Was ist Big-Data-Architektur? Definition, Ebenen, Prozess und Best Practices

Big-Data-Analysen stehen in der heutigen Welt im Mittelpunkt. Während die überwältigend große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten die Geschäftswelt überschwemmt, ist es unbestreitbar, wie diese riesige Datenmenge und ihre Analyse Unternehmen dabei geholfen haben, bessere und aufschlussreichere Entscheidungen zu treffen. Schließlich kommt es nicht auf die Menge an, sondern darauf, was aus den Daten gemacht wird.

Das bringt uns zu einem weiteren sehr wichtigen Aspekt von Big Data, nämlich der Big Data-Architektur . Die Big-Data-Architektur ist die Grundlage für Big-Data-Analysen und umfasst das zugrunde liegende System, das die Verarbeitung und Analyse von Big Data erleichtert, die für herkömmliche Datenbanksysteme zu komplex sind.

Hier ist ein ausführlicher Leitfaden für Sie, um die vielen Aspekte der Big-Data-Architektur zu entdecken und zu erfahren, was Sie tun können, um sich auf den Bereich Big Data zu spezialisieren.

Was ist Big-Data-Architektur?

Die Big-Data-Architektur ist das Kardinalsystem, das die Big-Data-Analyse unterstützt. Das Fundament der Big-Data-Analyse, die Big-Data-Architektur , ist das Layout, mit dem Daten optimal aufgenommen, verarbeitet und analysiert werden können. Mit anderen Worten, die Big-Data-Architektur ist der Dreh- und Angelpunkt, der die Datenanalyse vorantreibt und ein Mittel bereitstellt, mit dem Big-Data-Analysetools wichtige Informationen aus ansonsten undurchsichtigen Daten extrahieren und sinnvolle und strategische Geschäftsentscheidungen treffen können.

Hier ist ein kurzer Überblick über einige der häufigsten Komponenten der Big-Data-Architektur:

• Datenquellen: Der offensichtliche Ausgangspunkt aller Datenquellen für Big-Data-Lösungen können statische Dateien sein, die von Anwendungen (Webserver-Protokolldateien), Anwendungsdatenquellen (relationale Datenbanken) oder Echtzeit-Datenquellen (IoT-Geräte) erstellt werden.

• Datenspeicherung: Ein verteilter Dateispeicher, der oft als Data Lake bezeichnet wird, enthält große Mengen großer Dateien in verschiedenen Formaten, die anschließend für Stapelverarbeitungsvorgänge verwendet werden.

• Batch -Verarbeitung: Um große Datensätze analysebereit zu machen, übernimmt die Batch-Verarbeitung die Filterung, Aggregation und Aufbereitung der Datendateien durch langlaufende Batch-Jobs.

• Nachrichtenaufnahme: Diese Komponente der Big-Data-Architektur beinhaltet eine Möglichkeit, Nachrichten aus Echtzeitquellen für die Stream-Verarbeitung zu erfassen und zu speichern.

• Stream-Verarbeitung: Ein weiterer vorbereitender Schritt vor der Datenanalyse, die Stream-Verarbeitung filtert und aggregiert die Daten nach der Erfassung von Echtzeitnachrichten.

• Analytischer Datenspeicher: Nach der Aufbereitung der Daten für die Analyse stellen die meisten Big-Data-Lösungen die verarbeiteten Daten in einem strukturierten Format zur weiteren Abfrage mit Analysetools bereit. Der analytische Datenspeicher, der diese Abfragen bedient, kann entweder ein relationales Data Warehouse im Kimball-Stil oder eine NoSQL-Technologie mit geringer Latenz sein.

• Analyse und Berichterstellung: Eines der entscheidenden Ziele der meisten Big-Data-Lösungen, Datenanalyse und Berichterstellung, bietet Einblicke in die Daten. Zu diesem Zweck kann die Big-Data-Architektur über eine Datenmodellierungsebene verfügen, Self-Service-BI unterstützen oder sogar interaktive Datenexploration beinhalten.

• Orchestrierung: Eine Orchestrierungstechnologie kann die Arbeitsabläufe automatisieren, die an wiederholten Datenverarbeitungsvorgängen beteiligt sind, z. B. das Transformieren der Datenquelle, das Verschieben von Daten zwischen Quellen und Senken, das Laden der verarbeiteten Daten in einen analytischen Datenspeicher und die abschließende Berichterstattung.

