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Danny Chan for MongoDB Builders

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🌐 开始使用: MongoDB Operational Data Layer 是什么? (第1部分)

✨ 操作数据存储(层):

  • 与 Data Fabric、Operational Data Hub 相同
  • 现有数据源和消费者之间的一层
  • 无需替换遗留系统
  • 将来自多个系统的数据合并到单一枢纽


🔍 从不同系统收集数据集

  • 提供数据的完整图景


🔥 特设分析工具

  • 实时分析
  • 全面业务的分秒必争视角
  • 不干扰操作工作负载


💡 示例:

  • 日常职责
  • 所需的服务级别协议 (SLA)


🏗️ 重建的基础

  • 数字化转型的迭代方法
  • 与遗留和新系统并行
  • 遗留系统继续无中断运行


🚀 遗留系统现代化:

  • 更快地构建新的业务功能
  • 扩展到数百万用户
  • 数据消费者访问操作数据层 (ODL)


💎 好处:

  • 访问整个数据集
  • 客户单一视图
  • 人工智能流程


💻 数据即服务:

  • 操作数据层将所有重要数据聚集在一处
  • 应用程序和分析获得企业数据的全貌


☁️ 操作数据层的云部署:

  • 部署在同一云提供商
  • 与其使用系统相同的区域
  • 渐进式、无中断的云迁移方法


🔍 挑战:

  • 70 个不同系统分散在 15 个不同屏幕上


🔑 解决方案:

  • 单一视图
  • 仅使用一个屏幕访问所有信息
  • 实时表示
  • 360 度客户视图
  • 产品、金融资产、业务相关实体的单一视图
  • 来自多个源的数据


🚀 更快的客户服务时间

  • 分析客户数据以进行交叉销售和促销


📋 用例:

  • 客户服务代表
  • 欺诈和风险系统
  • 销售和营销人员
  • 定量分析师
  • 用户在线账户


💪 主机卸载:

  • 单点故障
  • 需离线维护
  • 更轻松地将主机数据提供给新的数字渠道,而不会给遗留系统带来压力


🤔 挑战:

  • 需要企业数据的完整视图
  • 数据仓库或 Hadoop 基础的分析
  • 无法满足当今对实时分析的需求
  • 每日或每周批量加载
  • 查询耗时长达数小时


🔍 解决方案:

  • 针对实时决策
  • 数据状态的分秒必争
  • 低延迟分析查询
  • 特设问题
  • 示例:
    • 为客户提供推荐
    • 根据用户信息个性化内容
    • 在企业数据上使用机器学习提取新见解
    • 提高运营效率


🚀 现代化:

  • 将现有数据暴露给新应用程序
  • 不会对遗留系统产生潜在影响


💼 数据管理员:

  • 从应用程序数据库获取数据,然后存储到操作数据层
  • 使用 ETL (提取、转换、加载)、CDC (变更数据捕获)
  • 数据必须满足要求
  • 数据传输频率
  • 不影响当前生产和消费应用程序


🤖 Reference:

https://www.mongodb.com/resources/basics/implementing-an-operational-data-layer
Implementing an Operational Data Layer

https://www.mongodb.com/resources/solutions/use-cases/mainframe-modernization-reference-architecture
Mainframe Modernization Reference Architecture


Editor

Image description

Danny Chan, specialty of FSI and Serverless

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Kenny Chan, specialty of FSI and Machine Learning

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