netcore etl что это
Высвободил более 5 Гигабайт на диске, удалив файлы etl. Что это и можно ли удалять?
Заметил, что накопился существенный объем файлов с расширение etl в папке C:\ProgramData\Microsoft\Diagnosis\ETLLogs. Откуда они берутся и можно ли их безболезненно удалить?
Сама аббревиатура ETL расшифровывается как Extract, Transform и Load, то есть извлечение, преобразование и загрузка. Подобные файлы накапливают в себе разные системные события, журналы обращений к диску, различные события ядра операционной системы и объединяют их в единое хранилище. Windows 10 хранит в них данные телеметрии, что наводит на мысль о их никчёмности для конечного пользователя.
Стоит отметить, что это не какое-то эксклюзивное изобретение Microsoft и такие данные собираются сейчас повсеместно и используются различными сервисами при машинном обучении, исследовании маркетинговых данных и бизнес-аналитики, да много для чего.
Теоретически, Windows записывает туда различные предупреждения, ошибки или другие события, которые должны использоваться для устранения потенциальных проблем. По заверениям Майкрософт, отправляется только минимальный объем данных, необходимый для защиты Windows. Что там происходит на практике, остаётся только догадываться, но объём этих данных я бы не назвал маленьким. Так на терминальном сервере с 20 пользователями за месяц набегает около 1.5 Гигабайт данных!
Конфигурация компьютера > Административные шаблоны > Компоненты Windows > Сборки для сбора данных и предварительные сборки
(Computer Configuration > Administrative Templates > Windows Components > Data Collection and Preview Builds.)
Параметру «Разрешить телеметрию» (Allow Telemetry) выставляем значение 0 или «Отключена». Насколько я понимаю, полностью отключить телеметрию в Windows всё-таки не получится, но таким образом можно существенно снизить объёмы накопление логов.
Если считаете статью полезной,
не ленитесь ставить лайки и делиться с друзьями.
Комментариев: 3
Большое вам спасибо
Жаль, что не предусмотрели Reg-файл для Windows Home
Основные функции ETL-систем
ETL – аббревиатура от Extract, Transform, Load. Это системы корпоративного класса, которые применяются, чтобы привести к одним справочникам и загрузить в DWH и EPM данные из нескольких разных учетных систем.
Вероятно, большинству интересующихся хорошо знакомы принципы работы ETL, но как таковой статьи, описывающей концепцию ETL без привязки к конкретному продукту, на я Хабре не нашел. Это и послужило поводом написать отдельный текст.
Хочу оговориться, что описание архитектуры отражает мой личный опыт работы с ETL-инструментами и мое личное понимание «нормального» применения ETL – промежуточным слоем между OLTP системами и OLAP системой или корпоративным хранилищем.
Хотя в принципе существуют ETL, который можно поставить между любыми системами, лучше интеграцию между учетными системами решать связкой MDM и ESB. Если же вам для интеграции двух зависимых учетных систем необходим функционал ETL, то это ошибка проектирования, которую надо исправлять доработкой этих систем.
Зачем нужна ETL система
Проблема, из-за которой в принципе родилась необходимость использовать решения ETL, заключается в потребностях бизнеса в получении достоверной отчетности из того бардака, который творится в данных любой ERP-системы.
Как работает ETL система
Все основные функции ETL системы умещаются в следующий процесс:
В разрезе потока данных это несколько систем-источников (обычно OLTP) и система приемник (обычно OLAP), а так же пять стадий преобразования между ними:
Особенности архитектуры
Реализация процессов 4 и 5 с точки зрения архитектуры тривиальна, все сложности имеют технический характер, а вот реализация процессов 1, 2 и 3 требует дополнительного пояснения.
Процесс загрузки
При проектировании процесса загрузки данных необходимо помнить о том что:
Процесс валидации
Данный процесс отвечает за выявление ошибок и пробелов в данных, переданных в ETL.
Само программирование или настройка формул проверки не вызывает вопросов, главный вопрос – как вычислить возможные виды ошибок в данных, и по каким признакам их идентифицировать?
Возможные виды ошибок в данных зависят от того какого рода шкалы применимы для этих данных. (Ссылка на прекрасный пост, объясняющий, какие существуют виды шкал — http://habrahabr.ru/post/246983/).
Ближе к практике в каждом из передаваемых типов данных в 95% случаев возможны следующие ошибки:
Соответственно проверки на ошибки реализуются либо формулами, либо скриптами в редакторе конкретного ETL-инструмента.
