Virtualisation des données
Utilisez le Data Virtualization service pour regrouper facilement des données provenant de différentes sources dans une vue unifiée, sans modifications manuelles, déplacement de données ou réplication.
Présentation
Avec Data Virtualization, vous pouvez accéder à des données physiques provenant de sources multiples par le biais d'une couche virtuelle sémantique unique. Cette couche virtuelle permet d'accéder aux données, de les manipuler et de les analyser sans avoir besoin de connaître leur format physique ou leur emplacement, et sans avoir à les déplacer ou à les copier.
Data Virtualization fait partie de la structure des données.
Quoi de neuf dans Data Virtualization
Pour afficher la liste des nouvelles fonctionnalités Data Virtualization, consultez Fonctionnalités nouvelles et améliorées dans Data Virtualization.
Prérequis
Si vous souhaitez publier vos données virtuelles dans un catalogue gouverné, vous devez installer IBM Knowledge Catalog. Pour plus d'informations, voir IBM Knowledge Catalog sur Cloud Pak for Data.
- service requis
- Data Virtualization.
Avant de pouvoir virtualiser vos données, vous devez créer et déployer une instance de service de Data Virtualization dans Cloud Pak for Data as a Service. Pour plus d'informations, voir Provisionner une instance de service pour la Data Virtualization.
Après avoir provisionné votre instance de service, vous pouvez configurer votre instance de Data Virtualization. Pour plus d'informations, voir Mise en route de Cloud Pak for Data as a Service et Démarrage rapide : Virtualiser les données.
- Service associé
- IBM
Knowledge Catalog.
Si vous souhaitez publier vos données virtuelles dans un catalogue gouverné, vous devez installer IBM Knowledge Catalog. Pour plus d'informations, voir Gouvernance des données.
- Formats de données
- La Data Virtualization fonctionne avec des connexions à de nombreux types de sources et de formats de données. Pour plus d'informations, voir Connexion aux sources de données sur Data Virtualization.
- Taille des données
- Chaque source de données définit ses propres limites de taille de données. Pour plus d'informations, consultez Sources de données prises en charge dans Data Virtualization.
- Données d'identification
- La Data Virtualization utilise vos informations d'identification " IBM Cloud pour se connecter au service. Vous devez disposer de certains rôles de Data Virtualization pour effectuer certaines tâches. Pour plus d'informations, voir Connexion et authentification au service Data Virtualization.
Mise en route
- Ouvrez le Data Virtualization service.
- Dans le menu de navigation Cloud Pak for Data , sélectionnez .
- Ajoutez vos sources de données à Data Virtualization.
- Accédez à la page Sources de données, puis sélectionnez Ajouter une connexion pour ajouter des connexions. Data Virtualization prend en charge des dizaines de sources de données relationnelles et non relationnelles.
- Virtualiser les tables à partir de la source de données.
- Dans la page Virtualiser, sélectionnez les tables que vous souhaitez virtualiser, puis sélectionnez pour virtualiser les tables.
- Joignez les tables pour créer une vue unifiée.
- Dans la page Données virtualisées, sélectionnez les tables que vous souhaitez lier, puis sélectionnez Lier pour lier les objets.
- Interroger les objets virtuels.
- Accédez à la page Exécuter SQL pour interroger vos objets virtuels à l'aide de l'éditeur SQL intégré.
- Consommer les données en utilisant d'autres services d' Cloud Pak for Data s dans le tissu de données.
- Consommer des tables virtuelles dans des projets, des tableaux de bord, des catalogues de données et d'autres applications. Pour plus d'informations, voir Services Dashboard.
La vidéo suivante présente une vue d'ensemble de la Data Virtualization.
Cette vidéo fournit une méthode visuelle comme alternative à la documentation écrite.
En savoir plus
Pour plus d'informations sur les sources de données prises en charge, consultez Sources de données prises en charge dans Data Virtualization.
Pour plus d'informations sur les problèmes connus et les limitations, voir Limitations et problèmes connus sur Data Virtualization.