مقدمه مفهومی درباره واژه کاهن (Druid) یک پایگاه داده تحلیلی منبع باز است که برای کاربردهای بلادرنگ با حجم داده های بسیار زیاد طراحی شده است. این سیستم توسط متا توسعه یافته و در سال 2011 منتشر شد تا چالش های تحلیل داده های حجیم را حل کند. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در تحلیل داده های بلادرنگ برای داشبوردهای تجاری. در سیستم های گزارش گیری کلان داده. در معماری های داده ای که نیاز به پرس وجوهای سریع دارند. در سیستم های مانیتورینگ و تجزیه و تحلیل عملکرد. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT تحلیل کلیک های کاربران در وبسایت های بزرگ. گزارش گیری از داده های تبلیغاتی در پلتفرم های دیجیتال. مانیتورینگ عملکرد شبکه های اجتماعی. تحلیل داده های حسگرها در اینترنت اشیا. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری داده مدرن، کاهن معمولاً به عنوان لایه خدمات تحلیلی استفاده می شود. در سیستم های کلان داده، این فناوری مکمل سیستم هایی مانند Hadoop است. در معماری های میکروسرویس، می تواند به عنوان سرویس تحلیل مستقل عمل کند. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف این پروژه در سال 2011 توسط متا معرفی شد. در سال 2012 به صورت منبع باز منتشر گردید. امروزه نسخه های تجاری و سازمانی آن توسط شرکت های مختلف ارائه می شود. تفکیک آن از واژگان مشابه کاهن نباید با پایگاه داده های تراکنشی مانند MySQL اشتباه گرفته شود. کاهن برای تحلیل داده های تاریخی بهینه شده است، در حالی که پایگاه داده های تراکنشی برای عملیات CRUD طراحی شده اند. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در جاوا با استفاده از کتابخانه های اختصاصی. در پایتون با کتابخانه PyDruid. در سیستم های ابری از طریق سرویس های مدیریت شده. در معماری های داده با ادغام در خطوط لوله داده. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن یک باور غلط این است که کاهن جایگزین کامل برای سیستم های داده ای دیگر است، در حالی که مکمل آن ها محسوب می شود. چالش اصلی، تنظیم بهینه معماری خوشه کاهن برای بارهای کاری مختلف است. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی کاهن ابزار قدرتمندی برای تحلیل داده های حجیم در زمان واقعی است. درک معماری و قابلیت های آن برای مهندسان داده و تحلیلگران کسب وکار ارزشمند است.
