هوش مصنوعی

• چرا یادگیری نظارت‌شده محبوب است و چگونه مدل‌های مبتنی بر آن را پیاده‌سازی کنیم؟
• شبکه عصبی پرسپترون چند‌لایه چیست و چه کاربردهایی دارد؟  

فناوری شبکه

• بهترین معماری برای پیاده‌سازی یک شبکه سازمانی بزرگ چیست؟
• آشنایی با مکانیزم‌های رایج سرمایش در مراکز داده 

امنیت

• استراتژی امنیت فناوری اطلاعات چیست و چه مباحثی را شامل می‌شود؟ 
• هکرها چگونه به شبکه محلی مجازی حمله می‌کنند؟

عصر شبکه

• مفهوم تفکر در روان‌شناسی چیست و چه انواعی دارد؟
• روانشناسی پول چیست و چگونه فناوری در مدیریت امور مالی به ما کمک می‌کند؟  

کارگاه

• چگونه توابع در زبان برنامه‌نویسی کاتلین تعریف می‌شوند؟ 
• متدولوژی چابک چیست، چگونه کار می‌کند و پیاده‌سازی می‌شود؟

پرونده ویژه

• دیتا پایپ‌لاین؛ جاده‌ای به سوی تحلیل کلان‌داده‌ها 
• خط انتقال داده‌ چیست و چرا به آن نیاز داریم؟
• آشنایی با انواع خطوط انتقال داده‌ها و نحوه ساخت آن‌ها
• چه ابزارهایی برای ساخت خطوط انتقال داده‌ها در دسترس قرار دارند؟ 
• Apache Airflow  چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟
• خطوط انتقال داده‌ها چه نقشی در دنیای یادگیری ماشین دارند و چگونه ساخته می‌شوند؟
• دریاچه داده‌ها و خط انتقال داده‌ها چه ارتباطی دارند و چگونه کدنویسی آن‌ها را انجام دهیم؟

دیتا پایپ‌لاین؛ جاده‌ای به سوی تحلیل کلان‌داده‌ها 

خط انتقال داده‌ها (Data Pipeline) معماری‌ای است که برای جابه‌جایی و تبدیل داده‌ها در سیستم‌های پردازشی و تحلیلی استفاده می‌شود. با این‌حال، تاریخچه خط انتقال داده به ظهور سیستم‌های مبتنی بر داده‌ها و نیاز به پردازش کلان‌داده‌ها باز می‌گردد. در دهه 1970 میلادی، با ظهور پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Relational Databases)، تمرکز بر مدل‌سازی داده‌ها و استفاده از زبان SQL برای استخراج داده‌ها زیاد شد. در این دهه، برای اولین بار استفاده از فناوری‌هایی مثل ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری) برای جابه‌جایی داده‌ها مورد توجه شرکت‌ها قرار گرفت. تقریبا دو دهه بعد، با ظهور زیرساخت‌های بزرگ پردازش داده‌ها مانند سیستم‌های توزیع‌شده هدوپ، نگاه‌ها به سمت انتقال و پردازش سریع داده‌ها دوخته شد. در این دهه، تولیدکنندگان نرم‌افزارها، ابزارهایی برای تسهیل انتقال و پردازش داده‌ها ارائه کردند.

در دهه 2000 میلادی با رشد سیستم‌های ‌وب‌محور و تحول در معماری نرم‌افزاری، بازهم شاهد رشد کم‌سابقه داده‌هایی بودیم که توسط صنایع مختلف تولید می‌شود. این دهه شاهد ظهور ابزارهایی مانند Apache Kafka بودیم که برای اولین بار اجازه دادند فرآیند پردازش داده‌ها را به‌شکل متفاوت انجام دهیم. در دهه 2010 میلادی با رشد روش‌های تحلیل داده‌ها، افزایش سرعت پردازش و نیاز به تحلیل همزمان داده‌ها، اهمیت دیتا پایپ‌لاین و ابزارهای مرتبط برای همه شرکت‌ها آشکار شد. این عصری بود که ابزارهایی مانند Apache Storm، Apache Spark و Apache Flink برای پردازش داده‌ها در زمان واقعی و پردازش‌ جریانی به دنیای فناوی وارد شدند. 

در دهه 2020 میلادی با رشد سرویس‌های ابری و رایج شدن معماری ریزخدمات (Microservices)، دیتا پایپ‌لاین به‌عنوان یک الگوی معماری محبوب‌تر و حیاتی‌تر شد. در این دهه، ابزارهایی مانند Apache Airflow، Apache NiFi، و Kubernetes برای مدیریت و اجرای دیتا پایپ‌لاین‌ها با استفاده از کانتینرها و زیرساخت‌های ابری معرفی شدند که امروزه به‌شکل گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند. 

