Пакетная обработка это: Системы пакетной обработки данных — простой способ приручить big data

Содержание

Системы пакетной обработки данных — простой способ приручить big data

Разбираем одну мощнейшую методику обработки данных, позволяющую быстрее работать с большими данными. Это в несколько раз ускоряет бизнес-аналитику, получение отчетности и другие задачи, связанные с обработкой множества файлов.

Что такое пакетная обработка данных

Система пакетной обработки данных — это когда данные обрабатывают пакетами. То есть массив информации, сходной по смыслу или формату, помещают в некоторый контейнер, а потом производят над ней какое-то действие. Например, изменяют или отбирают нужные файлы по заданным критериям. Выбранное действие обязательно применяется сразу ко всем файлам/байтам/записям в пакете.

Как составляются пакеты данных

Существует несколько основных методов группировки информации по разным контейнерам-пакетам:

  1. По времени создания. Например, мы кладем в пакет все файлы, поступившие на сервер компании за последние 30 минут. Или все сигналы с сенсоров в турбине самолета за последние четыре полета.
  2. По типу данных. Видеофайлы в одну кучку, текст — в другую. Тут все очевидно.
  3. По источнику. Записи о перемещениях грузов на складе кладем в один пакет, записи о перемещении грузов внутри магазина — в другой. Каждая строка в этих данных может выглядеть одинаково и представлять собой запись из базы данных, но источники происхождения у них разные.
  4. По содержимому. Фотографии котов — в одной папке, фотографии собак — в другой. Современные технологии машинного обучения уже позволяют раскидывать данные по категориям с помощью разных хитрых классификаторов.
  5. Вручную по различным критериям — самый трудный метод группировки. Его до сих пор применяют на практике, когда данных не так много, а автоматические критерии не подходят. К примеру, когда надо применить один и тот же метод цветокоррекции к фотографиям с фотосессии. Выбор фотографий — дело творческое, поэтому его делают вручную.

Отобранные данные отправляются в систему пакетной обработки данных, где с ними происходят нужные действия.

Что означает обработка данных в пакетном режиме

По сути, с данными в одном пакете могут происходить всего две вещи:

  1. Применение операций. Выбранная операция применяется к каждому элементу пакета. Если это картинки — можно скорректировать цвета или повернуть их на 90 градусов. Если это видео — можно обрезать первые 30 секунд и добавить надпись поверх. Если это двоичный файл — можно его шифровать или дешифровать. Короче говоря, можно сотворить любую операцию, которая придет в голову.
  2. Фильтрация. Можно фильтровать файлы внутри пакета — например, оставить в нем только картинки с котами и удалить все остальные. Или фильтровать пакет в целом — пропускать данные на дальнейшую обработку тогда, когда в нем встретились фотки только котов. Если внутри встретится хоть одна фотка собаки — пакет целиком отбрасывается. Настройки обработки могут быть разными.

Пример решения для пакетной обработки данных, собранных в процессе работы бизнеса, — Apache Hadoop и его механизм обработки MapReduce. Он может работать с огромными массивами информации и используется, если в компании хранят big data.

Как можно выполнять операции пакетной обработки данных

Обработка данных в пакетном режиме означает, что все файлы пакета будут обработаны определенным образом: так, как вы выбрали. Происходить это может двумя способами:

  1. Последовательно. В таком случае обработка выглядит как конвейерная лента, по которой перемещается пакет записей. На каждом этапе к данным применяется какая-то одна логическая операция: фильтрация или трансформация. А пакет вполне может и не доехать до конца конвейера, если где-то в середине его выкинут фильтры.
  2. Параллельно. На вход системы идут несколько пакетов, все они проходят через стадии обработки сразу на нескольких компьютерах (серверах) или несколькими копиями программ.

Зачем нужны системы пакетной обработки данных

  1. Для разделения сложных процессов на мелкие, понятные и легко реализуемые операции. Разбивка задач на мелкие подзадачи и применение этих подзадач к группам файлов отлично для этого подходит. Машину на заводе тоже собирают не сразу, а с помощью атомарных последовательных операций. Таким образом, пакеты — это просто способ борьбы со сложностью систем.
  2. Для того чтобы ускорить работу с данными. Пакетную обработку данных можно параллелить и запускать в кластерах серверов, то есть сразу на нескольких серверах. Это позволяет производить тяжелые вычисления куда быстрей, чем на одном сервере.
  3. Комбинация обеих причин — сложные многоступенчатые вычисления на больших объемах данных. Это когда тяжело, долго, много, но надо побыстрее и попроще.

Кто применяет системы пакетной обработки данных

Пакетную обработку нужно знать и любить всем, кто выстраивает сложные алгоритмы/процессы или работает с большими объемами данных. Обычно это делается в научных системах, проектах с высокими нагрузками или там, где работают с big data.

Как правило, для системы пакетной обработки данных применяют кластеры серверов — с их помощью можно организовать параллельную обработку или построить многоэтапный конвейер.

Вот и всё: теперь вы знаете о пакетной обработке столько же, сколько любой системный архитектор.)

Пакетная обработка данных — это… Что такое Пакетная обработка данных?

Пакетная обработка данных
Пакетная обработка данных
Пакетная обработка данных — организация выполнения нескольких программ в определенной последовательности с помощью команд операционной системы.
Пакетная обработка организуется с помощью пакетных файлов.

Финансовый словарь Финам.

.

  • Пакет прикладных программ
  • Пакетный брокер

Смотреть что такое «Пакетная обработка данных» в других словарях:

  • ПАКЕТНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ — (batch processing) Компьютерный метод обработки данных, предполагающий, что подлежащие выполнению программы для обработки группируются в пакеты. Вся информация, необходимая компьютеру для выполнения программ, загружается в него с самого начала, с …   Словарь бизнес-терминов

  • Easy Projects .NET — Диаграмма Гантта в Easy Projects .NET Тип управление проектами Разработчик Logic Software Написана на .NET Операционная система …   Википедия

  • ДИАЛОГОВЫЙ — (interactive) Определение компьютерной системы, при которой оператор может общаться с компьютером, работающим по программе. Программа помогает оператору, когда ему необходима информация, и останавливается, пока не выдаст информацию. Диалоговые… …   Словарь бизнес-терминов

  • Мультипрограммирование —         многопрограммная работа, метод одновременного выполнения на ЦВМ нескольких программ (См. Программа), относящихся к различным задачам. Повышение быстродействия процессоров, увеличение объёмов памяти и состава разнообразных устройств ввода… …   Большая советская энциклопедия

  • MagicPlot — Тип Математическое программное обеспечение Разработчик …   Википедия

  • FastStone Image Viewer — FastStone Image Viewer …   Википедия

  • КОМПЬЮТЕР — COMPUTERУстройство для выполнения арифметических логических операций. Эти операции выполняются автоматически по заданной программе. К. используются в основном для быстрой обработки данных. Существует много классификаций К., однако одним из… …   Энциклопедия банковского дела и финансов

  • Progress 4GL — Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей …   Википедия

  • Progress 4gl — это 4GL Язык программирования, разработанный Progress Software Corporation. Язык Четвертого Поколения PROGRESS (4GL) является функционально полным высокоуровневым, объектно ориентированным языком разработки приложений, который позволяет… …   Википедия

  • Бэйсик — BASIC Класс языка: алгоритмическое, процедурное, объектное программирование Появился в: 1963 г. Типизация данных: нестрогая Бейсик (BASIC  сокращение от англ. Beginner s All purpose Symbolic Instruction Code  универсальный код символических… …   Википедия

Пакетная обработка — Azure Architecture Center

  • Чтение занимает 5 мин

В этой статье

Типичный сценарий работы с большими данными — это пакетная обработка неактивных данных. В этом случае исходные данные загружаются в хранилище данных либо самим исходным приложением, либо рабочим процессом оркестрации. Затем данные параллельно обрабатываются на месте с помощью задания, которое также может быть инициировано рабочим процессом оркестрации. В рамках обработки может выполняться несколько итеративных шагов до того, как преобразованные результаты будут загружены в хранилище аналитических данных для последующего запроса компонентами аналитики и отчетов.

Например, журналы с веб-сервера могут быть скопированы в папку, а затем обработаны за ночь для формирования ежедневных отчетов о веб-действии.

Когда следует использовать это решение

Пакетная обработка используется в различных сценариях — от простых преобразований данных до полного конвейера ETL (извлечение, преобразование и загрузка). В контексте больших данных пакетная обработка может выполняться для очень больших наборов данных, которые вычисляются длительное время. (Например, см. раздел лямбда-архитектура. ) Пакетная обработка обычно приводит к дальнейшим интерактивным исследованиям, предоставляет данные, готовые для моделирования, в машинном обучении или записывает данные в хранилище данных, оптимизированное для аналитики и визуализации.

Одним из примеров пакетной обработки является преобразование большого набора плоских, полуструктурированных CSV- или JSON-файлов в схематизированный и структурированный формат, который можно запрашивать. Обычно данные преобразуются из необработанных форматов, используемых для приема (например, CSV), в двоичные форматы, которые более эффективны для запросов, так как хранят данные в формате столбцов и часто предоставляют индексы и встроенную статистику данных.

Сложности

  • Формат данных и кодирование. Некоторые из самых сложных проблем возникают, когда файлы используют непредвиденный формат или кодирование. Например, исходные файлы могут использовать сочетание кодировки UTF-16 и UTF-8, содержать непредвиденные разделители (пробел вместо знака табуляции) или символы. Другим распространенным примером являются текстовые поля, содержащие вкладки, пробелы или запятые, которые интерпретируются как разделители. Логика загрузки и анализа данных должна быть достаточно гибкой, чтобы обнаруживать и обрабатывать такие проблемы.

  • Согласование временных срезов. Часто исходные данные помещаются в иерархию папок, которая отображает окна обработки, упорядоченные по годам, месяцам, дням, часам и т. д. В некоторых случаях данные могут быть получены позднее. Например, предположим, что веб-сервер выходит из строя, а журналы за 7 марта не попадают в папку для обработки до 9 марта. Они просто пропускаются, так как получены слишком поздно? Может ли подчиненная логика обработки обрабатывать записи, полученные в неправильном порядке?

Architecture

Архитектура пакетной обработки имеет следующие логические компоненты, показанные на схеме выше.

  • Хранилище данных. Обычно это распределенное хранилище файлов, которое может служить репозиторием для значительных объемов больших файлов в различных форматах. Зачастую этот тип хранилища часто называют Data Lake.

