Mitä on erätyökuorman käsittely?
Erätyökuorman käsittelyllä tarkoitetaan sellaisten töiden (erien) ryhmiä, jotka on ajoitettu käsiteltäviksi samaan aikaan. Perinteisesti erätyökuormia käsitellään eräikkunoiden aikana, jolloin CPU:n kokonaiskäyttö on vähäistä (tyypillisesti yön yli). Tähän on kaksi syytä:
- Sarjatyökuormat voivat vaatia paljon suorittimia, jolloin ne vievät resursseja, joita tarvitaan muihin toimintaprosesseihin liiketoimintapäivän aikana
- Sarjatyökuormia käytetään tyypillisesti tapahtumien käsittelyyn ja raporttien tuottamiseen, esimerkiksi kaikkien liiketoimintapäivän aikana luotujen myyntitietueiden keräämiseen
Tänä päivänä sarjakäsittelyä tehdään työnaikatauluohjelmilla (job schedulers), sarjakäsittelyjärjestelmillä (batch processing systems), työkuormien automatisointiratkaisuilla (workload automation solutions) ja käyttöjärjestelmiin natiivisti sisältyvin sovelluksin. Eräkäsittelytyökalu vastaanottaa syöttötiedot, ottaa huomioon järjestelmävaatimukset ja koordinoi aikataulutusta suuren volyymin käsittelyä varten. Eräkäsittely eroaa virtakäsittelystä siinä, että eräkäsittely vaatii ei-jatkuvaa tietoa.
Eräkäsittelyn historia
Eräkäsittelyn juuret ovat tietokoneiden esihistoriassa. Jo vuonna 1890 Yhdysvaltojen väestölaskentatoimisto käytti sähkömekaanista tabulaattoria Yhdysvaltojen väestönlaskennan tietojen tallentamiseen. Tabulaattorin keksinyt Herman Hollerith perusti myöhemmin yrityksen, josta puolestaan tuli IBM.
2000-luvun puoliväliin tultaessa eräajotehtäviä suoritettiin kortteihin rei’itetyillä tiedoilla. 1960-luvulla moniohjelmoinnin kehittyessä tietokonejärjestelmät alkoivat suorittaa useita eräajotöitä samanaikaisesti, jolloin tietoja käsiteltiin reikäkorttien sijasta magneettinauhalta.
Kun suurtietokoneet kehittyivät ja tulivat tehokkaammiksi, eräajotöitä suoritettiin yhä enemmän, ja siksi kehitettiin sovelluksia, joilla voitiin varmistaa, että eräajotöitä suoritettiin vain silloin, kun resursseja riitti, jotta vältettäisiin viiveitä. Tämä auttoi synnyttämään nykyaikaiset eräkäsittelyjärjestelmät.
Esimerkkejä eräkäsittelystä
Esimerkkejä eräkäsittelyn käyttötapauksista löytyy pankeista, sairaaloista, kirjanpidosta ja mistä tahansa muusta ympäristöstä, jossa on käsiteltävä suuria tietomääriä. Esimerkiksi raporttisukupolvet ajetaan liiketoiminnan päättymisen jälkeen, kun kaikki luottokorttitapahtumat on viimeistelty. Yleishyödylliset yritykset keräävät tietoja asiakkaiden käytöstä ja suorittavat eräprosesseja laskutuksen määrittämiseksi.
Toisessa käyttötapauksessa rahoitustietojen hallintayritys suorittaa yön yli eräprosesseja, jotka tuottavat talousraportteja suoraan pankeille ja rahoituslaitoksille, joita ne palvelevat.
Eräkäsittelyn edut ja haitat
Eräkäsittelyn käyttö on hyödyllistä, koska se tarjoaa menetelmän, jonka avulla voidaan käsitellä isoja määriä dataa ilman, että se sitoo tärkeimpiä laskentaresursseja. Jos terveydenhuollon palveluntarjoajan on päivitettävä laskutustietoja, voi olla parasta suorittaa eräajo yön yli, jolloin resurssien tarve on vähäinen.
Vaikka eräajo auttaa vähentämään käyttökatkoksia suorittamalla töitä silloin, kun laskentaresursseja on käytettävissä.
