La arquitectura de big data es la estructura general que representa los sistemas lógicos y físicos de big data.
Este artículo es parte de una discusión completa de big data en este artículo. ¿Quiere aprender más sobre big data en detalle? Por favor, lea este artículo:
Ventajas de la arquitectura de big data
Para aprovechar los beneficios de Big Data, es fundamental invertir en una infraestructura de Big Data capaz de manejar grandes volúmenes de datos. Las empresas pueden invertir en soluciones de infraestructura Bigbox y plataformas de big data para aprovechar los beneficios de big data o big data como
- 1. Mejorar la calidad de la comprensión y el análisis de big data
- 2. Toma mejores y más rápidas decisiones
- 3. Reducir los costos operativos de la empresa analizando los grandes datos de la empresa para encontrar cosas que se pueden mejorar y salvar.
- 4. Anticiparse a las necesidades y tendencias futuras
- 5. Animar a las empresas a ser capaces de marcar estándares dentro de la empresa
- 6. Puede proporcionar formas comprobadas de aplicar la mejor tecnología para resolver problemas
Desafíos en la arquitectura de Big Data / Desafíos de la arquitectura de Big Data
En la construcción de una arquitectura de big data, sin duda habrá varios desafíos, que incluyen:
- Asegurar que la arquitectura pueda satisfacer las necesidades de la empresa.
- Anticipándose a las necesidades de big data, incluso si se vuelve más grande y más complejo, la arquitectura de big data aún puede administrarse o la arquitectura de big data puede actualizarse/escalarse fácilmente.
Si no es bueno cuando el diseño de la arquitectura de big data / la arquitectura de big data puede causar costos significativos, un rendimiento inestable o una necesidad insuficiente de aprender más, puede leer el artículo: Problemas, desafíos y soluciones de big data.
Capas de arquitectura de big data
Esta capa en Big Data Architecture Layers / Big Data Architecture consta de varias capas
1. Capas de fuente de big data / capa de big data
Big data puede procesar el procesamiento por lotes o el procesamiento en tiempo real de fuentes de big data, como almacenes de datos, bases de datos relacionales, bases de datos no relacionales, dispositivos Iot y de otras fuentes.
2. Capas de gestión y almacenamiento / Almacenamiento y gestión de big data
Esta capa recibe datos de las capas de origen de big data y convierte los datos a un formato que puede ser entendido y procesado por herramientas de análisis de datos/herramientas de análisis de datos y almacenado de acuerdo con el formato de datos.
3. Capa de análisis
En la capa de análisis, las herramientas analíticas extraen datos de la capa de almacenamiento de big data
4. Capa de consumo
La capa de consumo recibe los resultados del análisis de la capa de análisis de big data y proporciona el análisis a la capa de inteligencia empresarial.
Procesos de arquitectura de big data
1. Conéctese a estas fuentes de datos
Los “conectores” y los “adaptadores” son plataformas, software o características que pueden conectarse a cualquier formato de datos y también pueden conectarse a diferentes sistemas de almacenamiento, protocolos y redes. . Esta función es muy necesaria cuando se implementan macrodatos para facilitar la recuperación y carga de datos. En las plataformas de big data que no tienen soluciones de extremo a extremo, esto generalmente lo hacen los ingenieros de datos.
2. Gobierno de datos
La tarea del proceso de gestión de big data es garantizar que el procesamiento, el análisis, el almacenamiento y la eliminación de los datos utilizados cumplan con la privacidad y la seguridad de los datos.
3. Gestión de sistemas
Todo el proceso debe ser monitoreado continuamente a través de consolas de administración central
4. Mantener la calidad del servicio
Big data debe mantenerse para la calidad del servicio mediante el establecimiento de un marco de calidad del servicio, comenzando con la definición de la calidad de los datos, las políticas de cumplimiento y la frecuencia y la cantidad de datos que se procesarán en big data.
Cómo construir una arquitectura de big data
Para construir una arquitectura de big data, se requieren varios pasos de procedimiento, que son:
1. Análisis de problemas
Por supuesto, el primer paso para construir una arquitectura de big data es primero analizar el problema o comprender qué problemas u objetivos quiere lograr la empresa. Las cosas comunes a considerar son los cambios de datos, la velocidad de procesamiento de datos y los problemas que enfrenta el sistema/plataforma en ese momento.
Los casos de uso comunes que ocurren en las empresas incluyen:
- Archivar datos
- Procesamiento de descarga
- Implementación de lagos de datos
- Datos no estructurados
- Modernización del almacén de datos actual
2. Elige al vendedor
Hay muchas soluciones de big data en el mercado ahora, como Microsoft, AWS, Hortonworks y Bigbox, elija una que pueda resolver los problemas de big data de su empresa.
3. Implementación de la estrategia de implementación
se puede realizar en las instalaciones, basado en la nube o híbrido, se recomienda elegir una solución de servidor en Indonesia para cumplir con el gobierno de datos de Indonesia, puede consultar las soluciones en la nube de NeuCentrix ubicadas en Indonesia.
4. Planificación de la capacidad
En la construcción de una arquitectura de big data, por supuesto, se debe planificar la capacidad de big data construida, determinar el hardware, el tamaño de la infraestructura, la cantidad diaria de datos que se procesarán, la cantidad de datos mirando los datos históricos carga en el mes anterior o mantenimiento, el período de mantenimiento Almacenamiento de datos / datos de aplicaciones, implementación de datos múltiples, etc.
5. El tamaño de la infraestructura
Este paso de dimensionamiento de la infraestructura se basa en la planificación de la capacidad, determinando la cantidad de clústeres y el tipo de hardware necesarios, así como el tipo de disco, la cantidad de discos por dispositivo, el tipo de memoria de procesamiento, la cantidad de memoria, la cantidad de CPU y núcleos, y dónde se almacenarán los datos.
6. Recuperación de desastres
La planificación en la construcción de big data, por supuesto, es necesario considerar la planificación de respaldo y recuperación ante desastres, almacenamiento de datos críticos, reversión de respaldo, implementación de múltiples centros de datos y el método de recuperación ante desastres activo-activo o activo-pasivo. lo que es correcto. para la compañía