Schichten der Big-Data-Architektur

Die Komponenten der Big-Data-Analytics-Architektur bestehen hauptsächlich aus vier logischen Schichten, die vier Schlüsselprozesse ausführen. Die Schichten sind lediglich logisch und stellen ein Mittel bereit, um die Komponenten der Architektur zu organisieren.

• Big-Data-Quellenebene: Die für die Analyse verfügbaren Daten variieren in Herkunft und Format; das Format kann strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert sein, die Geschwindigkeit der Datenankunft und -bereitstellung variiert je nach Quelle, der Datenerfassungsmodus kann direkt oder über Datenanbieter, im Batch-Modus oder in Echtzeit erfolgen, und die Der Standort der Datenquelle kann extern oder innerhalb der Organisation sein.

• Datenerfassungs- und Speicherebene: Diese Ebene erfasst Daten aus den Datenquellen, konvertiert sie und speichert sie in einem Format, das mit Datenanalysetools kompatibel ist. Governance-Richtlinien und Compliance-Vorschriften entscheiden in erster Linie über das geeignete Speicherformat für verschiedene Arten von Daten.

• Analyseschicht: Sie extrahiert die Daten aus der Datenerfassungs- und Speicherschicht (oder direkt aus der Datenquelle), um Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten.

• Verbrauchsschicht: Diese Schicht empfängt die von der Analyseschicht bereitgestellten Ausgaben und präsentiert sie der entsprechenden Ausgabeschicht. Die Verbraucher der Ausgabe können Geschäftsprozesse, Menschen, Visualisierungsanwendungen oder Dienste sein.

Big-Data-Architekturprozesse

Neben den vier logischen Schichten arbeiten im Big-Data-Umfeld vier schichtübergreifende Prozesse.

• Datenquellenverbindung: Schnelles und effizientes Eindringen von Daten erfordert eine nahtlose Konnektivität mit verschiedenen Speichersystemen, Protokollen und Netzwerken, die durch Konnektoren und Adapter erreicht wird.

• Big-Data-Governance: Die Data-Governance beginnt direkt mit der Datenaufnahme und setzt sich über die Datenverarbeitung, -analyse, -speicherung, -archivierung oder -löschung fort und umfasst Bestimmungen für Sicherheit und Datenschutz.

• Verwaltung von Systemen: Moderne Big-Data-Architekturen umfassen hochgradig skalierbare und großflächig verteilte Cluster; Diese Systeme müssen über zentrale Verwaltungskonsolen genau überwacht werden.

• Quality of Service (QoS): QoS ist ein Framework, das Unterstützung bei der Definition der Datenqualität, Häufigkeit und Größe der Aufnahme, Compliance-Richtlinien sowie Datenfilterung bietet.

Best Practices für Big-Data-Architekturen

Best Practices für Big-Data-Architekturen beziehen sich auf eine Reihe von Prinzipien der modernen Datenarchitektur, die bei der Entwicklung eines serviceorientierten Ansatzes helfen und gleichzeitig die Geschäftsanforderungen in einer schnelllebigen, datengesteuerten Welt erfüllen.

• Richten Sie das Big-Data-Projekt an der Geschäftsvision aus

Das Big-Data-Projekt sollte im Einklang mit den Geschäftszielen und dem organisatorischen Kontext stehen und ein klares Verständnis der Arbeitsanforderungen der Datenarchitektur, der zu verwendenden Rahmenbedingungen und Prinzipien, der wichtigsten Treiber der Organisation, der derzeit verwendeten Elemente der Geschäftstechnologie und der Geschäftsstrategien aufweisen und Organisationsmodelle, Governance- und Rechtsrahmen sowie bereits bestehende und aktuelle Architekturrahmen.

• Identifizieren und kategorisieren Sie Datenquellen

Damit Daten in ein Standardformat normalisiert werden können, müssen Datenquellen identifiziert und kategorisiert werden. Die Kategorisierung kann entweder strukturierte Daten oder unstrukturierte Daten sein; Während ersteres normalerweise durch vordefinierte Datenbanktechniken formatiert wird, folgt letzteres keinem konsistenten und wohldefinierten Format.

