독립적(데이터)

Agnostic (data)

컴퓨팅에서 디바이스 또는 소프트웨어 프로그램은 데이터 전송 방법 또는 형식이 디바이스 또는 프로그램의 기능과 무관할 경우 데이터에 의존하지 않는다고 합니다.즉, 디바이스 또는 프로그램이 여러 형식 또는 여러 소스로부터 데이터를 수신하면서도 해당 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

정의.

많은 디바이스 또는 프로그램은 데이터를 처리하기 위해 특정 형식으로 데이터를 제공해야 합니다.예를 들어, Apple Inc. 디바이스는 일반적으로 앱 [1]스토어에서 애플리케이션을 다운로드해야 합니다.이 방법은 지정된 파일 형식을 사용하여 특정 위치에서 다운로드하고 이러한 요구 사항을 충족하지 않는 한 작동하지 않으므로 데이터에 구애받지 않는 방법입니다.

데이터에 구애받지 않는 디바이스 및 프로그램에서 문제가 발생할 수 있습니다.예를 들어 파일에 올바른 데이터 유형(예: 텍스트)이 포함되어 있지만 형식이 올바르지 않은 경우 해당 프로그램을 사용하려면 새 파일을 만들고 올바른 형식으로 텍스트를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다.파일을 [2][3][4]효과적으로 사용하기 위해서는 다른 형식으로 변환해야 하기 때문에 다양한 파일 변환 프로그램이 존재합니다.

실행

데이터에 구애받지 않는 디바이스와 프로그램은 다양한 방법으로 이러한 문제를 해결합니다.디바이스는 파일을 인터넷을 통해 다운로드하거나 USB 또는 다른 케이블을 통해 전송하거나 동일한 방법으로 처리할 수 있습니다.

범용 스토리지 형식을 사용하여 파일을 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제함으로써 디바이스와 프로그램의[5] 데이터 의존도가 높아질 수 있습니다.XML 및 JSON과 같은 프로그램은 데이터에 구애받지 않는 방식으로 정보를 저장할 수 있습니다.예를 들어 XML은 모든 유형의 정보를 저장할 수 있다는 점에서 데이터에 의존하지 않습니다.그러나 데이터 변환 정의(DTD) 또는 XML 스키마 정의(XSD)를 사용하여 배치해야 하는 데이터를 정의하면 데이터에 구애받지 않고 필드에 잘못된 유형의 데이터가 배치되면 오류가 발생합니다.

데이터를 일반 스토리지 형식으로 저장하면 이 소스가 엔티티 동기화 계층으로 작동할 수 있습니다.범용 스토리지 포맷은 다양한 프로그램과 인터페이스 할 수 있으며, 데이터 추출 방법은 특정 프로그램이 이해할 수 있는 방식으로 데이터를 포맷합니다.이를 통해 서로 다른 데이터 형식을 필요로 하는 두 프로그램이 동일한 데이터에 액세스할 수 있습니다.여러 디바이스와 프로그램이 포맷 오류 없이 동일한 저장 위치에서 동일한 정보를 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다.

여러 프로그램이 동일한 레코드에 액세스하는 경우 동일한 유형의 개념에 대해 서로 다른 정의된 필드를 가질 수 있습니다.필드에 다른 라벨이 붙어 있지만 동일한 데이터가 포함되어 있는 경우, 해당 정보를 가져오는 프로그램은 올바른 데이터가 사용되는지 확인할 수 있습니다.한 프로그램에 다른 프로그램에는 없는 필드 및 정보가 포함되어 있는 경우, 해당 필드는 레코드에 저장되고 해당 프로그램에 대해 꺼낼 수 있지만 다른 프로그램에서는 무시됩니다.엔티티 동기층은 데이터에 의존하지 않기 때문에 데이터베이스 전체를 재코딩할 염려 없이 필드를 추가할 수 있습니다.또, 그 필드를 포함하지 않는 다른 프로그램에서 작성된 개념도 괜찮습니다.

정보 포맷은 추출하는 프로그램에 의해 데이터에 부과되기 때문에 해당 데이터를 추출하여 표시하는 장치 또는 프로그램에 맞춤화할 수 있다.따라서 엔티티 동기화 계층에서 추출된 정보는 사용 중인 장치 또는 프로그램에 관계없이 사용자의 장치에 표시되도록 동적으로 렌더링할 수 있습니다.