  • Пакетная обработка. Так как наборы данных очень велики, часто в решении обрабатываются длительные пакетные задания. Для них выполняется фильтрация, статистическая обработка и другие процессы подготовки данных к анализу. Обычно в эти задания входит чтение исходных файлов, их обработка и запись выходных данных в новые файлы.

  • Хранилище аналитических данных. Многие решения по обработке больших данных спроектированы так, чтобы подготавливать данные к анализу и предоставлять их в структурированном формате для запросов через средства аналитики.

  • Анализ и создание отчетов. Большинство решений по обработке больших данных предназначены для анализа и составления отчетов, что позволяет получить важную информацию.

  • Оркестрация. При пакетной обработке обычно требуется выполнить оркестрацию для переноса или копирования данных в хранилище, самой обработки, хранения аналитических данных и создания отчетов.

Выбор технологий

Мы рекомендуем применять следующие технологии для пакетной обработки данных в Azure.

Хранилище данных

  • Контейнеры больших двоичных объектов хранилища Azure. Многие существующие бизнес-процессы Azure уже используют хранилище больших двоичных объектов Azure, что делает это хорошим выбором для хранилища больших данных.
  • Azure Data Lake Store. Azure Data Lake Store предлагает практически неограниченное хранилище для файлов любого размера и широкие возможности обеспечения безопасности, что удобно для хранения чрезвычайно крупных решений обработки больших данных, для которых требуется централизованное хранилище содержимого в гетерогенных форматах.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор технологии хранения больших данных в Azure.

Пакетная обработка

  • U-SQL. Это язык обработки запросов, используемый в Azure Data Lake Analytics. Он сочетает декларативный характер SQL с процедурной расширяемостью C# и обеспечивает эффективную обработку данных в значительном масштабе за счет параллелизма.
  • Hive. Это SQL-подобный язык, который поддерживается в большинстве дистрибутивов Hadoop, включая HDInsight. Он может использоваться для обработки данных из любого хранилища, совместимого с HDFS, включая хранилище BLOB-объектов Azure и Azure Data Lake Store.
  • Pig. Это декларативный язык обработки больших данных, используемый во многих дистрибутивах Hadoop, включая HDInsight. Он особенно удобен для обработки данных, которые не структурированы или структурированы частично.
  • Spark. Платформа Spark поддерживает программы пакетной обработки, написанные на разных языках, включая Java, Scala и Python. Spark использует распределенную архитектуру для параллельной обработки данных в нескольких рабочих узлах.

Дополнительные сведения см. в статье о пакетной обработке.

Хранилище аналитических данных

  • Azure Synapse Analytics. Azure синапсе — это управляемая служба на основе технологий баз данных SQL Server и оптимизированная для поддержки крупномасштабных рабочих нагрузок хранилищ данных.
  • SQL Spark. Spark SQL представляет собой API на базе Spark, позволяющий создавать блоки данных и таблицы, к которым можно обращаться через запросы с синтаксисом SQL.
  • HBase. Это хранилище NoSQL с малой задержкой, которое позволяет выполнять высокопроизводительные, гибкие запросы к структурированным и частично структурированным данным.
  • Hive. Помимо полезных возможностей для пакетной обработки, Hive предлагает архитектуру базы данных, концептуально похожую на структуру типичной системы управления реляционной базой данных. Благодаря усовершенствованиям производительности запросов Hive за счет таких инноваций, как обработчик Tez и инициатива Stinger, таблицы Hive можно эффективно использовать в качестве источников для аналитических запросов в некоторых сценариях.

Дополнительные сведения см. в статье о хранилище аналитических данных.

Аналитика и отчетность

  • Azure Analysis Services. Многие решения для обработки больших данных имитируют традиционные корпоративные архитектуры бизнес-аналитики, включая централизованную модель данных OLAP (часто называемую кубом), на которой можно основывать отчеты, панели мониторинга и интерактивный анализ «срезы и кости». Службы Azure Analysis Services поддерживают создание табличных моделей для этих целей.
  • Power BI. Power BI позволяет аналитикам данных создавать интерактивные визуализации на основе моделей данных в модели OLAP или непосредственно из хранилища аналитических данных.
  • Microsoft Excel. Это одно из наиболее широко используемых программных приложений в мире, которое предлагает множество возможностей для анализа и визуализации данных. Аналитики данных могут использовать Excel для создания моделей данных документов из хранилищ аналитических данных или для извлечения данных из моделей данных OLAP в интерактивные сводные таблицы и диаграммы.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор технологии аналитики данных в Azure.

Оркестрация

  • Фабрика данных Azure. Конвейеры фабрики данных Azure можно использовать для определения последовательности действий, запланированных для повторяющихся временных окон. эти действия могут инициировать операции копирования данных, а также задания Hive, Pig, MapReduce или Spark в кластерах HDInsight по запросу. U-SQL задания в Azure Date Lake Analytics; и хранимые процедуры в Azure синапсе или База данных SQL Azure.
  • Oozie и Sqoop. Oozie — это механизм автоматизации заданий для экосистемы Apache Hadoop. Он может использоваться для инициирования операций копирования данных, а также заданий Hive, Pig и MapReduce для обработки данных и заданий Sqoop для копирования данных между HDFS и базами данных SQL.

Дополнительные сведения см. в статье Choosing a data pipeline orchestration technology in Azure (Выбор технологии оркестрации конвейера данных в Azure).

Что такое пакетная обработка?

Удобным способом оптимизации производительности компьютера и экономии времени является пакетная обработка. В отличие от интерактивной обработки, которая запрашивает команду от пользователя, пакетная обработка сохраняет несколько задач и выполняет их, когда компьютер находится в режиме ожидания. Это освобождает память для более исчерпывающих программ и повышает производительность.

Пакетная обработка может остаться незамеченной и останавливаться только тогда, когда она обнаруживает ошибку или завершает все задачи в сценарии. Он позволяет пользователю перераспределять ресурсы своего компьютера между программами, которые он или она желает, и в полной мере использует возможности процессора. Недостатки в том, что нежелательные команды могут выполняться без ведома пользователя.

Название происходит от того времени, когда пользователи вручную вводили программы на перфокартах, а системный оператор передавал их порциями на компьютер. Цены на компьютеры были очень высокими в 1950-х годах, поэтому этот метод был одним из основных способов оптимизации времени и денег, делая компьютеры экономичными. В то время, однако, не многие системы могли загружать несколько программ.

Начиная с разработки персональных компьютеров, часто выполняемые задачи были сохранены в «пакетных файлах» или «сценариях», запланированных к выполнению в более позднее время. Интерпретаторы команд читают эти файлы, но иногда процесс выполняется приложениями с графическим интерфейсом (GUI), которые определяют действия мыши. Записанная последовательность действий GUI имеет название «макрос» и существует только в памяти.

Сегодня этот процесс используется несколькими различными способами. Система пакетной обработки является одним из основных инструментов для программы редактирования изображений Adobe® Photoshop®. Вместо ручной игры с каждым изображением, этот инструмент может вращать, изменять размер и переименовывать столько, сколько требуется пользователю одновременно. Автоматические изменения, которые могут быть сделаны, распространяются на исправление цвета, настройку фильтров и преобразований. Эта система способствует устранению лишних задач, таких как повторение одного и того же шага снова и снова.

Пакетная обработка файлов может конвертировать несколько компьютерных файлов в разные форматы одновременно. Это экономит время, избавляя пользователя от необходимости конвертировать каждый файл отдельно. Обновления базы данных и обработка транзакций также могут сэкономить время, будучи обработанными в том же сценарии.

Одним из примеров пакетной обработки являются ежемесячные счета. Компании-эмитенты кредитных карт не предоставляют клиентам бумажный счет за каждую совершаемую ими транзакцию, но хранят данные, которые будут отправлены партиями в конце месяца. Счета за электричество, арендная плата и почасовая оплата труда работают по одному и тому же принципу.

ДРУГИЕ ЯЗЫКИ

Что такое пакетная обработка в системе Help Desk? (+ бесплатный пробный период)

Что представляет собой пакетная обработка в системе Help Desk?

Пакетная обработка, известная также как массовая обработка или массовые действия, представляет собой функцию программного комплекса Help Desk, позволяющую вам выполнять системные действия в масштабе. Проиллюстрировать эту концепцию может, например, возможность удаления сразу нескольких тикетов, вместо того, чтобы удалять каждый из них по отдельности.

Возможности пакетной обработки, как правило, имеются во всех программных системах по работе с клиентами Help Desk, поскольку эти возможности позволяют ускорить работу персонала и в долгосрочной перспективе экономят компаниям множество времени и средств. Кроме того, применение функционала пакетной обработки позволяет предотвратить профессиональное выгорание сотрудников.

Какие действия можно выполнять с помощью пакетной обработки?

В основном, пакетная обработка применяется, чтобы отметить решенными, перенаправить или удалить одновременно несколько тикетов. В то же время, данная функция в системе LiveAgent не ограничивается одними лишь названными действиями.

Возможности пакетной обработки в LiveAgent

  • Перенаправление тикета (перенаправляет выбранные тикеты конкретному оператору и/или в определенный отдел)
  • Решение тикета (помечает выбранные тикеты статусом ‘решенный’)
  • Добавление заметки (добавляет в выбранные тикеты определенную служебную заметку)
  • Удаление тикета (переносит выбранные тикеты в корзину*)
  • Изменение приоритета тикета (изменяет приоритет выбранных тикетов)
  • Изменение уровня SLA (изменяет уровень SLA выбранных тикетов)
  • Пометка как СПАМ (помечает выбранные тикеты меткой СПАМ)
  • Пометка как НЕ СПАМ (снимает с выбранных тикетов метку СПАМ)
  • Безвозвратное удаление тикета (навсегда удаляет выбранные тикеты из системы**)
  • Отправка ответа (направляет ответ на выбранные тикеты)
  • Изменение темы тикета (изменяет тему выбранных тикетов)
  • Вызов URL (вызывает callback URL или API)
  • Откладывание тикета (откладывает выбранные тикеты)
  • Добавление тега (присваивает выбранным тикетам определенные теги)
  • Удаление тега (удаляет из выбранных тикетов конкретные теги)
  • Оправка электронного письма (отправляет в выбранных тикетах сообщения электронной почты)

* Удаленные тикеты можно восстановить

** Безвозвратно удаленные тикеты восстановить нельзя

Tired of repetitive tasks?

Use our mass actions feature to resolve multiple tickets at once, add tags, request follow-ups, and more. Try it today. No credit card required.

Start free 14-day trial

Как выполнять пакетную обработку

  1. Войдите в систему LiveAgent.
  2. Нажмите ‘Тикеты‘.

