Büyük veri, büyük hacimli yapılandırılmamış verileri işlemek için özel yazılım, depolama ve hesaplama teknikleri gerektirir. Yazılım çeşitliliği, büyük verinin yüksek taleplerini karşılayan özel sunucular gerektirir.
Bununla birlikte, uygun sunucu stratejisi ile işletmeler, bir şirketin büyümesini hızlandırarak daha derin analitik içgörüler için verilerin gücünden yararlanabilir.
Bu makale, büyük veri sunucularını ve büyük veri sunucusu işlemeyi karşılamak için gereken gereksinimleri açıklamaktadır.
Büyük Veri Sunucuları Nedir?
Büyük veri sunucuları, büyük verilerle çalışacak şekilde yapılandırılmış adanmış sunuculardır. Bir büyük veri sunucusu şunları içermelidir:
- Depolama, alma ve analitik için yüksek işlem gücü.
- Büyük hacimli yapılandırılmamış verileri hızlı bir şekilde toplamak için yazılım.
- Yüksek veri bütünlüğü ile paralel hesaplama yetenekleri.
- Yüksek kullanılabilirlik ve hızlı kurtarma.
Büyük Veri Sunucuları ve Düzenli Özel Olarak Ayrılmış Sunucular
Aşağıdaki tablo, büyük veri sunucuları ile tipik adanmış sunucular arasındaki temel farkları özetlemektedir:
| Büyük Veri Sunucuları | Özel Sunucular | |
|---|---|---|
| Yazma yöntemi | eşzamansız. Yazma gecikmesi yok. | Senkron. Minimum veya hiç yazma gecikmesi olmaksızın eşzamanlı ve kategorize edilmiş. |
| Depolamak | NoSQL veya NewSQL sistemleri. | SQL sistemleri. |
| teknoloji | Teknolojiler hala geliştirme aşamasında. | Olgun ve iyi gelişmiş teknolojiler. |
| Maliyet | Pahalı donanım, uygun fiyatlı yazılım. | Hem donanım hem de yazılım için uygun fiyatlı. |
Bir büyük veri sunucusu ile normal bir adanmış sunucu arasındaki temel fark, performans ve maliyettir.
Büyük Veri Sunucusu Nasıl Seçilir?
Büyük veri sunucuları yapılandırması zordur ve potansiyel olarak yüksek bir fiyat etiketine sahiptir, bu nedenle ideal donanım ve yazılımı seçmek iyi kurulmuş bir strateji gerektirir.
Büyük veride kullanılan yazılımların çoğu, dağıtılmış altyapının kullanılmasını önerir. Ancak, birden çok sunucuya dağıtmak gerekli değildir. Bu nedenle, sunucuların boyutu ve maliyeti nihayetinde şirketin kullandığı teknolojilere ve işlenen veri miktarına bağlıdır.
Bir büyük veri şirketi, yüksek çekirdek sayısına sahip tek bir güçlü adanmış sunucu kullanabilir. Sonuçta, hepsi iş ihtiyaçlarına ve bilgi miktarına bağlıdır.
Bir alternatif bir daha küçük adanmış sunucular kümesi büyük veri için gerekli dağıtılmış ve çok yönlü altyapıyı sağlayan özel veya genel bir bulutta. Örneğin, çıplak donanım bulut örneklerinin sağlanmasını otomatikleştirmek, büyük veri analitiği için mükemmeldir. Birkaç farklı sunucu örneğini kümelemek, büyük veriler için gereken sağlamlığı, ölçeklenebilirliği ve çeşitliliği sağlar.
Büyük Veri Analitiği için Sunucular Nasıl Optimize Edilir?
Büyük veri sunucuları maliyetli olduğundan, bilgilerinizden maksimum düzeyde yararlanmak için en uygun donanım yapılandırmasını seçin. Aşağıdaki altyapı parametreleri, büyük veri analitiği için gereklidir:
- A ağ büyük veri sunucuları için büyük hacimlerde veri göndermek için yeterli kapasiteye sahip olmak gereklidir. Ne kadar veri aktarımı yapıldığını kabaca biliyorsanız, özel bir bant genişliği seçerek maliyetleri en aza indirin. Ölçülmemiş bant genişliği, büyük aktarımlar için kullanılabilir.
- geniş depolamak Analitik amaçlar için, analitikten dolaylı olarak üretilen veriler için ayrılacak alan, büyük veriler için gereklidir.
