Peak BigODS Exporter: Verbinden Sie Ihre ASAM ODS-Daten mit Big Data Lakes
Datengesteuerte Entscheidungsfindung wird immer wichtiger, so dass die Automobil- und Luftfahrtindustrie einen wachsenden Bedarf an skalierbaren Testdatenanalysen hat. Ein Großteil der dafür erforderlichen Daten wird mit dem ASAM ODS-Standard gespeichert, der sich für die system- und formatübergreifende Verwaltung von Testdaten hervorragend eignet. Die herkömmliche ASAM ODS-Speicherung ist jedoch für erweiterte Analysen in Big-Data-Umgebungen nicht gut geeignet. Um diesen Bedarf zu decken, hat ASAM ODS einen neuen „Associate Standard“ definiert, der ASAM ODS-Datenbanken mit Big-Data-Ökosystemen verbindet - eine Innovation, die Peak Solution bereits in Form des Peak BigODS Exporter als Teil des Peak ODS Adapter for Apache Spark implementiert hat.
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Nahtlose Verbindung von ASAM ODS-Daten mit Big Data Lakes
Der Peak BigODS Exporter bietet eine schlanke Brücke von ASAM ODS-Datenspeichern zu Big-Data-Ökosystemen und ermöglicht fortschrittliche Analysen auf großen Mengen von Testdaten. Der Peak BigODS Exporter bietet flexible Exportoptionen für die Integration mit Big-Data-Analysetools, auch für bestehende ASAM ODS-Lösungen.
PeakBigODS Exporter verbindet ASAM ODDS mit Big Data Lakes
Strukturierter Export für effektive Analysen
Um Testdaten überschaubar und zugänglich zu machen, organisiert der Peak BigODS Exporter die ASAM ODS-Daten in drei Hauptkategorien:
- Metadaten: Informationen über den Testkontext, wie z.B. Testobjektbeschreibungen und Setups, werden in JSON- oder Apache Avro-Formaten exportiert, so dass sie von verschiedenen Big-Data-Tools leicht gelesen und verarbeitet werden können.
- Massendaten: Daten von Messkanälen oder Fahrzeugbussystemen werden in Apache Parquet exportiert, um sie für Hochgeschwindigkeitsanalysen zu optimieren.
- Zusätzliche Daten: Alle Zusatzdaten wie Bilder, Audio-, Video- oder Modelldaten können einbezogen werden, um einen vollständigen Überblick über die Testdaten zu erhalten.
Anpassbare Exportdefinitionen für maßgeschneiderte Datensätze
Ein herausragendes Merkmal des Peak BigODS Exporter ist die Exportdefinitionsdatei, eine XML-basierte Konfigurationsdatei, mit der Sie die zu exportierende Datenmenge genau definieren können. Das bedeutet, dass sich der Export auf die relevanten Daten für Big Data-Anforderungen konzentrieren kann. Durch die Verwendung mehrerer Exportdefinitionsdateien können Sie die Exporte exakt auf Ihr spezifische Analyseziele zuschneiden und sicherstellen, dass der resultierende Datensatz perfekt auf Ihre Geschäftsanforderungen abgestimmt ist.
Vorteile der Verwendung von Parquet und Avro Formaten
Der Peak BigODS Exporter bietet Ihnen die Flexibilität, das Datenformat zu wählen, das Ihren Analyseanforderungen am besten entspricht. Für den spaltenbasierten Datenzugriff ist das Apache Parquet-Format optimal und ermöglicht schnelle Abfragen und Analysen. Für den zeilenbasierten Zugriff wird Apache Avro empfohlen. Diese Flexibilität gewährleistet, dass Sie das Datenexportformat entsprechend Ihren Analyseanforderungen festlegen können.
Ein einfacher Weg zu Big Data Analytics für ODS-Anwender
Der Peak BigODS Exporter verbindet Ihre ASAM ODS-Datenmanagementlösung mit Big-Data-Ökosystemen und erschließt das Potenzial leistungsstarker Analysen ohne umfangreiche IT-Investitionen. Der Peak BigODS Exporter ist so konzipiert, dass er mit den geschäftlichen Anforderungen mitwächst und bietet eine praktische Lösung für Unternehmen, die Testdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln möchten.
Sind Sie bereit, die Erkenntnisse aus Ihren Testdaten zu maximieren? Kontaktieren Sie Peak Solution noch heute, um mehr darüber zu erfahren, wie der Peak BigODS Exporter Ihre datengetriebenen Ziele unterstützen kann.
Verbundene Lösungen
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Peak Test Data Manager
Peak Test Data Manager ist ein zukunftsorientiertes Testdatenmanagement-System und nutzt das Peak Data Transfer Tool für den Datenimport.
Peak ODS Adapter für Apache Spark
Scalable data access based on Apache Spark.
Zugehörige Themen
Python ASAM ODS-Dienstprogramme
Open-Source-Bibliotheken und Beispiele zur Verwendung von ASAM ODS-Daten in Python.