При необходимости: нажмите на кнопку ‘пользовательский фильтр‘ и выберите в нем необходимые вам статус, источник или теги тикетов, либо используйте другие имеющиеся параметры, позволяющие вам отфильтровать (отобразить) тикеты, в отношении которых вы хотите выполнить пакетную обработку. Нажмите ‘Применить‘.

  1. Выберите все выведенные фильтром тикеты, нажав на поле-флажок в левом верхнем углу вашей панели управления. Либо же вы можете вручную выбрать нужные тикеты, по отдельности отмечая каждый из них галочками.

4. Нажмите ‘Пакетная обработка‘.

5. В раскрывающемся списке выберите необходимое вам действие пакетной обработки. В этом примере мы будем помечать выбранные тикеты, как отвеченные. 6. Нажмите ‘Выполнить сейчас‘.

7. Подтвердите действие в появившемся диалоговом окне, нажав ‘Да‘.

Как понять, что система успешно выполнила пакетную обработку?

По окончании выполнения пакетной обработки система автоматически уведомит вас об этом, отобразив зеленое всплывающее окно уведомления в нижней части вашего экрана. Либо же, если в ходе выполнения пакетной обработки возникла ошибка, система просто выведет предупреждение об этом в виде красного сообщения об ошибке в вашей панели управления LiveAgent.

Уведомление об успешном завершении пакетной обработки

Сколько тикетов можно обработать с помощью пакетной обработки за один раз?

Система LiveAgent в процессе пакетной обработки за один раз может обработать до 50 000 строк. Однако имейте в виду, что обработка большого количества строк может занять некоторое время. По мере осуществления обработки, изменения будут постепенно отображаться в таблице.

Если вам необходимо за один раз обработать более 50 000 тикетов, пожалуйста, свяжитесь с нашей службой поддержки по электронной почте, в онлайн чате или по телефону.

Мы предлагаем вам содействие в переносе ваших данных к нам из наиболее популярных сторонних Help Desk систем.

Примеры использования пакетной обработки

Пометка тикетов как СПАМа

Давайте представим, что вы получили несколько спам-сообщений электронной почты. Вместо того чтобы помечать каждый такой тикет как спам, вы можете присвоить одновременно им всем этот статус с помощью пакетной обработки.

Добавление тегов

Еще один отличный пример применения пакетной обработки – присвоение тикетам тегов. Давайте представим, что раньше вы не очень-то заморачивались помечать ваши тикеты тегами по их источнику, но теперь озаботились этим вопросом и хотите пометить все тикеты тегами, соответствующими каналу их поступления, чтобы в будущем вам легче было их сортировать и работать с ними. Если в вашей системе Help Desk вручную добавлять тег каждому тикету по отдельности, это займет огромное количество времени. Пакетная же обработка позволит вам выполнить желаемое за несколько секунд (или минут, в зависимости от объема тикетов, которые вам необходимо обработать).

Откладывание тикетов

Возможность отложить тикеты с применением пакетной обработки — это отличный вариант, когда вам необходимо связаться с конкретным перечнем клиентов по истечении определенного количества времени. Причины отложить тикет могут быть различные: отправить повторное сообщение (follow-up), напомнить о предстоящем событии, о распродаже, о наступлении крайнего срока для чего-либо… Причин можно придумать множество. Поэтому пакетная обработка отложенных тикетов – это замечательный инструмент, который отлично подойдет, как специалистам службы клиентской поддержки, так и менеджерам отдела продаж.

Пометка решенными брошенных тикетов

В нашем последнем примере мы опишем возможность помечать решенными тикеты, на которые ваши клиенты перестали отвечать. К примеру, если от клиента не поступало сообщений в тикете на протяжении определенного времени, то, наверное, этот тикет можно отметить решенным. Подобного рода ежемесячное профилактическое обслуживание вашей системы Help Desk позволит вам снизить количество имеющихся открытых тикетов, уменьшая, таким образом, количество запросов, о которых вашим операторам необходимо постоянно беспокоиться.

  • Как же приятно иметь отличный портал, который делает обслуживание наших клиентов лучше.

  • LiveAgent даёт возможность нашим агентам оказывать более качественную, быструю и точную поддержку.

  • LiveAgent помог Covomo достичь две очень важные цели: повысить уровень удовлетворённости клиентов и увеличить объём продаж.

  • Мы используем LiveAgent с августа и очень им довольны.

  • Как только мы стали использовать LiveAgent, наше время отклика сократилось на 60%.

  • Коэффициент конверсии для платных клиентов вырос на 325% за первый месяц, когда мы настроили и начали активно использовать LiveAgent.

  • Должен признаться, что я ещё никогда не имел дело с таким профессиональным подходом к работе с клиентами.

  • Мы считаем, что LiveAgent является лучшим решением для живого чата на сегодняшний день.

  • Мы используем LiveAgent на всех наших сайтах электронной коммерции. Инструмент прост в использовании и повышает нашу производительность.

  • С помощью LiveAgent мы можем предоставить нашим клиентам поддержку, где бы они ни находились.

  • Я могу порекомендовать LiveAgent всем, кто заинтересован в улучшении и повышении эффективности обслуживания своих клиентов.

  • Я уверен, что мы бы потратили 90% нашего рабочего дня на сортировку писем, если бы у нас не было LiveAgent.

  • С LiveAgent мы можем порадовать наших игроков, оказывая более эффективную поддержку, которая приводит к большему доходу.

  • LiveAgent — надежный, недорогой и просто отличный выбор для любого быстрорастущего онлайн-бизнеса!

  • Нам нравится LiveAgent, потому что он прост в использовании и обладает большим функционалом, например, полезными функциями отчётности.

  • Мы любим LiveAgent — он делает поддержку наших клиентов проще.

  • Мы хотим предложить нашим клиентам лучшую поддержку. Вот почему мы выбрали LiveAgent.

  • Начиная от настройки до постоянной поддержки и всего остального, команда LiveAgent не перестает удивлять.

  • LiveAgent экономит нам сотни драгоценных минут ежедневно, делая обслуживание клиентов понятным и организованным.

  • Неограниченное количество агентов, электронная почта, социальные сети и телефонная интеграция. Все это за копейки по сравнению с предыдущим провайдером.

  • «Мы используем LiveAgent с 2013 года. Мы не можем даже представить, как можно работать без него».

  • «Это экономичное решение, способное помочь вам справиться с большим количеством запросов, поступающих по разным каналам».

  • «Отвечать на электронные письма с помощью Outlook было очень сложно. С LiveAgent мы уверены, что ответ на каждое письмо предоставляется…

  • «LiveAgent потрясающе! Я без проблем установил его и приступил к работе уже через несколько минут».

  • «Я настоятельно рекомендую продукт LiveAgent, не просто как альтернативу Kayako, а как намного более хорошее, более ценное решение».

  • «Команда поддержки всегда отвечала быстро и предлагала быстрые в реализации решения».

  • «Это решение помогает нам разбивать тикеты на категории и отслеживать, что клиентам нужно больше всего».

  • «Мы считаем LiveAgent великолепным инструментом для общения с клиентами».

  • «LiveAgent ускорило нашу коммуникацию с клиентами и обеспечило нам возможность общаться с ними с помощью чата».

  • «Если коротко: LiveAgent лучше любого другого решения по той же и даже более высокой цене».

Какие преимущества дает функционал пакетной обработки?

Пакетная обработка – это функция, разработанная, чтобы помогать вам и вашей команде специалистов клиентской поддержки. С этой функцией эффективность ваших рабочих процессов может вырасти невероятно. Благодаря пакетной обработке, вы сможете попрощаться с ручной однообразной рутинной работой, отнимающей безумное количество времени и изматывающей однообразным щелканьем мышью по кнопкам. Пакетная обработка позволит автоматизировать весь процесс и освободит вашим сотрудникам время, которое они смогут тратить на более важные вещи, такие как выстраивание и развитие отношений с клиентами компании. В итоге, ваш персонал будет тратить больше времени на поддержку и помощь клиентам, и меньше – на выполнение административных задач, что приведет к росту уровня клиентской удовлетворенности, лояльности и ценности ваших клиентов.

Освобождение ваших операторов от ручной повторяющейся монотонной работы позволяет предотвратить снижение эффективности работы и профессиональное выгорание персонала. Никому не нравится быть роботом и бездумно выполнять механические действия. Напротив, большинство специалистов клиентской поддержки хотят приносить пользу людям, помогая им решать проблемы и преодолевать трудности. Возможности пакетной обработки позволят вашим операторам чувствовать себя в своей тарелке, ощущать себя счастливыми и занятыми полезным делом. Кроме того, повысится и прибыльность вашего бизнеса. Согласно исследованию IES, прибыль организации можно увеличить на $2400 на одного сотрудника, повысив вовлеченность этого сотрудника всего на 10%.

Ресурсы базы знаний

Готовы ускорить ваши рабочие процессы?

Пользуйтесь нашей функцией пакетной обработки, чтобы помечать решенными одновременно несколько тикетов, добавлять к нескольким тикетам теги, запрашивать повторную связь (follow-up) и выполнять множество других массовых действий. Попробуйте эту функцию уже сегодня. Вводить данные вашей банковской карты для этого не потребуется. Начните ваш бесплатный 14-дневный ознакомительный период.

Мы предлагаем вам содействие в переносе ваших данных к нам из наиболее популярных сторонних Help Desk систем.

Более 3000 обзоров

Пакетная обработка. Photoshop. Мультимедийный курс

Пакетная обработка

Мы рассмотрели создание и применение макросов. Теперь вы можете со з дать любой макрос и быстро выполнить набор рутинных операций над активным документом.

Теперь представьте, что вы ежедневно сбрасываете на жесткий диск десятки фотографий и ко всем нужно применить операции предварительной обработки, например уменьшить размер и выровнять уровни. С помощью макроса это можно сделать, но каждый раз перед запуском макроса вам придется выделять нужный файл в окне приложения. Здесь вам поможет режим пакетной обработки, который позволит вам применить макрос сразу к группе файлов. Вы можете даже не загружать эти файлы в программу.

Прежде всего создайте макрос, который будет выполнять все необходимые операции. Например, макрос, подобный тому, который мы создали для примера.

Затем выполните команду меню Файл ? Автоматизация ? Пакетная обработка. Появится окно Пакетная обработка (рис. 12.4).

Рис. 12.4. Окно Пакетная обработка

В раскрывающемся списке Набор выберите группу, в которой находится ранее созданный вами макрос.

В раскрывающемся списке Операция выберите имя макроса, который нужно применить к группе файлов.

Далее следует указать источник файлов в раскрывающемся списке Источник.