از آن زمان تا به امروز، دیتا پایپ‌لاین به‌عنوان یکی از فناوری‌های کلیدی در تحلیل و پردازش داده‌ها استفاده می‌شود. هنگامی که صحبت از انتقال داده‌ها با استفاده از فناوری فوق به میان می‌آید، چند مبحث مهم و کلیدی وجود دارد که باید به آن دقت کرد. اولین مورد، مبحث استخراج (Extraction) است. در این مرحله، داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌ها، سرویس‌های وب و سایر منابع استخراج می‌شوند. این استخراج ممکن است به‌‌صورت دوره‌ای یا در زمان واقعی (real-time) صورت بگیرد. مورد بعدی تبدیل (Transformation) است که داده‌ها به فرمتی هماهنگ با مخزن نهایی تبدیل می‌شوند. 

به‌طور کلی خط انتقال داده‌ها به‌منظور پردازش و مدیریت حجم گسترده‌ای از داده‌ها، تسریع فرآیندهای تحلیل، افزایش کارایی در زمینه اخذ تصمیمات تجاری و غیره استفاده می‌شود. همین مسئله باعث شده تا خطوط انتقال داده‌ها در صنایع مختلفی مورد استفاده قرار بگیرند. به‌طور مثال، در تجارت الکترونیک، داده‌ها نقش بسیار مهمی دارند و برای مدیریت و استفاده بهینه از آن‌ها، سازمان‌ها به خطوط انتقال داده‌ها نیاز دارند. به‌طوری که به بازاریابان و مدیران بازاریابی اجازه می‌دهد به جمع‌آوری داده‌های مشتریان، داده‌های کمپین‌ها، مدیریت موجودی، تحلیل عملکرد فروش و بهبود تجربه مشتری بپردازند. 

یکی از کاربردهای خط انتقال داده برای تحلیل داده‌ها با هدف بهبود فعالیت‌های تجاری است. خط انتقال داده‌ها می‌تواند داده‌ها را به سیستم‌های تحلیلی مانند ابزارهای هوش تجاری (Business Intelligence) و سیستم‌های گزارش‌دهی ارسال کند تا اطلاعات مفیدی برای تصمیم‌گیری استخراج شود. با تحلیل داده‌ها می‌توان متوجه الگوها و روندهای مشتریان، بازار و عملکرد کسب‌و‌کار شد و بر اساس این اطلاعات، تصمیم‌های بهتری برای بهبود فرآیندها و افزایش فروش اتخاذ کرد. 

علاوه بر این، خطوط انتقال داده قابلیت اتصال به سیستم‌های خارجی را دارند. این خطوط می‌توانند داده‌های تجاری را برای سیستم‌های مختلفی مثل سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)، سیستم‌های مدیریت انبار (WMS) و موارد مشابه ارسال کنند. این قابلیت، امکان انتقال اطلاعات بین سیستم‌ها را فراهم می‌کند و کارآیی و هماهنگی بین فرآیندها را بالا می‌برد.

علاوه بر این، خطوط انتقال داده‌ها در صنعت تحلیل داده و مشاغل داده‌محور نیز نقش مهمی دارند. این خطوط برای جمع‌آوری، پردازش، تبدیل و انتقال داده‌ها به‌‌صورت خودکار و متمرکز طراحی می‌شوند تا فرآیند تحلیل داده‌ها سریع‌تر و موثرتر باشد. به‌طور مثال، فناوری فوق در علم داده (Data Science) نقش کلیدی و تاثیرگذاری دارد. علم داده‌ها مبتنی بر استخراج اطلاعات ارزشمند و الگوهای مفید از داده‌ها است.  

علم داده‌ها برای اکتشاف داده‌ها و شناخت بهتر الگوها، روابط و ویژگی‌های موجود در داده‌ها استفاده می‌شود. تحلیل‌های توصیفی، تجزیه‌وتحلیل اکتشافی و استفاده از فنون مصورسازی مانند نمودارها، همگی به خطوط انتقال داده نیاز مبرمی دارند. در حوزه اینترنت اشیاء نیز خطوط انتقال داده‌ها برای جمع‌آوری و پردازش داده‌های حسگرها، تحلیل داده‌ها، اتخاذ تصمیمات بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده و ارسال دستورات به دستگاه‌ها استفاده می‌شود. 

با توجه به این‌که حس‌گرهای مورد استفاده در اینترنت اشیاء حجم زیادی از اطلاعات را تولید کرده و برای مراکز داده ارسال می‌کنند، شرکت‌ها و متخصصان به راهکاری نیاز دارند که اجازه دهد به‌شکل بهینه و دقیق به داده‌ها دسترسی داشته باشند. مهندسان داده برای پاسخ‌گویی به این نیاز به سراغ خطوط انتقال داده می‌روند که اجازه می‌دهد داده‌ها را به‌شکل پردازش‌شده یا در حالت بدون ساختار به دریاچه داده‌ها یا انبار داده‌ها ارسال کنند. با این مقدمه به سراغ پرونده ویژه این شماره می‌رویم که روی مبحث خطوط انتقال داده‌ها، انواع آن‌ها و روش‌های مختلف ساخت آن‌ها متمرکز است. امید است پرونده این شماره مورد توجه متخصصان قرار بگیرد.