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置信对于“古代数据堆栈（Modern Data Stack）”这个名词，大家早已不生疏。但若问及其真正含意，往往又很难疾速、精确地说明。
事实上，对于咱们的团队组织而言，吃透并灵便利用“古代数据栈”所能带来的价值与收益，将会是深远且合乎发展趋势的。
Q1：什么是古代数据堆栈？
古代数据堆栈的风行随同着云计算和云数据仓库的崛起，实质上是各种软件工具的组合，用于在一个齐全集成的基于云的数据平台上收集、解决和存储数据。因为在稳定性、速度和可扩展性方面的突出表现，其在数据处理方面劣势显著。
典型的古代数据堆栈通常蕴含：
- 抽取、转换、加载（ETL）工具
- 数据获取 / 集成服务
- 数据仓库
- 数据编排工具
- 商业智能（BI）平台
这些工具用于治理大数据，即无奈通过传统形式解决的大型或简单数据。它们将整个数字化建设过程拆分成了各个模块，让企业可能从眼下的问题登程，依据业务需要进行选型再组合，而不是像过来那样，一口气建设一个大一统的数据平台或数据中台。
Q2：古代数据堆栈具备哪些差别与劣势？
- 进步可扩展性：借助古代数据栈，能够更轻松地依据理论场景进行扩大或放大。堆栈中的各种工具能够一起应用，也能够独自应用，具体取决于本身需要。云的弹性能力可帮忙组织按需应用所需的计算资源来执行重要的数据工作。当作业实现后，资源能够复原到失常状态，从而最大限度地升高计算成本。
- 进步灵活性：古代数据堆栈也比传统数据堆栈更灵便。反对通过不同形式应用各种工具，以满足特定需要。数据堆栈中的服务能够依据须要增加或删除。这里的许多服务都采纳基于生产的定价模式，这使得公司在开始迁徙到云时无需事后承当微小的软件洽购费用。也无效防止了数据资产受限于特定供应商的情况。
- 提高效率：比传统数据堆栈更高效。堆栈中的工具在设计之初就对在云平台上协同工作更加敌对，这有助于节省时间和资源。在云计算的反对下，更多的数据业余人员取得了拜访数据的权限，例如：数据分析师能够应用 Tableau 等 BI 工具，数据科学家能够应用 Dataiku 等数据迷信工具实现对数据仓库的拜访。
- 更好的数据文化：古代数据堆栈有助于在组织内创立更好的“数据文化”。各种工具的设计都思考到了可用性，因此无论员工的技术特长如何，都能更轻松地拜访和应用数据。此外，古代数据堆栈的灵活性意味着组织成员不再受限于应用特定工具，能够自由选择最合乎需要的。在良好的数据文化中，成员们能够通过搜寻和发现为即时决策找到相干数据；晋升数据素养，点亮解释和剖析数据并得出正当论断的能力。从久远来看，古代数据栈还可能推动数据治理，减速落实数据工作流中某些类型数据的管理条例，当数据失去适当治理，成员们便可能以正确的形式应用正确的数据。
Q3：哪些人能够采纳古代数据堆栈？
随着对数据“利用”以及数字化建设贯彻落实的要求越来越高，越来越多的企业，不管规模大小，都开始面临数据资产盘活的压力，并将最终受害于古代数据堆栈。
具体来讲，如果你的组织有数据需要，且围绕数据采集到数据分析、利用全流程各个环节设置了多种职能的团队，那么古代数据堆栈就是你的不二之选，因为它恰好能够很好地促成合作。
古代数据堆栈能够简化 IT 瓶颈，放慢须要数据的各个团队的访问速度，包含
- 数据分析师
- 业务分析师
- 数据科学家
- 软件工程师
- 网站开发人员
- 数字分析师
- 云计算工程师
- 数据工程师
- 企业领导者
- ……
基本上，任何心愿改善其数据管理的公司都能够采纳古代数据堆栈。
如果想要现代化你的数据堆栈，有几点须要留神：首先，须要确定你须要哪些服务和工具，以及它们将如何协同工作；其次，须要找到一个可能反对你的古代数据堆栈的数据平台；再次，须要思考如何将数据从传统零碎迁徙到新的古代数据堆栈；最初，须要培训团队如何应用古代数据栈中的新工具和服务。
尽管这看起来有肯定的工作量，但数据堆栈现代化无疑是改善公司数据管理的好办法，其性价比和回报率都很可观。
Q4：如何构建一个古代数据堆栈？
构建一个古代数据堆栈并不像听起来那么简单。只有了解了其中的组合逻辑，就会非常简单。上面让咱们一步一步拆解来看：
① 抉择一个数据仓库
市面上有许多数据仓库可供选择，须要咱们基于本身理论充沛调研。
这里能够宽泛地分为两种类型：本地数据仓库和基于云的数据仓库。前者装置在公司的服务器上；后者则托管在云上，能够从任何中央拜访。
劣势上，云数据通常更便宜且更容易设置；本地数仓可能提供更多对数据的管制。大多数状况下，咱们将抉择云数仓合作伙伴作为古代数据堆栈的一部分。当然，受监管行业（如医疗保健或银行业）中的一些公司很多时候仍须要利用本地数据存储来恪守合规性规定。
② 抉择一个数据采集工具并连贯你的数据源
当初咱们曾经有了一个数据仓库，上面则须要将数据导入其中。最好的办法是应用数据采集工具，应用数据连接器或 API 的形式连贯到咱们的数据源连贯到它。像是 Tapdata，就内置了大量连接器用于连贯各种类型的数据源。
③ 抉择一个数据转换工具荡涤并筹备数据
一旦数据导入了数据仓库，上面就须要通过荡涤加工，将原始数据转换为有用的信息，以便进行剖析。