А если вообще по большому счету, то большая часть ваших валидаций будет на соответствие справочников, а это [select * from a where a.field not in (select…) ]
При этом для сохранения аудиторского следа разумно сохранять в системе две отдельные таблицы – rawdata и cleandata с поддержкой связи 1:1 между строками.
Процесс мэппинга
Процесс мэппинга так же реализуется с помощью соответствующих формул и скриптов, есть три хороших правила при его проектировании:
Заключение
В принципе это все архитектурные приемы, которые мне понравились в тех ETL инструментах, которыми я пользовался.
Кроме этого конечно в реальных системах есть еще сервисные процессы — авторизации, разграничения доступа к данным, автоматизированного согласования изменений, и все решения конечно являются компромиссом с требованиями производительности и предельным объемом данных.
Netcore etl что это
Вопрос
Накопился большой объем файлов C:\ProgramData\Microsoft\Diagnosis\ETLLogs с расширение etl
Гуглю. но пока в голове не очень укладывается что это.
Что, это, как с ними быть? Чистить? И можно ли отрегулировать политиками?
Ответы
Нашел еще в шедулере задачи Microsoft Compatibility Appraiser «Сбор телеметрических данных программы при участии в программе улучшения качества ПО»
Могли бы уточнить, если указанная задача активна?
Сообщите пожалуйста если следующие службы на сервере активны?
Для того чтобы просмотреть в политике если Телеметрия включена, необходимо выполнить следуюшие шаги(на английском):
Если верить строномиму источнику, то этот файл лог отностится к телеметрии, и если это так, то его можно удалить, но лучше дождаться еще ответов от других участников форума. Также перед тем, как его удалить желательно понять, какая задача способствует наполнению данных в указанный лог событий.
Avis de non-responsabilité:
Mon opinion ne peut pas coïncider avec la position officielle de Microsoft.
Что такое ETL: как справиться с анализом big data
Крупные предприятия собирают, хранят и обрабатывают разные типы данных из множества источников, таких как системы начисления заработной платы, записи о продажах, системы инвентаризации и других. Эта информация извлекается, преобразуется и переносится в хранилища данных с помощью ETL-систем. Расскажем, что такое ETL, а также какие платные и общедоступные решения для работы с данными есть на рынке.
ETL — что это такое и зачем?
В переводе ETL (Extract, Transform, Load) — извлечение, преобразование и загрузка. То есть процесс, с помощью которого данные из нескольких систем объединяют в единое хранилище данных.
Представьте ритейлера с розничными и интернет-магазинами. Ему нужно анализировать тенденции продаж и онлайн, и офлайн. Но бэкэнд-системы для них, скорее всего, будут отдельными. Они могут иметь разные поля или форматы полей для сбора данных, использовать системы, которые не могут «общаться» друг с другом.
И вот тогда наступает момент для ETL.
ETL-система извлекает данные из обеих систем, преобразует их в соответствии с требованиями к формату хранилища данных, а затем загружает в это хранилище.
ETL — что это на практике, а не на примере?
Современные инструменты ETL собирают, преобразуют и хранят данные из миллионов транзакций в самых разных источниках данных и потоках. Эта возможность предоставляет множество новых возможностей: анализ исторических записей для оптимизации процесса продаж, корректировка цен и запасов в реальном времени, использование машинного обучения и искусственного интеллекта для создания прогнозных моделей, разработка новых потоков доходов, переход в облако и многое другое.
Облачная миграция. Процесс переноса данных и приложений в облако называют облачной миграцией. Она помогает сэкономить деньги, сделать приложения более масштабируемыми и защитить данные. ETL в таком случае используют для перемещения данных в облако.
Хранилище данных. Хранилище данных — база данных, куда передают данные из различных источников, чтобы их можно было совместно анализировать в коммерческих целях. Здесь ETL используют для перемещения данных в хранилище данных.
Машинное обучение. Машинное обучение — метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитических моделей. ETL может использоваться для перемещения данных в одно хранилище для машинного обучения.
Интеграция маркетинговых данных. Маркетинговая интеграция включает в себя перемещение всех маркетинговых данных — о клиентах, продажах, из социальных сетей и веб-аналитики — в одно место, чтобы вы могли проанализировать их. ETL используют для объединения маркетинговых данных.
Интеграция данных IoT. То есть данных, собранных различными датчиками, в том числе встроенными в оборудование. ETL помогает перенести данные от разных IoT в одно место, чтобы вы могли сделать их подробный анализ.
Репликация базы данных — данные из исходных баз данных копируют в облачное хранилище. Это может быть одноразовая операция или постоянный процесс, когда ваши данные обновляются в облаке сразу же после обновления в исходной базе. ETL можно использовать для осуществления процесса репликации данных.
