Úvod
Velká data vyžadují specializovaný software, úložiště a výpočetní techniky pro zpracování velkých objemů nestrukturovaných dat. Rozmanitost softwaru vyžaduje specializované servery, které uspokojí vysoké požadavky velkých dat.
Se správnou serverovou strategií však mohou podniky využít sílu dat pro hlubší analytické vhledy, což urychlí růst společnosti.
Tento článek vysvětluje servery pro velké objemy dat a typ požadavků potřebných pro zpracování serverů pro velké objemy dat.
Co jsou servery velkých dat?
Big data servery jsou dedikované servery konfigurované pro práci s velkými daty. Velký datový server musí mít:
- Vysoký výpočetní výkon pro ukládání, načítání a analýzu.
- Software pro rychlé shromažďování velkých objemů nestrukturovaných dat.
- Paralelní výpočetní možnosti s vysokou integritou dat.
- Vysoká dostupnost a rychlé obnovení.
Velké datové servery vs. běžné dedikované servery
Níže uvedená tabulka uvádí hlavní rozdíly mezi velkými datovými servery a typickými dedikovanými servery:
| Servery velkých dat | Dedikované servery | |
|---|---|---|
| Metoda psaní | Asynchronní. Žádné zpoždění při psaní. | Synchronní. Simultánní a kategorizované s minimálním nebo žádným zpožděním při psaní. |
| Úložiště | Systémy NoSQL nebo NewSQL. | Systémy SQL. |
| Technologie | Technologie jsou stále ve fázi vývoje. | Vyspělé a dobře vyvinuté technologie. |
| Cena | Nákladný hardware, cenově dostupný software. | Cenově dostupné pro hardware i software. |
Hlavní rozdíl mezi velkým datovým serverem a běžným dedikovaným serverem je ve výkonu a ceně.
Jak si vybrat Big Data Server?
Servery velkých dat jsou náročné na konfiguraci a potenciálně mají vysokou cenu, takže výběr ideálního hardwaru a softwaru vyžaduje dobře zavedenou strategii.
Většina softwaru používaného ve velkých datech doporučuje použití distribuované infrastruktury. Nasazení na více serverů však není nutné. Velikost a cena serverů proto v konečném důsledku závisí na technologiích, které společnost provozuje, a na množství zpracovávaných dat.
Velká datová společnost může používat jediný výkonný dedikovaný server s vysokým počtem jader. V konečném důsledku to vše závisí na obchodních potřebách a množství informací.
Alternativou je skupina menších dedikovaných serverů v privátním nebo veřejném cloudu, který poskytuje distribuovanou a všestrannou infrastrukturu nezbytnou pro velká data. Například automatizace poskytování cloudových instancí holých kovů je perfektní pro analýzu velkých dat. Seskupování několika různých serverových instancí poskytuje robustnost, škálovatelnost a rozmanitost potřebnou pro velká data.
Jak optimalizovat servery pro analýzu velkých dat?
Vzhledem k tomu, že velké datové servery jsou nákladné, zvolte optimální konfiguraci hardwaru, abyste ze svých informací vytěžili maximum. Následující parametry infrastruktury jsou nezbytné pro analýzu velkých dat:
- síť pro velké datové servery je nezbytná dostatečná kapacita pro odesílání velkých objemů dat. Pokud zhruba víte, kolik dat se přenese, minimalizujte náklady výběrem vlastní šířky pásma. Pro velké přenosy je k dispozici neměřená šířka pásma.
- Dostatek úložiště pro analytické účely je pro velká data nezbytný prostor pro nepřímo generovaná data z analýzy.
- Aplikace pro analýzu velkých dat spotřebují hodně paměti . Více paměti RAM znamená méně času potřebného pro zápis a čtení z úložiště.
- Procesory s více jádry jsou preferovány místo méně výkonných jader. Analytické nástroje se rozprostírají mezi více vlákny a paralelizují spouštění na více jádrech.
Jaký je nejlepší software pro analýzu velkých dat?
Nejlepší nástroje pro analýzu dat překonávají výzvy, které představují velká data. Množství softwaru, který je v současné době k dispozici pro analýzu, je však ohromující.
Obecně existují tři skupiny softwaru podle oboru specializace. Níže jsou uvedeny některé dobře známé a výkonné nástroje v příslušných kategoriích.
1. Ukládání a zpracování
- HDFS je systém pro ukládání dat odolný proti chybám. HDFS jako jedna z hlavních součástí architektury Hadoop uspokojuje potřeby velkých objemů dat.
- HBase je open-source distribuovaný databázový systém, který běží nad HDFS.
- Úl je systém datového skladu postavený na Hadoopu. Program pomáhá dotazovat se a zpracovávat data z HBase a dalších externích datových zdrojů.
- Cassandra je škálovatelná NoSQL databáze s vysokou dostupností vytvořená pro zpracování velkého množství dat. Databáze má svůj dotazovací jazyk, CQL, pro spouštění datových operací.
- MongoDB je vysoce výkonná databáze dokumentů NoSQL. Databáze je vysoce dostupná a snadno škálovatelná, což je pro velká data nutnost.
- Elasticsearch je prohledávatelný databázový stroj pro ukládání a správu nestrukturovaných dat. Databáze funguje jako analytický vyhledávač souborů protokolu s funkcemi, jako je fulltextové vyhledávání.
2. Výpočetní a datové zdroje
- Apache Storm je výpočetní rámec pro zpracování proudu. Modul pro streamování dat používá vlastní výlevky a šrouby k vytvoření vlastního distribuovaného dávkového streamování dat.
- Apache Spark je rámec pro clusterové výpočty a analytiku. Jedním z hlavních mechanismů Sparku je datový paralelismus a odolnost proti chybám. Podívejte se na náš výukový program pro automatické nasazení clusterů Spark na BMC.
- Logstash je zefektivnění zpracování dat, které přijímá, transformuje a odesílá data bez ohledu na formát. Nejlépe to funguje ve spojení s Elasticsearch a Kibana k vytvoření zásobníku ELK.
- Kafka je služba pro streamování a zpracování událostí používaná pro analýzu v reálném čase.
3. Vizualizace a dolování dat
- Tabulka je pohlcující software pro vizualizaci dat s BI.
- Power BI je služba společnosti Microsoft pro analýzu s interaktivními řídicími panely a jednoduchým rozhraním.
- Knime je platforma s otevřeným zdrojovým kódem pro generování sestav pomocí modulárního potrubí, která umožňuje integraci pro strojové učení.
- Grafana je webová aplikace pro analýzu, monitorování a vizualizaci.