Virtualisasi Data

Pengarang: Monica Porter
Tanggal Pembuatan: 17 Berbaris 2021
Tanggal Pembaruan: 25 Juni 2024
Anonim
Data Virtualisation Explained
Video: Data Virtualisation Explained

Isi

Definisi - Apa yang dimaksud dengan Virtualisasi Data?

Virtualisasi data adalah proses pengumpulan data dari berbagai sumber informasi untuk mengembangkan tampilan informasi tunggal, logis dan virtual sehingga dapat diakses oleh solusi front-end seperti aplikasi, dasbor, dan portal tanpa harus mengetahui data penyimpanan yang tepat. lokasi.


Pengantar Microsoft Azure dan Microsoft Cloud | Sepanjang panduan ini, Anda akan mempelajari tentang apa itu cloud computing dan bagaimana Microsoft Azure dapat membantu Anda untuk bermigrasi dan menjalankan bisnis Anda dari cloud.

Techopedia menjelaskan Virtualisasi Data

Banyak organisasi menjalankan beberapa jenis sistem manajemen basis data, seperti Oracle dan SQL server, yang tidak berfungsi dengan baik satu sama lain. Oleh karena itu, perusahaan menghadapi tantangan baru dalam integrasi data dan penyimpanan sejumlah besar data. Dengan virtualisasi data, pengguna bisnis dapat memperoleh informasi real-time dan andal dengan cepat, yang membantu mereka mengambil keputusan bisnis utama.

Proses virtualisasi data melibatkan pengabstrakan, transformasi, penggabungan dan pengiriman data dari sumber yang berbeda. Tujuan utama teknologi virtualisasi data adalah untuk menyediakan satu titik akses ke data dengan menggabungkannya dari berbagai sumber data. Ini memungkinkan pengguna untuk mengakses aplikasi tanpa harus tahu lokasi tepatnya.


Implementasi terbaru dari konsep virtualisasi data adalah dalam teknologi cloud computing.

Perangkat lunak virtualisasi data sering digunakan dalam tugas-tugas seperti:

  • Integrasi data
  • Integrasi bisnis
  • Layanan data arsitektur berorientasi layanan
  • Pencarian perusahaan

Beberapa kemampuan virtualisasi data meliputi:

  • Abstraksi dari aspek teknis dari data yang disimpan, seperti:
    • Antarmuka pemrograman aplikasi
    • Bahasa akses
    • Lokasi
    • Struktur penyimpanan
  • Koneksi ke sumber data yang berbeda dan kemampuan untuk membuat data dapat diakses dari satu tempat
  • Transformasi data, peningkatan kualitas dan integrasi data, tergantung pada persyaratan bisnis
  • Kemampuan untuk menggabungkan set hasil data di berbagai sumber (juga dikenal sebagai federasi data)
  • Kemampuan untuk mengirimkan data seperti yang diminta oleh pengguna