Бизнес-аналитика. Бизнес-аналитика — процесс анализа данных, позволяющий руководителям, менеджерам и другим заинтересованным сторонам принимать обоснованные бизнес-решения. ETL можно использовать для переноса нужных данных в одно место, чтобы их можно было использовать.
Популярные ETL-системы: обзор, но коротко
Cloud Big Data — PaaS-сервис для анализа больших данных (big data) на базе Apache Hadoop, Apache Spark, ClickHouse. Легко масштабируется, позволяет заменить дорогую и неэффективную локальную инфраструктуру обработки данных на мощную облачную инфраструктуру. Помогает обрабатывать структурированные и неструктурированные данные из разных источников, в том числе в режиме реального времени. Развернуть кластер интеграции и обработки данных в облаках можно за несколько минут, управление осуществляется через веб-интерфейс, командную строку или API.
IBM InfoSphere — инструмент ETL, часть пакета решений IBM Information Platforms и IBM InfoSphere. Доступен в различных версиях (Server Edition, Enterprise Edition и MVS Edition). Помогает в очистке, мониторинге, преобразовании и доставке данных, среди преимуществ: масштабируемость, возможность интеграции почти всех типов данных в режиме реального времени.
PowerCenter — набор продуктов ETL, включающий клиентские инструменты PowerCenter, сервер и репозиторий. Данные хранятся в хранилище, где к ним получают доступ клиентские инструменты и сервер. Инструмент обеспечивает поддержку всего жизненного цикла интеграции данных: от запуска первого проекта до успешного развертывания критически важных корпоративных приложений.
iWay Software предоставляет возможность интеграции приложений и данных для удобного использования в режиме реального времени. Клиенты используют их для управления структурированной и неструктурированной информацией. В комплект входят: iWay DataMigrator, iWay Service Manager и iWay Universal Adapter Framework.
Microsoft SQL Server — платформа управления реляционными базами данных и создания высокопроизводительных решений интеграции данных, включающая пакеты ETL для хранилищ данных.
OpenText — платформа интеграции, позволяющая извлекать, улучшать, преобразовывать, интегрировать и переносить данные и контент из одного или нескольких хранилищ в любое новое место назначения. Позволяет работать со структурированными и неструктурированными данными, локальными и облачными хранилищами.
Oracle GoldenGate — комплексный программный пакет для интеграции и репликации данных в режиме реального времени в разнородных IT-средах. Обладает упрощенной настройкой и управлением, поддерживает облачные среды.
Pervasive Data Integrator — программное решение для интеграции между корпоративными данными, сторонними приложениями и пользовательским программным обеспечением. Data Integrator поддерживает сценарии интеграции в реальном времени.
Pitney Bowes предлагает большой набор инструментов и решений, нацеленных на интеграцию данных. Например, Sagent Data Flow — гибкий механизм интеграции, который собирает данные из разнородных источников и предоставляет полный набор инструментов преобразования данных для повышения их коммерческой ценности.
SAP Business Objects — централизованная платформа для интеграции данных, качества данных, профилирования данных, обработки данных и отчетности. Предлагает бизнес-аналитику в реальном времени, приложения для визуализации и аналитики, интеграцию с офисными приложениями.
Sybase включает Sybase ETL Development и Sybase ETL Server. Sybase ETL Development — инструмент с графическим интерфейсом для создания и проектирования проектов и заданий по преобразованию данных. Sybase ETL Server — масштабируемый механизм, который подключается к источникам данных, извлекает и загружает данные в хранилища.
Open source ETL-средства
Большинство инструментов ETL с открытым исходным кодом помогают в управлении пакетной обработкой данных и автоматизации потоковой передачи информации из одной системы данных в другую. Эти рабочие процессы важны при создании хранилища данных для машинного обучения.
Некоторые из бесплатных и открытых инструментов ETL принадлежат поставщикам, которые в итоге хотят продать корпоративный продукт, другие обслуживаются и управляются сообществом разработчиков, стремящихся демократизировать процесс.
Open source ETL-инструменты интеграции данных:
Apache Airflow — платформа с удобным веб-интерфейсом, где можно создавать, планировать и отслеживать рабочие процессы. Позволяет пользователям объединять задачи, которые нужно выполнить в строго определенной последовательности по заданному расписанию. Пользовательский интерфейс поддерживает визуализацию рабочих процессов, что помогает отслеживать прогресс и видеть возникающие проблемы.
Apache Kafka — распределенная потоковая платформа, которая позволяет пользователям публиковать и подписываться на потоки записей, хранить потоки записей и обрабатывать их по мере появления. Kafka используют для создания конвейеров данных в реальном времени. Он работает как кластер на одном или нескольких серверах, отказоустойчив и масштабируем.
