다양한 데이터 전달 파일 형식의 장단점

기업이 수집, 저장 및 처리하는 데이터의 양이 몇 배로 증가했으며 데이터 처리 및 데이터 관리와 관련된 복잡성도 증가했습니다. 이러한 상황에서는 기업의 빅 데이터 요구 사항과 데이터 전달 파일 형식의 표준화에 대한 보다 간단하고 안정적인 솔루션이 필요합니다.

특정 파일 형식이 다른 형식보다 선호되는 특정 요구 사항이 없는 한 사용 가능한 다른 옵션으로 인해 쉽게 혼동될 수 있습니다. 우리는 이 게시물에서 다양한 데이터 전달 형식의 장단점을 설명할 것입니다.

데이터 전달 파일 형식

1. CSV

CSV는 소규모 애플리케이션에만 이상적인 플랫 구조 데이터 형식입니다. XML 및 JSON과 비교하여 CSV는 기술적 기술이 덜 필요하고 대부분의 애플리케이션을 사용하여 액세스할 수 있습니다. CSV 사용의 단점은 모든 문자가 제대로 표시되도록 파일을 처리하는 응용 프로그램에서 인코딩을 설정해야 한다는 것입니다. 대규모의 복잡한 데이터 프로젝트에는 CSV를 사용하지 않는 것이 좋습니다.

2. JSON

JSON은 중첩 구조를 지원하는 매우 유연한 데이터 형식입니다. 즉, 데이터 요소에 여러 하위 범주가 있을 수 있습니다. JSON 형식을 처리하는 것은 해당 형식에 비해 처리 능력이 약간 낮고 가볍습니다. 유일한 단점은 기술적인 노동이 필요할 수 있는 JSON 파일의 데이터에 액세스하도록 파서를 프로그래밍해야 한다는 것입니다. JSON은 복잡하고 대규모 애플리케이션에 권장되는 데이터 형식입니다.

3. XML

XML은 약간 더 높은 처리 능력 요구 사항을 제외하고 여러 면에서 JSON과 유사합니다. JSON과 같은 중첩 구조를 지원하며 웹에서 가장 많이 사용되는 데이터 형식입니다. 웹 관련 프로젝트에 데이터를 사용하는 경우 XML이 적합할 수 있습니다.

4. MS 엑셀

MS Excel은 심각한 빅 데이터 프로젝트에 적합한 데이터 형식이 아니며 당사 솔루션의 일부로 제공되지 않습니다. MS Excel이 데이터 프로젝트에 적합하지 않은 이유에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

데이터 전달 모드

1. 드롭박스

소비자 중심의 서비스인 Dropbox는 사용하기가 매우 쉽습니다. 그러나 저장 용량에 제한이 있어 많은 양의 데이터가 예상되는 경우 좋은 옵션이 아닐 수 있습니다.

2. 상자

Box는 Dropbox와 유사하게 작동하며 예상 데이터 양이 많지 않은 경우 적합한 솔루션이 될 수 있습니다. 또한 사용자 친화적이며 AWS 및 Microsoft Azure와 같은 것에 익숙하지 않은 경우 특히 유용할 수 있습니다.

3. PromptCloud API

데이터 액세스를 위한 무료 옵션으로 자체 API를 통해 데이터를 제공합니다. API에서 데이터를 가져오려면 약간의 기술이 필요하지만 데이터가 제공되는 즉시 데이터를 추출하는 애플리케이션을 구축할 수 있다면 이상적인 옵션입니다. 그러나 데이터에 이미지나 PDF와 같은 파일이 포함된 경우 API를 사용할 수 없으며 파일 업로드 옵션을 선택해야 합니다.

4. 아마존 S3

Amazon S3는 복잡하고 대규모 데이터 요구 사항이 있는 기업을 위한 훌륭하고 다양한 옵션입니다. 견고성과 보안 기능으로 인해 S3는 이상적인 데이터 전달 모드를 제공합니다. 어떤 전송 모드를 선택해야 할지 확신이 서지 않는다면 S3가 안전한 선택입니다.

5. FTP

또한 데이터를 자체 FTP 서버로 직접 푸시할 수도 있습니다. 이 전송 모드는 다른 옵션과 동일하게 작동하지만 데이터의 보안 측면은 내부적으로 처리되어야 하며 이는 많은 소규모 비즈니스에서 문제가 될 수 있습니다.

참고: 위에서 언급한 전송 모드 외에도 Microsoft Azure 및 Google Cloud에 데이터를 업로드할 수도 있습니다.

데이터 전달 형식을 선택할 때 고려해야 할 요소

1. 시스템과의 호환성

기존 빅데이터 분석 시스템과 전달 형식 및 모드 간의 호환성을 확인해야 합니다. 이것은 당연한 일이지만 나중에 호환성 문제로 인해 많은 양의 데이터를 다시 처리해야 하는 번거로움이 있을 수 있으며 이는 그리 편리하지 않고 시간, 노력 및 비용 낭비는 말할 것도 없습니다.

2. 유연성

빅 데이터 시스템을 재구축하기로 결정한 경우 조정할 여지가 더 많기 때문에 항상 유연한 데이터 형식을 선택하는 것이 좋습니다. 간단히 말해서, 유연한 형식은 제한된 소규모 프로젝트에만 적합한 MS Excel과 같은 엄격한 형식에 비해 더 많은 가능성을 제공합니다.

3. 처리 능력 요구 사항

처리 능력 요구 사항은 선택한 데이터 형식 및 전달 모드에 따라 다릅니다. 일부 형식은 다른 형식보다 리소스를 조금 더 많이 사용하므로 청구서에 맞는 형식을 선택할 수 있습니다.

4. 저장 공간

웹 크롤링 프로젝트에서 기대하는 데이터 볼륨에 대한 명확한 아이디어가 있어야 하며 이러한 볼륨을 처리할 수 있는 데이터 전달 모드를 선택해야 합니다. 이렇게 하면 최적의 전달 옵션을 선택하고 나중에 병목 현상을 방지하는 데 도움이 됩니다.

결론

올바른 데이터 전달 형식과 모드를 선택하면 조직에서 데이터 처리 작업의 용이성에 장기적인 영향을 미칩니다. 호환성, 유연성, 컴퓨팅 성능 요구 사항 및 저장 공간은 데이터 전달 방법을 선택하기 전에 고려해야 할 중요한 사항 중 일부입니다. 전달 형식은 빅 데이터 파이프라인을 확장할 수 있는지 여부와 방법도 정의합니다. 다양한 데이터 전달 형식을 장단점과 함께 평가하면 올바른 형식을 선택할 때 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.