• Папка. Будут обработаны все файлы, расположенные в определенной папке. Нажмите кнопку Выбрать и в появившемся диалоговом окне укажите папку с этими файлами.

• Открытые файлы. Будут обработаны файлы, которые в данный момент загружены в программу Photoshop.

Затем укажите действия, которые будут применены к уже модифицированным (обработанным файлам). Действие выбирают в раскрывающемся списке Назначение.

• Не сохранять. После обработки файлы останутся загруженными в окне программы.

• Сохранить и закрыть. Файлы будут сохранены в той же папке под теми же именами и закрыты. Оригиналы при этом будут удалены.

• Папка. Вы можете выбрать любую другую папку для сохранения измененных файлов, а также настроить алгоритм назначения им имени.

Остановимся на последнем пункте подробнее. Нажав кнопку Выбрать в области Назначение, откройте диалоговое окно и выберите в нем папку, в которую будут сохранены обработанные файлы.

Далее нужно настроить алгоритм именования новых файлов. Имя файла может состоять из шести различных значений, которые выбирают в шести раскрывающихся списках. Самый простой вариант – это сохранить файлы под теми же именами, что и исходные. Такой вариант вам предлагается по умолчанию: в первом раскрывающемся списке вы видите пункт Имя файла, а во втором – расширение. Иными словами, новое имя будет построено по алгоритму Имя файла+расширение. Имя и расширение при этом берутся из исходных файлов.

Но мы рассмотрим более сложный вариант. Сделаем так, чтобы имя файла содержало исходное имя, дату в формате ддммгг, порядковый номер и расширение. Для этого выполним следующие действия.

1. В первом раскрывающемся списке оставьте пункт Имя документа.

2. Во втором раскрывающемся списке (справа) выберите пункт ддммгг (дата).

3. В третьем раскрывающемся списке (под первым) выберите пункт Порядковый номер (2 цифры). Две цифры в данном случае означает, что порядковый номер будет двухзначным (01, 02, 0312, 13 и т. д.).

4. В четвертом раскрывающемся списке (под вторым) выберите пункт расширение.

Теперь обратите внимание на метку Пример в левой верхней части области Имена файлов. Там представлен пример названия новых файлов: МойФайл20030801.gif. В данном случае МойФайл – это название исходного файла, 200308 – текущая дата (20 марта 2008 года), 01 – порядковый номер файла и gif – исходное расширение. В поле Начальный порядковый № можно указать число, начиная с которого файлы будут нумероваться по порядку.

После нажатия кнопки Да начнется пакетная обработка файлов. Данная операция может занять длительное время, поскольку каждый файл открывается в окне программы, обрабатывается макросом, сохраняется. Конечно, время пакетной обработки зависит от множества факторов: размера обрабатываемых файлов, сложности макроса и быстродействия компьютера (мощности процессора, объема оперативной памяти и скорости работы дисковой системы). Но пакетная обработка, несомненно, занимает намного меньше времени, чем если бы вы обрабатывали файлы вручную.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Необходима пакетная обработка фотографий? Воспользуйтесь программой Tinuous!

– Автор: Игорь (Администратор)

Если вы когда-нибудь сталкивались с такой рутинной задачей, как однотипная обработка кучи цифровых фотографий или любых других изображений, то, наверное, знаете, насколько это занятие может быть утомительным. Вначале открыть фотографию, затем изменить размер, после переконвертировать в нужный формат и, наконец, сохранить. И так для сотни другой. Конечно, горячие клавиши спасают и немного сокращают требуемое время. Но, если быть честным, то это можно сравнить с каплей в море. 

Однако, есть способ намного проще и быстрее справиться с задачей. В этом вам поможет небольшая программа Tinuous для пакетной обработки фотографий. Tinuous позволяет выполнять однотипные операции для большого числа фотографий, включая изменение размера, переименование файлов, преобразование в различные форматы, корректировка цвета и многое другое. 

Примечание: Существует много программ, которые позволяют выполнять пакетную обработку. Однако, среди аналогов Tinuous, большинство являются полноценными редакторами изображений, как например IrfanView. Конечно, наличие большого числа функций — это здорово. Но, если у вас уже есть редактор, а то и не один, и вам всего лишь нужно средство для быстрой пакетной обработки картинок, то установка «еще одного» редактора к уже имеющейся коллекции, ради пары тройки функций — это весьма сомнительная затея. 

Рисунок 1. Обзор функций в краткой форме

Приложение разработано японской компанией под названием Vieas и поставляется с рядом полезных возможностей, которые перечислены на рисунке 1 (скриншот с сайта разработчика). Программа поддерживает все текущие версии Windows, включая 32-битные и 64-битные системы. На сайте разработчика, вы можете скачать как версию программы с инсталлятором (exe файл), так и портативную. (ссылка на страницу с программой).

Рисунок 2. Интерфейс программы

Интерфейс программы разделен на несколько вкладок, на каждой из которых можно настроить различные опции. Однако, необходимо отметить, что если с настройкой базовых функций справится даже начинающий пользователь, то с расширенной функциональностью могут возникнуть небольшие трудности, в основном из-за необходимости некоторых познаний в предметной области. К сожалению, файл справки только на японском языке, но ряд сведений все же можно найти на просторах интернета. В крайнем случае, вы всегда можете провести эксперимент.

Примечание: В принципе, большинство программ среди одного класса схожи. Редко бывает так, что какая-либо программа кардинально отличается от своих аналогов. Так что, с большой вероятностью, можно сказать, что пояснения к опциям из одной программы подойдут для опций из другой программы. Это справедливо практически для всех типов программ, за исключением таких классов программ, где одни и те же опции могут быть реализованы большим количеством способов (например, базы данных).

Небольшое тестирование показало, что программа достаточно быстро справляется с пакетной обработкой изображений, и это при ее весе всего в 850 Кб. Так что если вам необходимо быстро подкорректировать ваши фотографии или любые другие картинки, то Tinuous определенно стоит попробовать.

 

☕ Хотите выразить благодарность автору? Поделитесь с друзьями!

  • Как узнать скорость чтения и записи жесткого диска в Windows и Mac OS X?
  • Монитор ресурсов Windows 7
Добавить комментарий / отзыв

Пакетная обработка: Введение — BMC Software

Проще говоря, пакетная обработка — это процесс, с помощью которого компьютер выполняет пакеты заданий, часто одновременно, в непрерывном последовательном порядке. Это также команда, которая обеспечивает выполнение больших заданий небольшими частями для повышения эффективности в процессе отладки.

У этой команды много названий, включая Workload Automation (WLA) и Job Scheduling. Как и большинство вещей в программировании, со временем он меняется. К счастью, эти изменения сделали обработку пакетных заданий более сложной и эффективной.Для многих компаний это необходимый компонент их повседневного успеха.

В этой статье мы сделаем обзор пакетной обработки, рассмотрим варианты использования, а также преимущества и недостатки, а затем предложим рекомендации по определению, подходит ли вам пакетная обработка.

Развитие пакетной обработки

Сегодня определяющей характеристикой пакетной обработки является отсутствие взаимодействия с пользователем. Есть несколько ручных процессов, чтобы запустить его. Это часть того, что делает его таким успешным и эффективным, но так было не всегда.Пакетная обработка началась с использования перфокарт, на которых составлялись таблицы, указывающие компьютерам, что им делать. Часто колоды или партии карт обрабатывались одновременно. Эта практика восходит к 1890 году, когда Герман Холлерит создал перфокарты для обработки данных переписи. Работая в Бюро переписи населения США, он разработал систему, с помощью которой карта, которую он пробивал вручную, считывалась электромеханическим устройством. Холлерит вскоре основал небольшую компанию, которую мы знаем сегодня как IBM.

Перфокарта произвела революцию в способах ведения бизнеса, но это было тогда.За последние два десятилетия пакетная обработка продолжила свое развитие. Специалисты по вводу данных больше не нужны. Большинство функций пакетной обработки активируются без взаимодействия, и они выполняются в соответствии с указанными временными требованиями. Некоторые работы выполняются в режиме реального времени с функциями ежедневного мониторинга и отчетности, другие — немедленно.

Зависимости и мониторы в пакетной обработке

Сегодняшняя пакетная обработка использует предупреждения управления на основе исключений, чтобы уведомить нужных людей в случае возникновения проблем.Это позволяет менеджерам работать без регулярной проверки хода выполнения партий. Идея состоит в том, что менеджерам вообще не нужно регистрироваться, если они не получают предупреждение о критическом исключении.

Исключения определяются системой зависимостей и мониторов, которые необходимы для программного обеспечения:

  • Зависимости — это события, запускающие пакетную обработку. Это может быть так, что клиент размещает онлайн-заказ или пользователь запрашивает новые расходные материалы, в результате чего система генерирует запрос.. Зависимость запустила пакетную обработку.
  • Мониторы ищут отклонения в партии. Возможно, выполнение одной работы занимает больше времени, чем обычно. Следующее задание не может начаться, пока не закончится предыдущее. Если это вызывает необычную задержку, монитор поймает это, сгенерирует исключение и отправит его менеджеру.

Когда использовать пакетную обработку

При использовании пакетной обработки можно ожидать задержек. Однако для многих ситуаций такая задержка перед началом передачи данных не является большой проблемой — процессы, использующие эту функцию, не являются критически важными в данный момент.

Пакетную обработку следует рассматривать в ситуациях, когда:

  • Переводы в реальном времени и результаты не имеют решающего значения
  • Требуется обработка больших объемов данных
  • Доступ к данным осуществляется партиями, а не потоками
  • Сложные алгоритмы должны иметь доступ ко всей партии
  • Таблицы в реляционных базах данных необходимо объединить
  • Работа повторяющаяся

Преимущества пакетной обработки

Компании развертывают системы пакетной обработки по ряду причин.Владельцы бизнеса должны учитывать общее влияние при выборе нового программного обеспечения для своей организации.

Скорость по более низкой цене

Поскольку для пакетной обработки не требуются специалисты по вводу данных для поддержки ее функционирования, это помогает снизить операционные расходы, которые компании тратят на рабочую силу. Кроме того, для его работы не требуется никакого дополнительного оборудования, кроме компьютера.

Фактически, использование пакетной обработки может снизить зависимость компании от другого дорогостоящего оборудования, что делает его относительно недорогим решением, помогающим предприятиям экономить деньги и время.Без возможности ошибки пользователя пакетные процессы выполняются наиболее эффективным способом. Результат — быстрая и точная обработка данных, а у менеджеров появляется больше времени на повседневные операции.

Автономные функции

Системы пакетной обработки работают в автономном режиме, поэтому, когда рабочий день заканчивается, системы пакетной обработки по-прежнему работают в фоновом режиме, продолжая работать. Это дает менеджерам полный контроль над тем, когда начинать процессы.