④ 抉择一个数据迷信工具并进行数据分析
数据筹备好之后，就能够开始进行数据分析了。数据迷信工具能够帮忙剖析数据并生成见解。这些工具提供了各种数据分析和建模性能，能够帮忙咱们了解咱们的数据。
⑤ 抉择一个 BI 工具并可视化你的数据
最初，咱们能够应用 BI 工具来实现数据可视化。一些风行的的 BI 工具能够帮忙咱们创立仪表盘、图表和报告，以便咱们的团队更容易地了解数据。
综上所述，古代数据堆栈中蕴含着弱小的能量，能够帮忙企业做出更好的数据驱动决策。将来，咱们能够期待从中看到更多翻新。诚然，建设一个古代数据堆栈确实须要一些后期调研等工作，但一旦建设起来，将大大提高企业数据管理和剖析的能力。不同的组织会依据其具体需要抉择不同的工具和技术，而理解如何构建一个古代数据堆栈便是至关重要的第一步。
为了帮忙更多团队入门并相熟古代数据栈的方法论和实际，更深刻地理解古代数据栈的劣势和利用，同时也为大家的数据管理和剖析工作提供一些启发。作为古代数据栈工具组合中的优良代表，Tapdata 开源社区联结 MongoDB 开源社区以及 Doris 开源社区，发动古代数据栈主题系列 Meetup，会集了业内当先的专家和翻新技术，为大家带来多种古代数据栈工具的性能个性详解以及各工具组合利用的最佳实际剖析等内容。
目前，咱们的 Meetup 北京首站已上线，如果你想获取更多无关数据基础设施建设、古代数据栈搭建指南的干货，欢送报名参加：
Modern Data Stack Meetup · 北京站
流动详情：
- 日期：2023 年 9 月 24 日（周日）
- 工夫：14:00-17:00
- 地点：北京市阿里核心 · 望京 A 座 - 望京 A 座 -20F-03 万松书院
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主办方：
- Tapdata 开源社区
- MongoDB 开源社区
- Doris 开源社区
- 特地反对：阿里云
嘉宾与议题：
分享简介：
自 2015 年的 MongoDB 3.0 版本以来，MongoDB 在每一年都公布了重大版本更新，一直提供开发者所须要的实用功能。往年的 MongoDB 7.0 也不例外，它带来了一系列开发者青睐的新个性，包含开发简化、性能晋升、迁徙简化和加强的安全性等方面的改良。这些个性旨在满足市场和客户一直进步的需要，MongoDB 将始终在您身边，为您提供性能更弱小、性能更卓越、开发更便捷的平台。
分享简介：
- Apache Doris 根本介绍与技术个性
- OLAP 中的数据更新：行更新与列更新
- 实时数据更新与极速剖析如何兼得
- 高并发实时数据更新的挑战及解决方案
- 实在用户案例分享
- 总结与布局
在实时数据仓库的业务场景中，对于实时数据面对上游数据的变动，须要疾速获取到数据变更记录并进行及时数据更新，以晋升业务决策的时效性。
在 Apache Doris 2.0 版本中，咱们对数据更新能力进行了全面晋升，咱们将 Merge on Write 写时合并的数据更新模式进行了全面加强，引入了全新的局部列更新能力。通过一系列优化，实现了在海量数据上的实时更新和极速剖析能力。在本次分享中，咱们将会对以上性能和优化进行具体的介绍。
分享简介：
在当今数据驱动的世界中，将数据整合、同步和建模变得至关重要。从“让数据有用”到“活用数据”，传统技术栈的弊病日益露出，倒退现状正在督促咱们引入更加灵便的技术栈，随着云数仓的衰亡，古代数据栈的概念开始风行。Tapdata Cloud 便在古代数据栈工具生态中承当着数据采集、解决和筹备阶段的工作，连贯各类数据源，为各类数据管理需要提供轻量级实时数据平台解决方案。
本次分享将为大家具体解说 Tapdata Cloud 在古代数据栈生态下的具体表现：
- 古代数据栈工具联结：解放数据力量
- Tapdata Cloud 云服务工具个性
- 数据实时数据同步至 SelectDB
- 多层级数据建模于 MongoDB
分享简介：
阿里云对象存储 OSS 作为数据湖底座，寄存海量不同类型数据。本次分享将重点介绍如何通过阿里云对象存储的减速、存算拆散、冷热分层能力，在各种数据存储与剖析场景实现性能、老本和效率的优化。
流动收益：
通过本系列 Meetup，你将有机会：
- 凝听专家分享：理解古代数据栈的最新发展趋势，以及它如何利用于理论业务场景中
- 与技术专家互动：参加技术研讨会，与专家面对面交换，解决您在数据处理过程中的疑难和挑战
- 体验翻新产品：相熟各种古代数据栈相干的产品和解决方案，深刻理解它们的性能和劣势
- 结识技术同好：与更多技术爱好者建立联系，分享见解，独特探讨数据管理和剖析的前沿话题
合适人群：
无论您是数据工程师、数据科学家、数据架构师还是对古代数据栈感兴趣的技术爱好者，咱们都热诚欢迎您的参加。通过该系列流动，咱们心愿可能和大家独特摸索古代数据栈的将来，开释数据潜能，助力业务腾飞。
报名形式：
点击理解流动详情：https://www.slidestalk.com/MongoDB/mds_meetup_beijing/