Apache NiFi — распределенная система для быстрой параллельной загрузки и обработки данных с большим числом плагинов для источников и преобразований, широкими возможностями работы с данными. Пользовательский веб-интерфейс NiFi позволяет переключаться между дизайном, управлением, обратной связью и мониторингом.
CloverETL (теперь CloverDX) был одним из первых инструментов ETL с открытым исходным кодом. Инфраструктура интеграции данных, основанная на Java, разработана для преобразования, отображения и манипулирования данными в различных форматах. CloverETL может использоваться автономно или встраиваться и подключаться к другим инструментам: RDBMS, JMS, SOAP, LDAP, S3, HTTP, FTP, ZIP и TAR. Хотя продукт больше не предлагается поставщиком, его можно безопасно загрузить с помощью SourceForge. CloverDX по-прежнему поддерживает CloverETL в соответствии со стандартным соглашением о поддержке.
Jaspersoft ETL — один из продуктов с открытым исходным кодом TIBCO Community Edition, позволяет пользователям извлекать данные из различных источников, преобразовывать их на основе определенных бизнес-правил и загружать в централизованное хранилище данных для отчетности и аналитики. Механизм интеграции данных инструмента основан на Talend. Community Edition прост в развертывании, позволяет создавать витрины данных для отчетности и аналитики.
Apatar — кроссплатформенный инструмент интеграции данных с открытым исходным кодом, который обеспечивает подключение к различным базам данных, приложениям, протоколам, файлам. Позволяет разработчикам, администраторам баз данных и бизнес-пользователям интегрировать информацию разного формата из различных источников данных. У инструмента интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который не требует кодирования для настройки заданий интеграции данных. Инструмент поставляется с предварительно созданным набором инструментов интеграции и позволяет пользователям повторно использовать ранее созданные схемы сопоставления.
Итак, почему стоит отказаться от локальных ETL-решений?
Традиционные локальные ETL чаще всего поставляются в комплекте с головной болью. Например, создаются собственными силами, поэтому могут быстро устареть или не иметь сложных функций и возможностей. Они дороги и требуют времени на обслуживание, а также поддерживают только пакетную обработку данных и плохо масштабируются.
Локальные платформы ETL были важнейшим компонентом инфраструктуры предприятий на протяжении десятилетий. С появлением облачных технологий, SaaS и больших данных выросло число источников информации, что вызвало рост спроса на более мощную и сложную интеграцию данных.
LiveInternetLiveInternet
—Музыка
—Метки
—Рубрики
—Поиск по дневнику
—Подписка по e-mail
—Статистика
Высвободить более 5 Гигабайт на диске, удалив файлы etl. Что это и можно ли удалять?
Высвободить более 5 Гигабайт на диске, удалив файлы etl. Что это и можно ли удалять?
Заметили, что накопился существенный объем файлов с расширение etl в папке C:\ProgramData\Microsoft\Diagnosis\ETLLogs. Откуда они берутся и можно ли их безболезненно удалить?
Сама аббревиатура ETL расшифровывается как Extract, Transform и Load, то есть извлечение, преобразование и загрузка. Подобные файлы накапливают в себе разные системные события, журналы обращений к диску, различные события ядра операционной системы и объединяют их в единое хранилище. Windows 10 хранит в них данные телеметрии, что наводит на мысль о их никчёмности для конечного пользователя.
Стоит отметить, что это не какое-то эксклюзивное изобретение Microsoft и такие данные собираются сейчас повсеместно и используются различными сервисами при машинном обучении, исследовании маркетинговых данных и бизнес-аналитики, да много для чего.
Теоретически, Windows записывает туда различные предупреждения, ошибки или другие события, которые должны использоваться для устранения потенциальных проблем. По заверениям Майкрософт, отправляется только минимальный объем данных, необходимый для защиты Windows. Что там происходит на практике, остаётся только догадываться, но объём этих данных я бы не назвал маленьким. Так на терминальном сервере с 20 пользователями за месяц набегает около 1.5 Гигабайт данных!
Конфигурация компьютера > Административные шаблоны > Компоненты Windows > Сборки для сбора данных и предварительные сборки
(Computer Configuration > Administrative Templates > Windows Components > Data Collection and Preview Builds.)
Отключаем телеметрию в Windows 10 через редактор групповых политик
Параметру «Разрешить телеметрию» (Allow Telemetry) выставляем значение 0 или «Отключена». Насколько я понимаю, полностью отключить телеметрию в Windows всё-таки не получится, но таким образом можно существенно снизить объёмы накопление логов.