Программное обеспечение

можно настроить для обработки определенных пакетов в течение ночи, что представляет собой удобное решение для предприятий, которые не хотят, чтобы такая работа, как автоматическая загрузка, мешала повседневной деятельности.

Простое автоматическое управление

Менеджерам достаточно, чтобы каждый час не входить в систему, чтобы проверять свои партии. Система уведомлений на основе исключений современного программного обеспечения для пакетной обработки позволяет менеджерам легко выполнять свою работу, не беспокоясь о том, правильно ли работает их программное обеспечение и завершаются ли партии. Если возникает проблема, уведомления отправляются нужным людям для ее решения. Менеджеры могут использовать невмешательство, будучи уверенными в том, что их программное обеспечение для пакетной обработки выполняет свою работу.

Простота

По сравнению с обработкой в ​​реальном времени или потоковой обработкой, пакетная обработка значительно менее сложна: она не требует постоянной поддержки системы для ввода данных или уникального оборудования. После установки и установки пакетная система не требует интенсивного обслуживания, что делает ее решением с относительно низким барьером для входа.

Недостатки пакетной обработки

Хотя пакетная обработка отлично подходит для многих сценариев, владельцы также должны учитывать эти компоненты, что может быть недостатком для определенных компаний.

Развертывание и обучение

Как и в случае с любой новой технологией, управление этими системами требует некоторого обучения. Незнакомые менеджеры должны будут понимать, что запускает пакет, как их планировать и что означают, помимо прочего, уведомления об исключениях.

Комплексная отладка

При возникновении ошибки менеджеры также должны знать, как ее исправить. Отладка систем пакетной обработки может быть довольно сложной задачей. Скорее всего, вам понадобится штатный сотрудник, специализирующийся на этих системах; в противном случае ожидайте дополнительных затрат, когда вам потребуется помощь внешнего консультанта.

Стоимость

В то время как большинство предприятий экономят деньги на рабочей силе и оборудовании, когда переходят на пакетную обработку, у некоторых предприятий нет специалистов по вводу данных или необходимого дорогостоящего оборудования. Для таких предприятий стоимость некоторых систем дозирования может показаться непосильной.

Пакетная обработка против потоковой обработки

Учитывая преимущества обоих, многие организации сталкиваются с дилеммой: что лучше: пакетная обработка или потоковая обработка? Хотя четкий ответ может быть идеальным, не существует единого варианта, который был бы идеальным решением для каждого случая, скорее, оптимальный метод варьируется в зависимости от потребностей, компании и конкретной ситуации.

Благодаря способности обрабатывать большие объемы данных одновременно, даже миллионы записей, которые хранятся и сохраняются в течение дня, пакетная обработка является хорошим вариантом для вещей, которые могут подождать до нерабочих часов. Примеры:

  • Все счета-фактуры по отдельным позициям
  • Расчет заработной платы
  • Все отдельные транзакции, которые финансовая фирма может представить в течение любой данной недели

Потоковая обработка, с другой стороны, полезна для процессов или систем, которые зависят от доступа к данным в реальном времени.Имея возможность почти мгновенно анализировать потоковые данные, этот метод лучше подходит для сценариев, в которых события происходят часто и близко друг к другу и не могут ждать до вечера, когда компьютеры будут бездействовать. Этот тип обработки лучше всего использовать для таких задач, как кибербезопасность и обнаружение мошенничества, поскольку их необходимо обнаруживать немедленно, чтобы снизить риски.

Многие организации пришли к выводу, что сочетание пакетной и потоковой обработки является наиболее выгодным для рабочих процессов, причем каждый метод используется по мере необходимости.

Нужна ли мне пакетная обработка?

Если вам все еще интересно, подходит ли вам пакетная обработка, подумайте о примерах того, где вы могли бы использовать эту функцию в своем бизнесе. Есть ли пробелы, которые вы могли бы заполнить автоматизацией?

Вот некоторые из них:

  • Процессы расчета заработной платы и табели рабочего времени сотрудников
  • Выписки из банка
  • Выставление счетов по отдельной позиции
  • Поток, аналитика и обработка транзакций
  • Исследования и отчетность
  • Электронная почта
  • Цепочка поставок и выполнение
  • Другие запросы

Как показывает опыт, если вы регулярно выполняете большие вычислительные операции вручную, велика вероятность, что правильное программное обеспечение для пакетной обработки может стать ключом к высвобождению большего количества времени и денег для вашей организации.

Есть также несколько вопросов, которые следует учитывать при принятии решения о том, нужна ли вашей компании пакетная обработка:

  • Как вы обеспечиваете правильное выполнение ручной работы? Есть ли у вас система для определения того, что они были отправлены и обработаны в правильном порядке?
  • У вас есть задания, ожидающие начала, которые зависят от другого завершения? Есть ли у вас система для отслеживания каждой работы до завершения или которая знает, когда будет выполнена первая работа?
  • Вы вручную проверяете наличие новых файлов? Достаточно ли часто ваш скрипт выполняет цикл, чтобы быть эффективным при проверке файлов?
  • Есть ли у вас текущая настройка с повторными попытками на уровне задания на вашем сервере? Какое влияние это имеет? Вы бы выиграли от снижения нагрузки на сервер?
  • Как вы отслеживаете зависимости между серверами? Как узнать, что зависимый сервер будет доступен при необходимости?

Автоматизация планирования заданий для вашей компании

По своей природе современные системы нацелены на то, чтобы освободить менеджеров от повседневных мелочей, предотвратить ошибки пользователей и способствовать быстрому и эффективному завершению работы с минимальным контролем.Пакетная обработка дает дополнительный эффект экономии денег почти для всех предприятий, которые ее развертывают.

Однако, как отмечалось выше, здесь не обошлось и без соображений. Компании, у которых нет ИТ-персонала для реализации успешного плана развертывания и обслуживания, по-прежнему могут извлечь выгоду из пакетной обработки, но им следует подготовиться к тому, чтобы инвестировать время и деньги в партнерство с ИТ-экспертами, чтобы обеспечить успешный запуск и удобство работы конечных пользователей.

BMC для автоматизации рабочих нагрузок

Дополнительную информацию по этой теме см. В нашем блоге по автоматизации рабочих нагрузок BMC.Готовы увидеть, что BMC может сделать для вашей компании? Изучите автоматизацию рабочих нагрузок, включая пакетную обработку, с Control-M.

Современный подход к пакетной обработке

Оркестровка рабочего процесса приложений — это современный подход к пакетной обработке, который может предотвратить производственные сбои для своевременного и своевременного предоставления услуг. Читать электронную книгу ›

Эти публикации являются моими собственными и не обязательно отражают позицию, стратегию или мнение BMC.

Обнаружили ошибку или есть предложение? Сообщите нам об этом по электронной почте [email protected]

в реальном времени, пакетная обработка и потоковая обработка — BMC Software

При постоянной скорости инноваций разработчики могут рассчитывать на анализ терабайтов и даже петабайт данных за любой заданный период времени. (В конце концов, данные привлекают больше данных.)

Конечно, это дает множество преимуществ. Но что делать со всеми этими данными? Может быть сложно определить лучший способ ускорить и ускорить эти технологии, особенно когда реакции должны происходить быстро.

Для компаний, ориентирующихся на цифровые технологии, все чаще встает вопрос о том, как лучше всего использовать обработку в реальном времени, пакетную обработку и потоковую обработку. Этот пост объяснит основные различия между этими типами обработки данных.

Операционные системы реального времени

Операционные системы реального времени обычно ссылаются на реакций на данные. Систему можно отнести к категории систем, работающих в реальном времени, если она может гарантировать, что реакция будет в сжатые сроки, обычно в считанные секунды или миллисекунды.

Одним из лучших примеров систем реального времени являются системы, используемые на фондовом рынке. Если котировка акций должна поступить из сети в течение 10 миллисекунд после размещения, это будет считаться процессом в реальном времени. Было ли это достигнуто за счет использования программной архитектуры, использующей потоковую обработку, или просто аппаратной обработки, не имеет значения; гарантия сжатых сроков делает это в режиме реального времени.

Другие ситуации, когда использование систем реального времени было бы полезным:

  • Банкоматы
  • Авиадиспетчерская
  • Антиблокировочная тормозная система в автомобиле

Вызовы

Хотя этот тип системы может изменить правила игры, на самом деле системы реального времени чрезвычайно сложно реализовать с использованием общих программных систем.Поскольку эти системы берут на себя контроль над выполнением программы, это выводит на совершенно новый уровень абстракции.

Это означает, что разница между потоком управления вашей программы и исходным кодом больше не очевидна, потому что система реального времени выбирает, какую задачу выполнить в этот момент. Это полезно, поскольку позволяет повысить производительность за счет более высокой абстракции и упростить проектирование сложных систем, но в целом означает меньший контроль, который может быть трудно отлаживать и проверять.

Другая общая проблема операционных систем реального времени заключается в том, что задачи не являются изолированными объектами. Система решает, какие задачи запланировать, и отправляет задачи с более высоким приоритетом перед задачами с более низким приоритетом, тем самым откладывая их выполнение до тех пор, пока не будут выполнены все задачи с более высоким приоритетом.

Все чаще и чаще некоторые программные системы начинают использовать некую разновидность обработки в реальном времени, когда крайний срок не является абсолютным, а скорее вероятным. Известные как системы мягкого реального времени, они обычно или в целом могут уложиться в установленные сроки, хотя производительность начнет ухудшаться, если будет пропущено слишком много сроков.

Пакетная обработка

Пакетная обработка — это одновременная обработка большого объема данных. Данные легко состоят из миллионов записей за день и могут храниться различными способами (файл, запись и т. Д.). Работы обычно выполняются одновременно в непрерывном последовательном порядке.

Примером пакетной обработки задания являются все транзакции, которые финансовая фирма может отправить в течение недели. Дозирование также можно использовать в:

  • Расчет заработной платы
  • Счета-фактуры по позициям
  • Цепочка поставок и выполнение

Пакетная обработка данных — чрезвычайно эффективный способ обработки больших объемов данных, которые собираются за определенный период времени.Это также помогает снизить операционные расходы, которые компании могут тратить на рабочую силу, поскольку не требуют специализированных клерков по вводу данных для поддержки его функционирования. Его можно использовать в автономном режиме и дает менеджерам полный контроль над тем, когда начинать обработку, будь то ночь, конец недели или платежный период.