데이터에 구애받지 않는 디바이스와 프로그램을 사용하면 데이터를 변환하지 않고도 이들 간에 데이터를 쉽게 전송할 수 있습니다.Great[6] Ideaz와 같은 기업은 데이터를 엔티티 동기화 계층에 저장함으로써 데이터에 구애받지 않는 서비스를 제공합니다.이는 TSQL 문이 사용되는 형식에 관계없이 데이터를 취득, 업데이트, 정렬 및 쓸 수 있기 때문에 호환성 계층으로 기능합니다.또한 여러 응용 프로그램 간에 데이터를 동기화할 수 있습니다. 응용 프로그램이 모두 동일한 위치에서 데이터를 가져올 수 있기 때문입니다.이를 통해 동일한 데이터에 액세스해야 하는 서로 다른 프로그램 간의 호환성 문제를 방지할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 복제를 줄일 수 있습니다.

혜택들

디바이스와 프로그램을 가능한 한 데이터에 의존하지 않는 상태로 유지하는 것에는 몇 가지 분명한 이점이 있습니다.데이터는 독립형식으로 저장되므로 개발자는 모든 종류의 데이터를 하드코드로 처리할 필요가 없습니다.개에 대한 정보와 고양이에 대한 정보가 포함된 테이블을 동일하게 취급할 수 있습니다. 즉, 필드 정의와 필드 내용을 데이터에 구애받지 않는 스토리지 형식에서 추출하여 필드 정의에 따라 표시합니다.CRUD에 대한 다른 개념에 동일한 코드를 사용하면 코드의 양이 대폭 감소하고 엔티티 동기화 레이어에서 추출한 각 개념으로 테스트됩니다.

필드 정의 및 형식은 작업 중인 데이터와 함께 엔티티 동기화 계층에 저장할 수 있습니다.하드코드나 컴파일 없이 필드와 포맷을 변경할 수 있습니다.데이터 및 포맷은 데이터 추출에 사용되는 코드와 포맷 정보에 의해 동적으로 생성됩니다.

데이터 자체는 특정 방식으로 작동하거나 표시될 때만 구분하면 됩니다.디바이스 또는 데이터베이스 간에 데이터를 전송하는 경우 특정 개체로 해석할 필요가 없습니다.데이터를 독립형으로 취급할 수 있는 경우, 코딩을 단순화할 수 있습니다.복수(png, pdf 등)가 아닌 1개의 케이스(데이터 독립형 케이스)만 처리하면 되기 때문입니다.데이터를 표시 또는 처리해야 하는 경우 필드 정의 및 형식 정보를 기반으로 해석되며, 가능한 한 빨리 데이터에 의존하지 않는 형식으로 반환되므로 고려해야 하는 개별 케이스의 수를 줄일 수 있습니다.

리스크

단, 디바이스 또는 프로그램데이터에 의존하지 않도록 할 때는 몇 가지 문제가 발생합니다.(개념의 종류에 관계없이) CRUD 동작에 사용되는 코드는 1개뿐이므로 단일 장애 지점이 있습니다.그 코드가 고장나면 시스템 전체가 고장나죠코드가 여러 번 테스트되기 때문에(레코드가 저장 또는 취득될 때마다 사용되므로) 이 위험은 완화됩니다.

또한 코드에서 필드 정의 및 표시 형식 및 표시할 특정 데이터를 검색해야 하므로 데이터에 구애받지 않는 스토리지 매체는 로드 속도를 높일 수 있습니다.로드 속도는 데이터를 사전 셰이딩하여 개선할 수 있습니다.이렇게 하면 데이터와 동시에 필드를 추출하고 포맷 정보를 포맷할 필요 없이 이미 추출된 데이터가 포함된 레코드 복사본을 사용하여 필드를 인덱싱할 수 있습니다.이렇게 하면 속도가 향상되지만 데이터에 구애받지 않는 요소가 프로세스에 추가되지만 코드 생성을 통해 쉽게 생성할 수 있습니다.

레퍼런스

  1. ^ Costello, Sam. "How to Get Apps That Are Not In The App Store". Lifewire. Retrieved 4 February 2021.
  2. ^ "Free Online File Converter". Retrieved 4 February 2021.
  3. ^ "Cloud Convert File Converter". Retrieved 4 February 2021.
  4. ^ "Convertio File Converter". Retrieved 4 February 2021.
  5. ^ "What Are Data Agnostic Services (DAS)?". Great Ideaz. Retrieved 4 February 2021.
  6. ^ "trellispark Breakthroughs". Great Ideaz. Retrieved 4 February 2021.