In the evolving landscape of technology, the integration of real-time data pipelines and edge computing is reshaping how brick-and-mortar stores operate. Engaging actively with this gradual evolution is Suhas Hanumanthaiah, a data architect who has actively worked to impact the operational efficiency of Grocery Outlet Inc. A Grocery Outlet-nél töltött idejében Hanumanthaiah fontos szerepet játszott az értékesítési adatok valós idejű csatornájának irányításában, az áruházaktól az AWS Redshift adattárba való átmenetben, és hozzájárult a digitális átalakítási projekthez, amely az AWS Redshift adatait a Google BigQuery Lakehouse-ba vette át. A Hanumanthaiah munkájának és digitális átalakulásának jelentős része az SAP-rendszerek új adatarchitektúrába való integrálása volt.Az SAP HANA-ból származó adatokat több mint 300 adattároló táblára térképezte át, biztosítva, hogy az AS400-as rendszerektől az SAP-alapú rendszerekig való átmenet ne zavarja meg a kritikus üzleti információk áramlását. Ennek a folyamatnak az egyik kiemelkedő eredménye egy ELT (Extract, Load, Transform) keretrendszer kifejlesztése volt, amely az adattár-migrációhoz igazodott. Ez a keretrendszer megkönnyítette az SAP Change Data Capture (CDC) hatékony kezelését, amely a valós idejű adatreplikációhoz nélkülözhetetlen módszer. A CDC folyamat optimalizálásával Hanumanthaiah jelentős költségmegtakarítást ért el a Google BigQuery számlázásában. A költségmegtakarítás mellett Hanumanthaiah is foglalkozott a magasan normalizált SAP HANA adatmodell által jelentett kihívásokkal.A komplex folyamatok számítási lekérdezései hajlamosak voltak a middleware réteg időzítésére, ami befolyásolta a kritikus alkalmazások teljesítményét. Hanumanthaiah szakértelmét az e-kereskedelmi adatintegrációra is kiterjesztette. az SAP-tól származó adatokat modellezte, hogy megfeleljen az olyan e-kereskedelmi szolgáltatók követelményeinek, mint a Doordash, az Instacart, az Uber Eats és a Grocery Outlet App. Ez az integráció létfontosságú volt a vállalat digitális lábnyomának bővítéséhez és annak biztosításához, hogy az online platformok hozzáférjenek a pontos és időszerű adatokhoz. Emellett fontos szerepet játszott a nagy hatású jelentések létrehozásában, például az értékesítési árrés elemzésében, az új forrásrendszerek kiaknázásában, valamint egy keretrendszer kidolgozásában, amely nyomon követi, ha az SAP SLT, az ELT nem képes az adatokat a Google Cloudba másolni. A technikai megvalósításokon túl Hanumanthaiah együttműködött a technikai szolgáltatókkal a felhőforrások felhasználásának optimalizálása érdekében. finomhangolta a MicroStrategy VLDB (Very Large Database) beállításait az AWS Redshift számára, ami 15%-kal javította a lekérdezések végrehajtási idejét. A projektek során felmerült kihívásokra gondolva Hanumanthaiah hangsúlyozza a CDC-k kezelésére alkalmas csatlakozók kiépítésének fontosságát, amikor az SAP HANA-ból származó adatokat felhőalapú adattárolókba vagy tóházakba replikálják. azt sugallja, hogy ilyen csatlakozók hiányában hatékony lehet egy közvetítő tranzakciós felhőalapú adatbázis alkalmazása. Hanumanthaiah azt is megjegyzi, hogy a valós idejű csővezetékek építése bonyolultá válhat, ha nagy sebességű adatokkal foglalkozik.A megbízhatóság biztosítása érdekében szimulált nagy terhelés alatt támogatja a csatlakozók és az interfésztechnológiák alapos tesztelését.Továbbá rámutat, hogy a replikációs technológiák gyakran hiányoznak a bennszülött hiba nyomon követéséből, hangsúlyozva az erős ellenőrzés és tesztelés szükségességét. Összefoglalva, Suhas Hanumanthaiah hozzájárulása a valós idejű adatvezetékek és a kiskereskedelmi edge computing integrálásához vezetett a Grocery Outlet Inc. működési fejlesztéséhez. Ezt a történetet Kashvi Pandey adta ki a HackerNoon Business Blogging Program keretében. Ezt a történetet Kashvi Pandey adta ki a HackerNoon Business Blogging Program keretében.