Вызовы

Как и все остальное, у использования программного обеспечения для пакетной обработки есть несколько недостатков. Одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются предприятия, заключается в том, что отладка этих систем может быть сложной задачей.Если у вас нет выделенной ИТ-команды или специалиста, попытки исправить систему при возникновении ошибки могут быть вредными, вызывая потребность в помощи внешнего консультанта.

Еще одна проблема с пакетной обработкой заключается в том, что компании обычно внедряют ее для экономии денег, но программное обеспечение и обучение вначале требуют приличных затрат. Менеджеры должны быть обучены, чтобы понимать:

  • Как запланировать партию
  • Что их запускает
  • Что означают определенные уведомления

(Подробнее о современной пакетной обработке.)

Обработка потоков

Потоковая обработка — это процесс, позволяющий практически мгновенно анализировать данные, передаваемые с одного устройства на другое.

Этот метод непрерывных вычислений происходит, когда данные проходят через систему без обязательных временных ограничений на вывод. Благодаря почти мгновенному потоку системы не требуют хранения больших объемов данных.

Потоковая обработка очень полезна, если события, которые вы хотите отслеживать, происходят часто и близко друг к другу по времени.Также лучше использовать, если событие необходимо сразу обнаружить и быстро отреагировать. Таким образом, потоковая обработка полезна для таких задач, как обнаружение мошенничества и кибербезопасность. Если данные транзакции обрабатываются в потоке, мошеннические транзакции могут быть идентифицированы и остановлены еще до их завершения.

Вызовы

Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются организации при потоковой обработке, заключается в том, что скорость вывода долгосрочных данных системы должна быть такой же или более высокой, чем скорость долгосрочного ввода данных, иначе у системы начнутся проблемы с хранением и объем памяти.

Еще одна проблема — попытаться найти лучший способ справиться с огромным объемом данных, которые генерируются и перемещаются. Чтобы поддерживать поток данных через систему, работающий на самом высоком оптимальном уровне, организациям необходимо создать план того, как уменьшить количество копий, как нацелить вычислительные ядра и как использовать иерархию кеша в лучший способ.

Заключение

Несмотря на то, что все эти системы имеют преимущества, в конечном итоге организациям следует учитывать потенциальные преимущества каждой из них, чтобы решить, какой метод лучше всего подходит для конкретного варианта использования.

Дополнительные ресурсы

Управляйте sl как для ваших пакетных сервисов joe goldberg from BMC Software

Современный подход к пакетной обработке

Оркестровка рабочего процесса приложений — это современный подход к пакетной обработке, который может предотвратить производственные сбои для своевременного и своевременного предоставления услуг. Читать электронную книгу ›

Эти публикации являются моими собственными и не обязательно отражают позицию, стратегию или мнение BMC.

Обнаружили ошибку или есть предложение? Сообщите нам об этом по электронной почте [email protected]

Пакетная обработка и оркестровка рабочей нагрузки: обзор

Что такое пакетная обработка рабочих нагрузок?

Пакетная обработка рабочей нагрузки относится к группам заданий (пакетам), которые планируется обрабатывать одновременно. Традиционно пакетные рабочие нагрузки обрабатываются во время пакетных окон, периодов времени, когда общая загрузка ЦП низкая (обычно в ночное время).Причина этого двоякая:

  1. Пакетные рабочие нагрузки могут потребовать высоких процессоров, занимая ресурсы, необходимые для других операционных процессов в течение рабочего дня
  2. Пакетные рабочие нагрузки обычно используются для обработки транзакций и создания отчетов, например, для сбора всех записей о продажах, которые были созданы в течение рабочего дня. рабочего дня

Сегодня пакетная обработка выполняется с помощью планировщиков заданий, систем пакетной обработки, решений для автоматизации рабочих нагрузок и приложений, встроенных в операционные системы.Инструмент пакетной обработки получает входные данные, учитывает системные требования и координирует планирование для обработки больших объемов. Пакетная обработка отличается от потоковой обработки тем, что для пакетной обработки требуется прерывистая информация.

История Пакетная обработка

Пакетная обработка уходит корнями в предысторию компьютеров. Еще в 1890 году Бюро переписи населения США использовало электромеханический табулятор для записи информации переписи населения США.Герман Холлерит, который изобрел табулятор, основал компанию, которая, в свою очередь, стала IBM.

Суперкомпьютер CDC 6600, около 1964 г. / Фото Арнольда Рейнхольда

К середине 20 века пакетные задания выполнялись с использованием данных, перфорированных на картах. В 1960-х годах с развитием мультипрограммирования компьютерные системы начали выполнять несколько пакетных заданий одновременно для обработки данных с магнитной ленты вместо перфокарт.

По мере развития и становления мэйнфреймов более мощными, выполнялось все больше пакетных заданий, и поэтому были разработаны приложения, обеспечивающие выполнение пакетных заданий только при наличии достаточных ресурсов во избежание задержек.Это помогло создать современные системы пакетной обработки.

Примеры пакетной обработки

Варианты использования пакетной обработки можно найти в банках, больницах, бухгалтерии и любой другой среде, где необходимо обрабатывать большой набор данных. Например, генерация отчетов запускается после закрытия бизнеса, когда все транзакции по кредитным картам были завершены. Коммунальные предприятия собирают данные об использовании клиентами и запускают пакетные процессы для определения выставления счетов.

В другом случае компания по управлению финансовыми данными запускает пакетные процессы в ночное время, которые предоставляют финансовые отчеты непосредственно банкам и финансовым учреждениям, которые они обслуживают.

Преимущества и недостатки Пакетная обработка

Пакетная обработка полезна, поскольку она обеспечивает метод обработки больших объемов данных без использования ключевых вычислительных ресурсов. Если поставщику медицинских услуг необходимо обновить записи о выставлении счетов, может быть лучше запустить пакет в ночное время, когда потребности в ресурсах будут низкими.

Точно так же пакетная обработка помогает сократить время простоя за счет выполнения заданий, когда доступны вычислительные ресурсы.

Однако средства пакетной обработки

часто ограничены по объему и возможностям. Для интеграции пакетной системы с новыми источниками данных часто требуются настраиваемые сценарии, что может создавать проблемы кибербезопасности при включении конфиденциальных данных. Традиционные пакетные системы также могут быть плохо оборудованы для обработки процессов, требующих данных в реальном времени, например потоковой обработки или обработки транзакций.


Получите участие и бюджет, необходимые для вашей инициативы по автоматизации ИТ

Ознакомьтесь с пятью стратегиями, которые помогут вам создать бизнес-обоснование для достижения ваших целей автоматизации ИТ.


Современные Системы периодической обработки

Современные системы пакетной обработки предоставляют ряд возможностей, которые упрощают группам управление большими объемами рабочих нагрузок. Это может включать автоматизацию на основе событий, , ограничения и мониторинг в реальном времени.Эти современные возможности помогают гарантировать выполнение пакетов только при наличии всех необходимых данных, сокращая задержки и ошибки.

Чтобы еще больше сократить задержки, современные системы пакетной обработки включают алгоритмы балансировки нагрузки, чтобы гарантировать, что пакетные задания не отправляются на серверы с нехваткой памяти или недостаточным количеством доступных ЦП.

Между тем, расширенные возможности планирования даты и времени позволяют планировать пакеты с учетом настраиваемых праздников, финансовых календарей, нескольких часовых поясов и многого другого.

Однако из-за растущей потребности в данных в реальном времени и возрастающей сложности современной обработки данных многие ИТ-организации выбирают платформы автоматизации и оркестрации рабочих нагрузок , которые предоставляют расширенные инструменты для управления данными и интеграции.

Пакетная обработка переходит в облако

Современный ИТ-отдел разнообразен, распределен и динамичен. Вместо того чтобы полагаться на однородные мэйнфреймы и локальные центры обработки данных, пакетные процессы выполняются в гибридных средах .Для этого есть веская причина.

Как упоминалось ранее, пакетные процессы часто являются ресурсоемкими. Сегодня, с ростом больших объемов данных и онлайн-транзакций, пакетные рабочие нагрузки могут потребовать довольно много. Использование облачной инфраструктуры дает ИТ-отделам возможность выделять вычислительные ресурсы по запросу, вместо того, чтобы устанавливать физические серверы, которые в течение значительного времени дня, вероятно, будут простаивать.

Объем данных, которыми ИТ-отдел должен управлять для удовлетворения потребностей бизнеса, продолжает расти, и инструменты пакетной обработки рабочих нагрузок развиваются для удовлетворения этих потребностей.Например, у ИТ-отдела нет ресурсов, необходимых для ручного выполнения каждого процесса ETL или для ручной настройки, подготовки и деинициализации виртуальных машин. Вместо этого используются инструменты пакетной рабочей нагрузки для автоматизации и согласования этих задач в сквозные процессы.

Например, инструмент автоматизации и оркестрации может использоваться для перемещения данных в различные компоненты кластера Hadoop и из них в рамках сквозного процесса, который включает в себя подготовку виртуальных машин, выполнение заданий ETL на платформе BI, а затем доставка этих отчетов по электронной почте.

По мере того, как организации становятся все более зависимыми от облачных ресурсов и приложений, способность координировать планирование заданий и пакетные рабочие нагрузки на разнородных платформах становится критически важной.

Пакетная оркестровка рабочей нагрузки

Инструменты автоматизации и оркестрации становятся все более расширяемыми, при этом несколько решений для автоматизации рабочих нагрузок уже предоставляют универсальные соединители и адаптеры REST API с низким кодом, которые позволяют интегрировать практически любой инструмент или технологию без написания сценариев.

Это важно, потому что вместо того, чтобы планировщики заданий, инструменты автоматизации и пакетные процессы выполнялись разрозненно, ИТ-отдел может использовать инструмент оркестровки рабочих нагрузок для централизованного управления, мониторинга и устранения неполадок всех пакетных заданий.

Инструменты оркестровки ИТ могут, например, автоматически создавать и сохранять файлы журналов для каждого экземпляра пакета, что позволяет ИТ-специалистам быстро определять первопричины при возникновении проблем. Мониторинг и оповещения в режиме реального времени позволяют ИТ-специалистам реагировать или предотвращать задержки, сбои и неполные запуски, ускоряя время отклика при возникновении проблем.

Автоматические перезапуски и рабочие процессы автоматического исправления также становятся все более распространенными, в то время как пакетным заданиям можно назначать приоритеты, чтобы гарантировать доступность ресурсов во время выполнения.

Кроме того, расширяемые инструменты пакетной обработки позволяют консолидировать унаследованные сценарии и пакетные приложения, позволяя ИТ-специалистам упростить и сократить эксплуатационные расходы.