Eräajankäsittelytyökalut ovat kuitenkin usein rajallisia laajuudeltaan ja kyvyiltään. Usein tarvitaan mukautettuja skriptejä, jotta eräkäsittelyjärjestelmä voidaan integroida uusiin tietolähteisiin, mikä voi aiheuttaa kyberturvallisuusongelmia, jos mukana on arkaluonteisia tietoja. Perinteiset eräjärjestelmät voivat myös olla huonosti varustettuja käsittelemään prosesseja, jotka vaativat reaaliaikaista dataa, esimerkiksi virtakäsittelyä tai tapahtumankäsittelyä.
Pysyykö datakeskuksesi liiketoiminnan tahdissa?
Tutustu siihen, miten voit voittaa datakeskuksen monimutkaisuuden yrityksen työnsuunnitteluratkaisun avulla.
Nykyaikaiset eränkäsittelyjärjestelmät
Nykyaikaiset eränkäsittelyjärjestelmät tarjoavat erilaisia ominaisuuksia, jotka helpottavat tiimejä hallitsemaan suuren volyymin työmäärää. Näitä voivat olla esimerkiksi tapahtumapohjainen automaatio, rajoitukset ja reaaliaikainen seuranta. Nämä nykyaikaiset ominaisuudet auttavat varmistamaan, että erät suoritetaan vain silloin, kun kaikki tarvittavat tiedot ovat käytettävissä, mikä vähentää viiveitä ja virheitä.
Viiveiden vähentämiseksi edelleen nykyaikaiset eränkäsittelyjärjestelmät sisältävät kuormituksen tasausalgoritmeja, joilla varmistetaan, että erätöitä ei lähetetä palvelimille, joilla on vähän muistia tai liian vähän suorittimia käytettävissä.
Edistyneet päivämäärän ja kellonajan ajoitusominaisuudet mahdollistavat erien ajoittamisen ottaen huomioon mukautetut juhlapyhät, verokalenterit, useat aikavyöhykkeet ja paljon muuta.
Mutta reaaliaikaisen datan kasvavan tarpeen ja nykyaikaisen tietojenkäsittelyn lisääntyvän monimutkaisuuden vuoksi monet IT-organisaatiot valitsevat työmäärän automatisointi- ja orkestrointialustoja, jotka tarjoavat kehittyneitä työkaluja datan hallintaan ja integraatioon.
Eräkäsittelyn siirtyminen pilveen
Nykyaikainen tietotekniikkaosasto on monipuolinen, hajautettu ja dynaaminen. Sen sijaan, että luotettaisiin homogeenisiin suurkoneisiin ja tiloissa sijaitseviin datakeskuksiin, eräprosesseja suoritetaan hybridiympäristöissä. Tähän on hyvä syy.
Kuten aiemmin mainittiin, eräprosessit ovat usein resurssi-intensiivisiä. Nykyään, kun big data ja verkkotapahtumat kasvavat, eräajotyömäärät voivat vaatia melko paljon. Pilvi-infrastruktuurin hyödyntäminen antaa IT:lle mahdollisuuden tarjota laskentaresursseja kysynnän mukaan sen sijaan, että sen tarvitsisi asentaa fyysisiä palvelimia, jotka todennäköisesti olisivat suuren osan päivästä käyttämättöminä.
Datan määrä, jota IT:n on hallinnoitava vastatakseen liiketoimintatarpeisiin, kasvaa jatkuvasti, ja eräajotyömäärätyökalut kehittyvät vastaamaan näihin tarpeisiin. IT:llä ei esimerkiksi ole resursseja, joita tarvitaan jokaisen ETL-prosessin manuaaliseen suorittamiseen tai VM:ien manuaaliseen konfigurointiin, käyttöönottoon ja poistoon. Sen sijaan eräajotyökaluja käytetään näiden tehtävien automatisointiin ja orkestrointiin kokonaisvaltaisiksi prosesseiksi.
Automaatio- ja orkestrointityökalua voidaan esimerkiksi käyttää tietojen siirtämiseen Hadoop-klusterin eri komponentteihin ja niistä pois osana kokonaisvaltaista prosessia, johon kuuluu VM:ien provisioiminen, ETL-töiden suorittaminen BI-alustalle ja raporttien toimittaminen sähköpostitse.