- Büyük veri analitiği uygulamaları çok fazla veri tüketir. hafıza. Daha fazla RAM, depolama alanından yazmak ve okumak için daha az zaman harcanması anlamına gelir.
- işlemciler daha az güçlü çekirdek yerine daha çok çekirdekli tercih edilir. Analitik araçları birden çok iş parçacığına yayılarak yürütmeyi birden çok çekirdek üzerinde paralel hale getirir.
En İyi Büyük Veri Analitiği Yazılımı Nedir?
En iyi veri analitiği araçları, büyük verilerin getirdiği zorlukların üstesinden gelir. Ancak, analitik için şu anda mevcut olan yazılım miktarı çok fazladır.
Genel olarak, uzmanlık alanına göre üç yazılım grubu vardır. Aşağıda, kendi kategorilerinde bazı iyi bilinen ve güçlü araçlar bulunmaktadır.
1. Depolama ve İşleme
- HDFS hataya dayanıklı bir veri depolama sistemidir. Hadoop mimarisinin ana bileşenlerinden biri olan HDFS, özellikle büyük hacimli verilerin ihtiyaçlarını karşılar.
- HBase HDFS üzerinde çalışan açık kaynaklı bir dağıtık veritabanı sistemidir.
- kovan Hadoop üzerine inşa edilmiş bir veri ambarı sistemidir. Program, HBase ve diğer harici veri kaynaklarından gelen verilerin sorgulanmasına ve işlenmesine yardımcı olur.
- kassandra büyük miktarda veriyi işlemek için oluşturulmuş, yüksek kullanılabilirliğe sahip ölçeklenebilir bir NoSQL veritabanıdır. Veritabanı, veri işlemlerini çalıştırmak için kendi sorgulama dili olan CQL’ye sahiptir.
- MongoDB yüksek performanslı bir NoSQL belge veritabanıdır. Veri tabanı yüksek oranda erişilebilir ve kolayca ölçeklenebilir, bu da büyük veri için olmazsa olmazdır.
- elastik arama yapılandırılmamış verileri depolamak ve yönetmek için aranabilir bir veritabanı motorudur. Veritabanı, tam metin arama gibi özelliklere sahip günlük dosyaları için bir analitik arama motoru olarak çalışır.
Not: Bazı benzerlikler olsa da MongoDB ve Cassandra, farklı işlevlere sahip farklı veritabanlarıdır. Cassandra ile MongoDB arasındaki derinlemesine karşılaştırmamıza göz atın.
2. Hesaplama ve Veri Beslemeleri
- Apaçi Fırtınası bir akış işleme hesaplama çerçevesidir. Veri akışı motoru, özel dağıtılmış toplu veri akışı oluşturmak için özel çıkışlar ve cıvatalar kullanır.
- apaçi kıvılcımı küme bilgi işlem ve analitik için bir çerçevedir. Spark’ın ana mekanizmalarından biri veri paralelliği ve hata toleransıdır. Bir BMC’de Spark kümelerinin otomatik dağıtımı için eğiticimize göz atın.
- Logstash biçimi ne olursa olsun verileri alan, dönüştüren ve gönderen bir veri işleme düzeneğidir. ELK yığınını oluşturmak için Elasticsearch ve Kibana ile birlikte kullanıldığında en iyi sonucu verir.
- kafka gerçek zamanlı analitik için kullanılan bir olay akışı ve işleme hizmetidir.
3. Görselleştirme ve Veri Madenciliği
- tablo BI ile sürükleyici bir veri görselleştirme yazılımıdır.
- Güç BI Etkileşimli gösterge panoları ve basit bir arabirim içeren analitik için bir Microsoft hizmetidir.
- bıçak makine öğrenimi için entegrasyona olanak tanıyan, modüler bir ardışık düzen ile raporlar oluşturmaya yönelik açık kaynaklı bir platformdur.
- Grafana analitik, izleme ve görselleştirme için bir web uygulamasıdır.
Çözüm
Bu makaleyi okuduktan sonra, büyük veri sunucularının ne olduğunu ve hangi donanım ve yazılımların büyük veri analitiğini sağladığını bilmelisiniz.
Ardından, sanal veri merkezleri ve büyük veri şirketlerinin esnek bulut tabanlı altyapıdan nasıl yararlandığı hakkında daha fazla bilgiyi Sanal Veri Merkezi (VDC) nedir?