Будущее Пакетная обработка

Традиционное пакетное планирование Инструменты уступили место высокопроизводительным платформам автоматизации и оркестровки, которые обеспечивают расширяемость, необходимую для управления изменениями.Они позволяют ИТ-специалистам работать в гибридных и мультиоблачных средах и могут значительно снизить потребность в человеческом вмешательстве.

Алгоритмы машинного обучения

используются для интеллектуального распределения виртуальных машин для пакетных рабочих нагрузок с целью сокращения времени простоя и простоя ресурсов. Это критически важно для команд, управляющих запусками больших объемов рабочих нагрузок или с большим количеством виртуальных или облачных серверов.

Благодаря машинному обучению, работающему в режиме реального времени, можно зарезервировать дополнительные ресурсы, если критически важная для SLA рабочая нагрузка находится под угрозой перерасхода.Это включает предоставление дополнительных виртуальных или облачных машин на основе динамического спроса. В сочетании с автоматическим исправлением это дает мощный инструмент, позволяющий убедиться, что предоставление услуг не откладывается для конечного пользователя или внешнего клиента.

В долгосрочной перспективе ИТ становятся все более разнообразными и распределенными, а типы рабочих нагрузок, за которые отвечает ИТ, будут продолжать расширяться. Развитие новых технологий — искусственного интеллекта, Интернета вещей и периферийных вычислений — заставит ИТ-команды быстро интегрировать новые приложения и технологии.

ИТ быстро меняются, но некоторые вещи, такие как пакетная обработка, остаются неизменными.


Готовы увидеть, как мы упрощаем автоматизацию рабочих нагрузок?

Запланируйте демонстрацию, чтобы посмотреть, как наши специалисты выполняют задания в ActiveBatch, соответствующие вашим вариантам использования. Получите ответы на свои вопросы и узнайте, как легко создавать и поддерживать рабочие места в ActiveBatch

.

Введение в пакетную обработку

Некоторые корпоративные приложения содержат задачи, которые можно выполнить без взаимодействие с пользователем.Эти задачи выполняются периодически или когда ресурс используется мало, и они часто обрабатывают большие объемы информации, например как файлы журнала, записи базы данных или изображения. Примеры включают выставление счетов, создание отчетов, преобразование формата данных и обработка изображений. Эти задачи называются пакетными заданиями.

Пакетная обработка означает выполнение пакетных заданий в компьютерной системе. Джава EE включает в себя структуру пакетной обработки, которая обеспечивает пакетную обработку. общая для всех пакетных приложений инфраструктура исполнения, позволяющая разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике своей партии Приложения.Пакетная структура состоит из спецификации работы язык на основе XML, набор пакетных аннотаций и интерфейсов для классы приложений, реализующие бизнес-логику, пакетный контейнер который управляет выполнением пакетных заданий, а также вспомогательными классами и интерфейсы для взаимодействия с пакетным контейнером.

Пакетное задание может быть выполнено без вмешательства пользователя. Например, рассмотрите приложение для телефонного биллинга, которое считывает записи телефонных звонков из информационных систем предприятия и генерирует ежемесячный счет за каждая учетная запись.Поскольку это приложение не требует от пользователя взаимодействия, он может выполняться как пакетное задание.

Приложение для телефонного биллинга состоит из двух этапов: Первый этап. связывает каждый звонок из реестра с ежемесячным счетом, а На втором этапе рассчитывается налог и общая сумма к оплате по каждому счету. Каждый из этих этапов является этапом пакетного задания.

Пакетные приложения определяют набор шагов и порядок их выполнения. В разных пакетных фреймворках могут быть указаны дополнительные элементы, например элементы решения или группы шагов, которые выполняются параллельно.Следующий разделы описывают шаги более подробно и предоставляют информацию о другие общие характеристики пакетных фреймворков.

Шаги в пакетных заданиях

Шаг — это независимая и последовательная фаза пакетного задания. Пакетные задания содержат шаги, ориентированные на фрагменты, и шаги, ориентированные на задачи.

  • Шаги, ориентированные на фрагменты (шаги фрагментов), обрабатывают данные путем чтения элементов из источник данных, применяя некоторую бизнес-логику к каждому элементу и сохраняя результаты, достижения. Шаги фрагментов читают и обрабатывают по одному элементу за раз и группируют результаты в кусок.Результаты сохраняются, когда чанк достигает настраиваемый размер. Обработка, ориентированная на фрагменты, позволяет сохранять результаты более эффективен и облегчает разграничение транзакций.

    Шаги блока состоят из трех частей.

    • Часть извлечения ввода считывает по одному элементу за раз из источника данных, такие как записи в базе данных, файлы в каталоге или записи в журнале файл.

    • Часть бизнес-обработки управляет одним элементом за раз, используя бизнес-логика, определяемая приложением.Примеры включают фильтрацию, форматирование и доступ к данным из элемента для вычисления результата.

    • Часть записи вывода сохраняет порцию обработанных элементов за раз.

      Шаги фрагментов часто выполняются долго, потому что они обрабатывают большие объемы данные. Фреймворки пакетной обработки позволяют выполнять этапы фрагмента, чтобы отмечать их прогресс с помощью контрольно-пропускных пунктов. Прерванный шаг фрагмента можно перезапустить. от последнего КПП. Части поиска ввода и вывода записи шага фрагмента сохраняют свою текущую позицию после обработки каждого chunk и может восстановить его при перезапуске шага.

      На рис. 58-1 показаны три части двух шагов в пакетная работа.

      Рисунок 58-1 Шаги фрагментов в пакетном задании

Например, приложение для телефонного биллинга состоит из двух этапов.

  • На первом этапе часть извлечения входных данных считывает записи вызовов из реестр; часть бизнес-обработки связывает каждый вызов с счет и создает счет, если он не существует для учетной записи; и выходная записывающая часть хранит каждую купюру в базе данных.

  • На втором этапе часть извлечения входных данных считывает счета из база данных; часть бизнес-обработки рассчитывает налог и общую сумма к оплате по каждому счету; а часть записи вывода обновляет база данных записывает и генерирует версии каждого счета для печати.

Это приложение может также содержать шаг задачи, очищающий файлы из счетов, сформированных за предыдущий месяц.

Параллельная обработка

Пакетные задания часто обрабатывают большие объемы данных или выполняют вычислительно дорогие операции.Пакетные приложения могут принести пользу от параллельной обработки в двух сценариях.

  • Шаги, которые не зависят друг от друга, могут выполняться в разных потоках.

  • Шаги, ориентированные на блоки, где обработка каждого элемента не зависит по результатам обработки предыдущих пунктов может работать более чем на одном нить.

Пакетные платформы предоставляют разработчикам механизмы для определения групп независимых шагов и разделить шаги, ориентированные на блоки, на части, которые могут работать параллельно.

Элементы статуса и решения

Пакетные платформы отслеживают статус каждого шага в работе. В status указывает, выполняется ли шаг или он завершен. Если шаг завершен, состояние указывает на одно из следующих.

  • Выполнение шага прошло успешно.

  • Шаг был прерван.

  • Ошибка при выполнении шага.

Помимо шагов, пакетные задания могут также содержать элементы решения.Элементы решения используют статус выхода на предыдущем шаге для определения следующий шаг или для прекращения пакетного задания. Элементы решения устанавливают статус пакетного задания при его завершении. Как шаг, пакетное задание может успешно завершиться, прерваться или выйти из строя.

На Рис. 58-2 показан пример задания, содержащего этапы фрагмента, этапы задачи и элемент решения.

Рисунок 58-2 Шаги и элементы решения в работе

Функциональность Batch Framework

Пакетные приложения предъявляют следующие общие требования.

  • Определите задания, шаги, элементы решений и отношения между их.

  • Выполнять несколько групп шагов или частей шага параллельно.

  • Ведение информации о состоянии для заданий и шагов.

  • Запускать задания и возобновлять прерванные задания.

  • Обработка ошибок.

Инфраструктура пакетной обработки

обеспечивает инфраструктуру пакетного выполнения, которая отвечает общим требованиям всех пакетных приложений, позволяя разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике своих приложений.Фреймворки пакетной обработки состоят из формата для указания заданий и шагов, а также интерфейс прикладного программирования (API) и сервис, доступный по адресу среда выполнения, которая управляет выполнением пакетных заданий.

Пакетная обработка — обзор

2.2.4.1 Фреймворк только для пакетной обработки — MapReduce

Фреймворки пакетной обработки идеально подходят для обработки очень больших наборов данных, требующих значительных вычислений. Такие наборы данных обычно являются ограниченными (конечный набор данных) и постоянными, т.е.е., хранится на каком-то постоянном хранилище. Пакетная обработка подходит для обработки, не зависящей от времени, поскольку обработка большого набора данных потребует времени. Самая популярная среда пакетной обработки — MapReduce от Apache Hadoop. MapReduce — это система на основе Java для параллельной обработки больших наборов данных. Он считывает данные из HDFS и делит набор данных на более мелкие части. Затем каждая часть планируется и распределяется для обработки среди узлов, доступных в кластере Hadoop. Каждый узел выполняет необходимые вычисления для блока данных, и полученные промежуточные результаты записываются обратно в HDFS.Эти промежуточные выходные данные можно затем собрать, разделить и перераспределить для дальнейшей обработки, пока окончательные результаты не будут записаны обратно в HDFS. Модель программирования MapReduce для обработки данных состоит из двух различных задач, выполняемых программами: задание Map и задание Reduce. Обычно задание Map начинается с преобразования набора данных в другой набор данных, где отдельные элементы данных разбиваются на кортежи, состоящие из пар ключ-значение. Эти пары ключ-значение затем могут быть перемешаны, отсортированы и обработаны одним или несколькими заданиями Map.Задание Reduce обычно принимает выходные данные задания Map в качестве входных данных и объединяет эти кортежи данных в меньший набор кортежей.

Многие приложения и инструменты биоинформатики используют инфраструктуру MapReduce. В [53] доступны следующие инструменты и среды программирования на основе MapReduce для разработки приложений биоинформатики: BioPig [52], Cloudgene, FASTdoop, GATK, Hadoop-BAM, SeqPig и SparkSeq. MapReduce также был принят в (а) алгоритмах для идентификации полиморфизма одиночных нуклеотидов, например.г., BlueSNP и арбалет; (b) анализ экспрессии генов, например, Eoulsan, FX, MyRNA, YunBe; (c) сравнение последовательностей, например, CloudBLAST [54], bCloudBLAST [55], HAFS, K-mulus, Nephele и Strand; (d) сборка генома, например CloudBrush и Contrail; (e) секвенирование чтения, отображение, например, BlastReduce, CloudAligner, CloudBurst и SEAL. Другое основанное на MapReduce приложение в биоинформатике включает Big-Bio [56], реализацию алгоритма Blast (базовый инструмент локального выравнивания) в Hadoop MapReduce [57].