Kun organisaatiot tulevat yhä riippuvaisemmiksi pilvipohjaisista resursseista ja sovelluksista, kyky orkestroida työnsuunnittelua ja erillisten alustojen välisiä eräkohtaisia työtehtäviä tulee kriittiseksi.
Batch-työkuorman orkestrointi
Automaatio- ja orkestrointityökalut ovat yhä laajenevassa määrin laajennettavissa, ja useat työkuorman automatisointiratkaisut tarjoavat jo nyt universaaleja liittimiä ja vähäkoodattuja REST API -sovittimia, jotka mahdollistavat käytännössä minkä tahansa työkalun tai teknologian integroinnin ilman skriptausta.
Tämä on tärkeää, sillä sen sijaan, että työnsuunnittelijat, automaatiotyökalut ja eräprosessit toimisivat siiloissa, IT-yksikkö voi käyttää työkuorman orkestrointityökalua kaikkien eräajotöiden keskitettyyn hallintaan, valvontaan ja vianmääritykseen.
IT:n orkestrointityökalut pystyvät esimerkiksi luomaan ja tallentamaan lokitiedostot jokaisesta eräajotapahtuman instanssista automaattisesti, minkä ansiosta IT-yksikkö voi ongelmien ilmaantuessa nopeasti tunnistaa perimmäiset syyt. Reaaliaikaisen seurannan ja hälytysten avulla IT:n on mahdollista reagoida viiveisiin, epäonnistumisiin ja epätäydellisiin suorituksiin tai ehkäistä niitä, mikä nopeuttaa vasteaikoja ongelmien ilmetessä.
Automaattiset uudelleenkäynnistykset ja automaattiset korjaustyönkulut ovat myös yhä yleisempiä, kun taas eräajotehtäviä voidaan priorisoida sen varmistamiseksi, että resurssit ovat käytettävissä suoritusaikana.
Lisäksi laajennettavat eräajotyökalut mahdollistavat vanhojen skriptien ja eräajosovellusten yhdistämisen, jolloin IT voi yksinkertaistaa ja vähentää käyttökustannuksia.
Eräkäsittelyn tulevaisuus
Traditionaaliset eräajotyökalut ovat väistyneet suorituskykyisten automaatio- ja orkestrointialustojen tieltä, jotka tarjoavat muutosten hallintaan tarvittavan laajennettavuuden. Niiden avulla tietotekniikka voi toimia hybridi- ja monipilviympäristöissä, ja ne voivat vähentää merkittävästi ihmisen väliintulon tarvetta.
Koneoppivia algoritmeja käytetään VM:ien älykkääseen jakamiseen erätyökuormille, jotta voidaan vähentää hukkakäyttöä ja käyttämättömiä resursseja. Tämä on kriittisen tärkeää tiimeille, jotka hallinnoivat suuria työmääriä tai joilla on suuri määrä virtuaalisia tai pilvipalvelimia.
Koneoppimisen toimiessa reaaliaikaisesti voidaan varata lisäresursseja, jos SLA-kriittinen työmäärä on vaarassa ylittyä. Tähän sisältyy virtuaalisten tai pilvipohjaisten lisäkoneiden varaaminen dynaamisen kysynnän perusteella. Yhdessä automaattisen korjauksen kanssa tämä tarjoaa tehokkaan työkalun, jolla voidaan varmistaa, että palvelun toimittaminen loppukäyttäjälle tai ulkoiselle asiakkaalle ei viivästy.
Pitkällä aikavälillä IT:stä tulee yhä monipuolisempi ja hajautetumpi, ja IT:n vastuulla olevien työtehtävien tyypit laajenevat edelleen. Uusien teknologioiden kypsyminen – tekoäly, IoT, edge computing – asettaa IT-tiimeille uusia paineita integroida nopeasti uusia sovelluksia ja teknologioita.
IT muuttuu nopeasti, mutta jotkin asiat, kuten eräkäsittely, pysyvät ennallaan.
Valmis näkemään, miten teemme työmäärän automatisoinnista helppoa?
Varaa esittelytilaisuus ja katso, miten asiantuntijamme suorittavat käyttötapauksiisi sopivia tehtäviä ActiveBatchissa. Saat vastauksen kysymyksiisi ja opit, kuinka helppoa on rakentaa ja ylläpitää työtehtäviä ActiveBatchissa