• Konsolidieren Sie Daten in einem einzigen Stammdatenverwaltungssystem

Batch-Verarbeitung und Stream-Verarbeitung sind zwei Methoden, mit denen Daten für Abfragen bei Bedarf konsolidiert werden können. In diesem Zusammenhang muss unbedingt erwähnt werden, dass Hadoop ein beliebtes Open-Source-Framework für die Stapelverarbeitung zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren großer Datenmengen ist. Die Hadoop-Architektur in Big Data Analytics besteht aus vier Komponenten – MapReduce, HDFS ( HDFS-Architektur in Big Data Analytics folgt dem Master-Slave-Modell für zuverlässige und skalierbare Datenspeicherung), YARN und Hadoop Common. Darüber hinaus kann für die Abfrage eine relationale DBMS- oder NoSQL-Datenbank zur Speicherung des Master Data Management Systems verwendet werden.

• Stellen Sie eine Benutzeroberfläche bereit, die den Datenverbrauch vereinfacht

Eine intuitive und anpassbare Benutzeroberfläche der Big-Data-Anwendungsarchitektur wird es den Benutzern erleichtern, Daten zu nutzen. Dies könnte beispielsweise eine SQL-Schnittstelle für Datenanalysten, eine OLAP-Schnittstelle für Business Intelligence, die Sprache R für Data Scientists oder eine Echtzeit-API für Zielsysteme sein.

• Sorgen Sie für Sicherheit und Kontrolle

Anstatt Datenrichtlinien und Zugriffskontrollen auf nachgelagerten Datenspeichern und Anwendungen durchzusetzen, erfolgt dies direkt mit den Rohdaten. Dieser einheitliche Ansatz zur Datensicherheit wurde durch das Wachstum von Plattformen wie Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift und Snowflake weiter erforderlich und durch Datensicherheitsprojekte wie Apache Sentry verwirklicht.

Wie baut man die Big-Data-Architektur auf?

Ohne die richtigen Tools und Prozesse verbringen Big-Data-Analysten mehr Zeit mit der Organisation von Daten als mit der Bereitstellung aussagekräftiger Analysen und der Berichterstattung über ihre Ergebnisse. Daher ist der Schlüssel, eine Big-Data-Architektur zu entwickeln , die logisch ist und einen optimierten Aufbau hat.

Im Folgenden finden Sie das allgemeine Verfahren zum Entwerfen einer Big-Data-Architektur :

1. Bestimmen, ob das Unternehmen ein Big-Data-Problem hat, indem Datenvielfalt, Datengeschwindigkeit und aktuelle Herausforderungen berücksichtigt werden.
2. Auswahl eines Anbieters für die Verwaltung der Big-Data-End-to-End-Architektur; Wenn es um Tools für diesen Zweck geht, ist die Hadoop-Architektur in der Big-Data- Analyse sehr gefragt. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera und BigInsights sind beliebte Anbieter für die Hadoop-Verteilung.
3. Auswahl einer Bereitstellungsstrategie, die lokal, cloudbasiert oder eine Mischung aus beidem sein kann.
4. Planung der Hardware- und Infrastrukturgröße unter Berücksichtigung des täglichen Datenaufnahmevolumens, der Bereitstellung in mehreren Rechenzentren, der Datenaufbewahrungsdauer, des Datenvolumens für einmalige historische Lasten und der Zeit, für die der Cluster dimensioniert ist.
5. Im Anschluss an die Kapazitätsplanung umfasst der nächste Schritt die Dimensionierung der Infrastruktur, um den Hardwaretyp und die Anzahl der erforderlichen Cluster oder Umgebungen zu bestimmen.
6. Zu guter Letzt sollte ein Backup- und Disaster-Recovery-Plan vorhanden sein, der gebührend berücksichtigt, wie kritisch die gespeicherten Daten sind, das Wiederherstellungszeitziel und das Wiederherstellungspunktziel, die Bereitstellung in mehreren Rechenzentren, das Sicherungsintervall und die Art der Katastrophe Wiederherstellung (Aktiv-Aktiv oder Aktiv-Passiv), die am besten geeignet ist.

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Fazit

Das beispiellose Wachstum von Big Data, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erfordert effektive Methoden zur Analyse der täglich generierten riesigen Datenmengen. Nicht nur das, die Berichte der Analyse müssen in der Lage sein, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, um die strategische Entscheidungsfindung in Unternehmen zu steuern. Ein solider und gut integrierter Big-Data-Architekturplan ermöglicht nicht nur die Analyse, sondern bringt auch eine Reihe von Vorteilen mit sich, sowohl in Bezug auf die Zeitersparnis als auch auf die gewonnenen und umgesetzten Erkenntnisse.

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