什么是数据虚拟化，为什么我们需要它？ Data Virtualization（数据虚拟化）是一种技术，它允许我们从多个不同的数据源中获取和集成数据，而无需进行物理复制或移动数据。它可以将数据源中的数据呈现为一个统一的虚拟视图，从而使用户可以方便地访问和查询数据。 使用数据虚拟化有几个好处。首先，它可以减少数据冗余和复杂性。通过将数据源整合在一起，我们可以避免复制和存储相同的数据，从而节省存储空间和维护成本。其次，数据虚拟化提供了一个统一的数据访问接口，使用户可以方便地查询和分析数据，而不需要了解底层数据源的细节。此外，数据虚拟化还可以提高数据的可用性和灵活性，因为它可以自动处理数据源的变化和更新。 总之，数据虚拟化是一种强大的数据整合和访问技术，可以帮助我们更高效地管理和利用数据资源。在今天的数据驱动世界中，数据虚拟化变得越来越重要。

数据虚拟化是一种技术，使组织能够通过提供逻辑视图来管理、集成和分析其数据，这些数据可以从多个源访问，就像它们是一个单一的统一数据库。

在当今的数字商业环境中，企业数据来自各种各样的来源，包括内部系统和流程、外部合作伙伴和客户，以及第三方数据源。这些数据可以是结构化的，例如存储在传统数据库中的数据，也可以是非结构化的，例如文档、图像和视频文件。

这些数据通常存储在各种不同的位置，包括本地服务器和存储系统，以及云中。因此，组织要全面了解其数据、有效地管理和分析其数据可能会面临挑战。数据虚拟化可以是应对这一挑战的有用工具。

什么是数据虚拟化？

数据虚拟化是一个概念，在该概念中，来自多个不同的源的数据被集成并提供访问，就像它是一个单一的统一数据存储一样。它允许创建一个虚拟数据层（VDL），应用程序和用户可以在不需要物理复制或移动数据的情况下访问和查询该层。

这个虚拟层负责将数据从底层物理数据源抽象出来，使其看起来好像是来自单一的数据源。

数据虚拟化通常与其他数据管理和集成技术一起使用，例如data lakes、数据仓库和数据集成工具。它对于具有大量和多样化的数据环境的组织尤其有用，这些数据以各种格式和位置存储。

数据虚拟化具有许多优点，使其在各种行业中非常有用：

• 增加灵活性：数据虚拟化允许组织快速轻松地从多个源访问数据，而无需复杂耗时的数据集成过程。这可以帮助组织根据更全面的数据视图更快更明智地做出决策。
• 降低复杂性：简化了从多个源访问和集成数据的过程，有助于降低复杂性和提高效率。
• 增强安全性：它还有助于通过允许组织在不物理移动或复制数据的情况下访问数据来提高安全性。这可以帮助减少数据泄露和未经授权访问敏感数据的风险。
• 增加可扩展性：允许组织在需要时轻松扩展其数据集成和分析工作，而无需额外的硬件或基础设施。
• 减少数据重复：数据虚拟化可以帮助减少物理复制数据的需求，从而节省存储和计算资源。它还可以帮助减少由于复制数据而导致的错误和不一致性的风险。

此外，数据虚拟化概念还可以用于实现实时分析、数据驱动的决策和灵活的数据管理。这在数据不断变化的行业（如金融或电子商务）中尤其有用。

数据虚拟化还可以通过允许组织更轻松地跟踪和控制对数据的访问，并确保数据以符合法规的方式使用，来支持数据治理和合规努力。例如，它可以使组织能够强制执行数据访问控制，并对链接_2应用数据脱敏或删除。

如何进行数据虚拟化

数据虚拟化通常使用专门的软件、工具或通过构建定制解决方案来完成。实现数据虚拟化有几种方法，包括：

使用数据虚拟化服务器：

实现数据虚拟化的一种常见方法是使用数据虚拟化服务器。数据虚拟化服务器可以通过基于Web的界面或通过API进行访问。

它们可以与多种数据源一起使用，包括数据库、平面文件和基于云的数据存储。这在需要在部门或组织之间共享数据或需要集成多个来源的数据进行分析或报告的情况下非常有用。

构建定制的数据虚拟化解决方案：

在某些情况下，组织可以选择使用定制软件或工具构建自己的数据虚拟化解决方案。这可能涉及创建一个位于数据源和需要访问数据的用户或应用程序之间的定制数据集成层。

使用基于云的数据虚拟化服务：

基于云的数据虚拟化服务，例如亚马逊网络服务（AWS）或Microsoft Azure提供的服务，允许组织访问和集成来自多个来源的数据，而无需构建或维护自己的数据虚拟化基础架构。