Сегодня можно получить доступ к кластеру Hadoop в облаке.Однако при использовании инструментов биоинформатики на основе MapReduce в облаке, если параметры Hadoop не установлены должным образом, может произойти недоиспользование ресурсов, при этом придется оплачивать значительные затраты на облачные вычисления. Несколько недавних исследовательских работ были проведены по развертыванию и использованию MapReduce в облаке для биоинформатических вычислений. Облачная структура была предложена в [58] для простого развертывания инструментов биоинформатики (нескольких инструментов на основе MapReduce) на платформе облачной виртуализации на основе Hadoop для биоинформатики как услуги.В [59] авторы работали над определением параметров Hadoop для точной настройки MapReduce, чтобы обеспечить лучшую производительность в облаке. В [60] для решения проблемы составления сложных рабочих процессов из нескольких биоинформатических инструментов MapReduce авторы предложили интегрировать две существующие системы, а именно Cloudgene и CloudMan, чтобы обеспечить доставку приложений MapReduce в облаке. В [61] была предложена новая реализация алгоритма согласования частичного порядка (POA) на многоузловом кластере Hadoop, работающем на платформе MapReduce, которая реализована в облаке Amazon AWS.В [62] была предложена новая библиотека для масштабируемого манипулирования выровненными данными секвенирования следующего поколения в среде распределенных вычислений Hadoop в облаке.

Что такое пакетная обработка? — Планирование работ

JAMS оживляет пакетные процессы с помощью мощных функций автоматизации рабочих нагрузок


Точная автоматизация пакетных процессов.

  • Ведение единого центрального хранилища определений должностей
  • Отслеживание изменений и сохранение предыдущих определений заданий
  • Применяйте расписания и зависимости к любому заданию
  • Получать уведомления, когда задания не выполняются или останавливаются

ЧТО ТАКОЕ ОБРАБОТКА?

Пакетная обработка — это универсальный термин для тех повторяющихся вычислительных задач, которые необходимы каждому бизнесу.Но на современном цифровом предприятии эти пакетные процессы — это не просто служебные задачи, такие как резервное копирование и ETL. Вместо этого они представляют собой тысячи автоматизированных процессов — сценариев, задач, загрузок, передачи файлов, многоэтапных рабочих нагрузок, которые поддерживают доставку продуктов и услуг в реальном времени. Вы не можете просто поставить их на таймер, запустить в 2 часа ночи и надеяться на лучшее. Вам необходимо решение для планирования заданий на предприятии, чтобы организовать, отслеживать и регистрировать каждое действие.

ПРЕИМУЩЕСТВА ПРОГРАММНОЙ ОБРАБОТКИ JAMS

JAMS дает вам полный контроль над заданиями, выполняемыми на вашем предприятии.Благодаря возможностям централизованного межплатформенного планирования, триггерам и зависимостям JAMS может точно запускать пакетные процессы — надежно, эффективно и в точных условиях, независимо от их сложности. Кроме того, JAMS предоставляет все вспомогательные инструменты для централизованного мониторинга пакетных процессов, а также для предупреждения и реагирования на любые проблемы, препятствующие успешному выполнению пакетных процессов.

Единое централизованное расписание для всех ваших пакетных заданий.

«JAMS определенно помогает нам в предоставлении актуальной информации нашим бизнес-пользователям на регулярной основе, сокращая при этом затраты на обслуживание ИТ.JAMS стал важной частью нашей повседневной обработки и является ключевым фактором повышения эффективности, автоматизации и интеграции данных ».

— Alinta Energy

Больше отзывов

Пакетная обработка: как она развивалась и каковы преимущества вашего бизнеса

Что такое пакетная обработка?

Самые ранние системы пакетной обработки были разработаны во времена мэйнфреймов и перфокарт.Программы вводились на перфокартах, и у системных операторов была стопка или пачка карточек для ввода в компьютер. Современное программное обеспечение для пакетной обработки намного сложнее, но все же включает в себя управление выполнением нескольких процессов.

Развитие пакетной обработки

Планирование пакетных заданий изменилось за последние 20 лет, но оно не умерло. Специалисты по вводу данных больше не нужны, и многие транзакции обрабатываются в режиме реального времени.

На блок-схеме справа есть две ветви с разными временными требованиями:

Правая ветвь должна обрабатывать немедленно, тогда как левая ветвь имеет временную чувствительность, включая требования к ежедневной и ежемесячной отчетности.

Обе задачи выполняются с использованием современного инструмента автоматизации рабочих нагрузок (WLA) и планирования на основе событий. Это программное обеспечение для планирования пакетных заданий оптимизирует эффективность, поскольку процессы запускаются, как только становятся доступными ресурсы.

Вам нужно программное обеспечение для пакетной обработки?

Ищите пробелы и задержки в потоках работы.Вот где хороший инструмент планирования работы может упростить ваши бизнес-процессы. Некоторые примеры включают:

  • Ручные процессы : Как вы гарантируете, что они будут отправлены вовремя или в правильном порядке?
  • Ожидание завершения предыдущего процесса : Как узнать, когда он завершится?
  • Ожидание изменения файлов или поступления новых файлов : Как часто ваш скрипт зацикливается? Вы вручную проверяете наличие новых файлов?
  • Задания созданы с повторными попытками : Сколько накладных расходов это накладывает на сервер?
  • Зависимости между серверами : Вы знаете, доступен ли сервер?

Используйте современные системы пакетной обработки

В наши дни планировщики пакетной обработки имеют несколько функций, которые необходимы современному предприятию.Чтобы сэкономить время и ресурсы, убедитесь, что ваше приложение пакетной обработки поддерживает зависимости, мониторы и уведомления.

Зависимости:

Что побуждает к следующему этапу вашего рабочего процесса? Это может быть файл, полученный от клиента, или онлайн-транзакция. Как только этот файл будет создан, следующий шаг должен быть выполнен без промедления.

Завершение другого процесса или задания на локальном или удаленном сервере является общим предварительным условием для заданий. Некоторые запускаются последовательно, а некоторые ветвятся в соответствии с требованиями процесса.

Службы или процессы, запускаемые или завершающиеся, могут запускать какой-либо процесс восстановления после ошибок или следующий шаг.

Поскольку каждое бизнес-подразделение будет искать лучшее решение для своих нужд, у вас могут быть разные приложения, работающие на разных операционных системах или оборудовании. Ваш инструмент автоматизации рабочих нагрузок должен быть совместим со всеми этими различными операционными системами и обеспечивать поддержку зависимостей между этими различными платформами.

Мониторы:

Мониторы

отслеживают события, происходящие на ваших серверах, и запускают следующий шаг в этом процессе.Мониторы могут обнаруживать новые файлы, созданные другим процессом или полученные с FTP-сайта. После создания этих файлов немедленно должен быть запущен следующий шаг.

Помимо мониторинга предварительных условий, вашему планировщику пакетов необходимы средства мониторинга задержек и ошибок. Если процесс запускается с опозданием из-за ожидания файла или другого ресурса и остается незамеченным, вы можете пропустить SLA. SLA критически важны для обслуживания клиентов, которое вы предоставляете своим клиентам. Если вы пропустите SLA, вы можете потерять и клиента.

Ваш инструмент автоматизации рабочей нагрузки должен включать следующие типы возможностей мониторинга:

  • Файлы и каталоги
  • Процессы
  • Недобег, перерасход и поздний запуск
  • Ошибки
  • Доступность системы
  • Уведомление

Если проблема действительно возникает или поток заданий задерживается, ваш инструмент автоматизации рабочей нагрузки должен иметь параметры уведомлений, чтобы небольшая проблема не превратилась в большую.

В дополнение к параметрам уведомления о перерасходах, недоработках и поздних запусках ваше программное обеспечение для пакетного планирования должно включать уведомление о следующих событиях:

  • События файла : Ваши торговые представители хотят знать о новом заказе?
  • Сбой задания : Вы также должны получать журналы задания для устранения неполадок.
  • Сервер не работает : Системные администраторы должны знать об этом раньше пользователей.
  • Процесс или обслуживание остановлено : Ваш инструмент WLA должен попытаться перезапустить, а также уведомить вас о проблеме.

Управление исключениями важно для выживания

Все вышеперечисленные опции — поддержка зависимостей, систем мониторинга, событий и потоков заданий и уведомление соответствующего персонала об этих проблемах — позволяют управлять вашими системами с помощью исключений.

Вы должны быть уверены в своем средстве автоматизации рабочих нагрузок, что он будет запускать задания, когда они будут готовы, и уведомит нужных людей в случае возникновения проблем.Вам не нужно входить в систему, чтобы убедиться, что все работает нормально. Вместо этого наслаждайтесь выходными и ночами.

Преимущества систем пакетной обработки

Какие выгоды для бизнеса дает планирование пакетных заданий? Автоматизация позволяет бизнес-лидерам знать, что обработка происходит, без чрезмерного ручного контроля. Вот некоторые из других преимуществ приложений пакетной обработки:

  • Снижает затраты : Пакетная обработка относительно недорога по сравнению с ручной работой, что является основным стимулом для предприятий, которые стремятся сэкономить деньги и в то же время повысить эффективность.Одна из причин, по которой можно сэкономить, заключается в том, что компьютеру, предназначенному для пакетного ввода, не требуется дорогостоящее оборудование и программное обеспечение, которые могут быстро увеличить счета для предприятий.
  • Максимизирует нерабочее время : в конце дня рабочие на предприятии уходят домой. Но для компьютера, на котором выполняется пакетная обработка, рабочий день не обязательно должен заканчиваться. Существенным преимуществом пакетных систем является то, что компьютеры могут быть настроены на выполнение задач обработки в нерабочее время.Сотрудники, освобожденные от ручных задач, могут быть привлечены к работе над проектами, которые приносят пользу бизнесу.
  • Улучшает функции для предприятий любого размера. : Настройка пакетной обработки может заставить некоторых поверить в то, что это решение предназначено для крупных предприятий. Но он идеально подходит для организаций любого размера, поскольку почти у каждой компании есть трудоемкие, повторяющиеся задачи, которые идеально подходят для пакетной обработки.

Систему пакетной обработки можно широко применять, но наилучшим образом она находит применение, когда используется для решения сложных повторяющихся задач.Например, системы расчета заработной платы и выставления счетов представляют собой два бизнес-процесса, которые очень хорошо подходят для пакетной обработки данных.

Пакетная обработка это: Системы пакетной обработки данных — простой способ приручить big data

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Пролистать наверх