा, शारीरिक रूप से एकीकृत करने के लिए डेटा बहुत बड़ा है और फ़ायरवॉल के बाहर डेटा शामिल है. टीमों को व्यवसाय मूल्य और डेटा वर्चुअलाइजेशन कार्यान्वयन में आसानी के आधार पर अपने डेटा वर्चुअलाइजेशन परियोजनाओं को प्राथमिकता देने की आवश्यकता है. व्यवसाय का मूल्य और कार्यान्वयन आसानी से अधिक होगा, परियोजना की प्राथमिकता जितनी अधिक होगी. डेटा वर्चुअलाइजेशन, और जो लोग इसे लागू करते हैं, उन्हें एप्लिकेशन परत, व्यवसाय परत और स्रोत परत में विभिन्न डेटा सेवाओं का पुन: उपयोग करने के लिए भी विकसित करने की आवश्यकता है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन डेटा उपयोग और प्रसंस्करण में दक्षता को बढ़ावा देता है और जटिल डेटा स्टोरेज इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ परियोजनाओं पर बाजार के लिए समय को तेज करता है. उद्देश्य डेटा अनुरोधों के प्रसंस्करण के दौरान अतिरिक्त कार्य और जटिलता पैदा किए बिना डेटा तक पहुंचने की अनुमति देना है. यह Users को अपने प्रकार या भंडारण स्थान के बारे में जानकारी के बिना डेटा का उपभोग करने की अनुमति देता है. यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब अनुप्रयोग एक अनुप्रयोग के भीतर या जब कुछ या सभी डेटा क्लाउड में संग्रहीत होते हैं, तो डेटा के लिए विभिन्न डेटा स्टोर का उपयोग करते हैं।

डेटा वर्चुअलाइजेशन का उपयोग कई अनुप्रयोगों में किया जाता है जब डेटा को कई स्रोतों से अनुप्रयोग में विलय या फ़ेडरेट किया जाता है लेकिन डेटा हैंडलिंग जटिलता को संसाधित करने के लिए एप्लिकेशन के लिए यह अवांछनीय है. यह उन स्थितियों में उपयोगी है जहां कई अलग-अलग प्रकार के डेटा को संग्रहीत और एक्सेस करने की आवश्यकता होती है और जब स्टोरेज इन्फ्रास्ट्रक्चर विषम या परिवर्तन के अधीन होता है, डेटा वर्चुअलाइजेशन वेब-आधारित अनुप्रयोगों में एक तेजी से सामान्य तकनीक है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन कैसे काम करता है?

डेटा वर्चुअलाइजेशन आपके डेटा को एकीकृत करने का एक तरीका है और आपको इसे प्रबंधित करने में मदद करता है. मान लें कि एक कंपनी एक वित्तीय समेकन प्रणाली में निवेश करती है जो ओरेकल डीबी का उपयोग उसके पिछले छोर के रूप में करती है. तब बिक्री टीम तय करती है कि उसे यह विश्लेषण करने के लिए एक प्रणाली की आवश्यकता है कि उनके विक्रेता अपने लक्ष्य लक्ष्यों तक कैसे पहुंच रहे हैं, इसलिए वे एक अन्य प्रणाली में निवेश करते हैं जो MySQL DB का उपयोग करता है. जैसे-जैसे कंपनी बढ़ती है, कंपनी सिस्टम की एक विस्तृत सरणी के साथ समाप्त होती है।

अब बोर्ड यह निर्णय लेता है कि वह इन सभी प्रणालियों से जानकारी चाहता है और डैशबोर्ड के रूप में उच्च स्तर पर डेटा को देखना चाहता है. इन सभी स्रोतों से जानकारी को प्रबंधित और समेकित करना दर्दनाक हो सकता है, यहीं पर डेटा वर्चुअलाइजेशन आता है, यह एक ऐसी परत है जो इन सभी में सबसे ऊपर बैठता है और आपके लिए उन सभी से बात करता है. आपको केवल इस एक परत पर बात करने और अपनी इच्छित जानकारी निकालने की आवश्यकता है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन, अगर ठीक से किया जाता है, डेटाबेस के लिए दृश्य की अवधारणा के अनुरूप है. फ़ेडरेटेड डेटा स्रोतों के लिए डेटा वर्चुअलाइज़ेशन परत एक ‘दृश्य’ है. ये डेटा स्रोत अलग हो सकते हैं, डेटा संरचना: RDBMS, XML, JSON, एपीआई या क्वेरी भाषा: सोप, रीस्ट, एसक्यूएल, एसओक्यूएल, स्थान: पर-आधार, बादल, अब कितने विक्रेता वास्तव में ऐसा कर सकते हैं? … हम्म .. यह कुछ अन्य समय के लिए एक विषय है।

IMO, यहां तक कि डेटा वर्चुअलाइजेशन की सीमाओं के साथ आज, यह उद्यम आर्किटेक्ट के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ है. मुझे पता है कि डेटा वर्चुअलाइजेशन की तुलना ज्यादातर ईटीएल से की जाती है. लेकिन ऐसे उपयोग मामले हैं जिन्हें वर्तमान में मास्टर डेटा प्रबंधन (एमडीएम) द्वारा संबोधित किया जा रहा है जो आसानी से डेटा वर्चुअलाइजेशन द्वारा किया जा सकता है. एमडीएम एक बहुत बड़ा उपक्रम है. यह कभी-कभी एक ओवरकिल है. MDM के लिए साइन अप करने से पहले डेटा वर्चुअलाइजेशन विकल्प में देखें।

डेटा वर्चुअलाइजेशन का तात्पर्य डेटा की एक प्रति या विभिन्न स्रोत रखने से है जो किसी विशेष उद्यम वास्तुकला के भीतर मूल डेटा रिपॉजिटरी में जाने की तुलना में अधिक प्रदर्शनकारी है. डेटा को इसकी मूल स्थिति की तुलना में एक अलग संदर्भ में उपयोग करने के लिए पूरक किया जा सकता है और / या यह कम-विलंबता उपयोग मामलों में अनुकूलन के लिए प्रतिक्रिया आवश्यकताओं के आधार पर मॉडलिंग को शामिल कर सकता है।