数据虚拟化的步骤

数据虚拟化的过程通常包括以下步骤：

#1. 确定数据源

实现数据虚拟化的第一步是确定需要访问和集成的数据源。这些数据源可以是数据库、文件、应用程序或其他数据来源。

#2. 连接数据源

下一步是连接到数据源并提取需要虚拟化的数据。这可能涉及使用连接器或驱动程序来访问数据，并可能需要配置访问权限和身份验证。

#3. 转换和清理数据

一旦数据被提取出来，可能需要对其进行转换和清理，以确保其处于可用的格式。这可能涉及对数据应用转换或数据质量规则，或删除重复或无效的记录。

#4. 创建虚拟数据层

虚拟数据层是数据虚拟化解决方案的核心组件。它涉及创建一个数据的虚拟视图，可以在不实际移动或复制数据的情况下访问和查询该视图。这可能涉及创建与底层数据源相对应的逻辑数据模型或视图。

#5. 访问和查询虚拟数据

一旦创建了虚拟数据层，用户和应用程序可以使用标准SQL或其他查询语言访问和查询数据。虚拟数据层将查询转换为适合底层数据源的格式，并将结果返回给用户或应用程序。

#6. 监控和维护虚拟数据层

数据虚拟化解决方案通常包括用于监控和维护虚拟数据层的工具和流程。这可能涉及跟踪底层数据源的变化，并更新虚拟数据层以反映这些变化。它还可能涉及针对性能优化虚拟数据层，并确保其与不断变化的业务需求和要求保持一致。

数据虚拟化与数据可视化的区别

数据虚拟化和数据可视化是两个不同的概念，常常与彼此结合使用，但它们具有不同的目的。以下是数据虚拟化与数据可视化之间的一些关键区别：

数据虚拟化	数据可视化
使得可以访问和整合来自多个来源的数据	通过图形或可视化的方式呈现数据，帮助人们理解和解释数据
涉及创建一个虚拟的数据视图，可以在不移动或复制数据的情况下进行访问和查询	选择和转换数据以创建图表、图形或其他可视化形式
提供一个虚拟的数据层或接口，用户和应用程序可以访问	生成人们可以查看的图形或可视化输出结果
通常用于数据存储在多个位置、格式或系统中的场景，或者在物理上合并数据不切实际的情况下使用	通常用于传达复杂的想法、突出关键见解或支持决策
可能涉及使用专用软件或工具、构建定制解决方案或使用基于云的服务	可能涉及使用图表、图形、地图或信息图表等工具，以及数据操作、聚合和转换等技术
可以帮助减少数据重复和延迟，改善数据集成和互操作性	可以帮助揭示原始数据中可能不明显的模式、趋势和关系
可用于支持数据治理和合规努力	可以用来以引人入胜和交互的方式呈现数据
可以帮助实现敏捷数据管理	可以帮助将数据驱动的见解传达给更广泛的受众

在实践中，数据虚拟化和数据可视化经常一起使用。数据虚拟化可以提供可视化所需的数据，而可视化可以提供更直观和交互式的方式来探索和理解数据。

例如，一个企业可以使用数据虚拟化来访问和整合来自多个来源的数据，然后使用数据可视化来创建链接_3、图表或仪表板，帮助揭示数据中的见解和趋势。

数据虚拟化的应用场景

以下是数据虚拟化的几个应用场景。

数据准备：数据虚拟化可用于通过提供虚拟的数据视图来准备数据进行分析或其他目的。例如，数据科学家可以使用数据虚拟化来访问和整合来自多个来源的数据，然后对数据应用转换或数据质量规则，以准备数据进行分析。

云数据共享：也可用于在组织内的不同团队或部门之间共享存储在云中的数据。这可以确保每个人都可以访问他们所需的数据，同时减少复制数据的需求。

数据中心支持：数据虚拟化可用于创建一个集中的数据中心，允许用户访问和整合来自多个来源的数据。

例如，一个组织可以使用数据虚拟化来创建一个数据中心，整合来自各种业务系统（如ERP、链接_4和人力资源系统）的数据，以支持数据驱动的决策。

数据中心可以通过虚拟化视图由用户和应用程序访问，这有助于减少访问和整合来自多个来源的数据的复杂性。

总结

数据虚拟化可以提高敏捷性、灵活性和数据质量，同时降低成本和提高安全性。它在金融、医疗保健、零售、制造和政府等各行各业都有许多应用和应用场景。

在组织中考虑实施数据虚拟化时，重要的是仔细评估您的数据源，选择合适的数据虚拟化工具，并设置和优化您的数据虚拟化系统以满足业务需求。

我希望您在学习数据虚拟化方面会发现本文有所帮助。您可能还对学习有关 virtualization monitoring tools 的内容感兴趣。