[OS] Data Propagation

 

<설명>

  - Propagation rule에 따라 data를 source location에서 target location으로 이동시키는 것.

  - source store에서 1개 이상의 target store(local access database 등)로 data 분산

 

  - large volume의 data를 옮길 땐 performance 저하나 os 이상 없이 빠른 시간 안에 옮기는게 중요함.

    ==> 이에 쓰이는 3가지 Data Propagation :

      1) Bulk Extract : 관리 tool이나 빈 utility 등을 복사해 씀으로써 data 전반을 옮겨버림(FTP, File Transfer Protocol 등)

      2) File Compare : 이전 file 과 비교하여 변경된 부분만 이동. 변경 사항이 적은 file에 유용.

      3) Change Data Propagation :

        - Software Chage Process 를 통해 data를 capture&change 함.

        - Trigger, Log exit, log post-processing, DBMS extension 등이 Change Process로 쓰임.

 

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<One More Thinking>

[ Data Propagation 과 Data Transfrom 의 차이? ]

  * Data Transform :

    - 1개의 format 혹은 class 의 data를 다른 format 또는 class 로 변환하는 방식.

    - 종종 data 집합체의 변환에 필요한 모든 과정의 일련(series)된 작업들을 지칭하기도 함.

    - ex) Data Transform 이 발생하면, 연속된 작업들이 일어나며 Tranfrom 됨. (이게 끝)

 

  *   Data Propagation :

    - Case 계층형식을 지닌 복사된 data의 구조체.

    - Case 들을 통한 data 전송은 time을 절약하고, caseworker 들에게 연관 정보를 제공.

    - Data Propagation 은 subcase에 적절한 정보가 전달됨을 확증함.

    - ex) 구매를 할 때 선택한 제품이 맞는지 확인과 수량 정보 등의 선행 data가 포함될 수 있음.

        ==> 즉, sub data가 origin data를 복사&포함하여 작업함.

 

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<출처 1> https://www.grcdi.nl/dqglossary/data%20propagation.html

<출처 2> https://www.tutorialspoint.com/what-are-the-various-methods-related-to-data-sharing-through-data-propagation

<출처 3> https://support.pega.com/question/what-different-between-data-propagation-and-data-transform

<출처 4>