¿Qué es la Arquitectura de Big Data? Definición, Capas, Proceso y Mejores Prácticas

El análisis de big data ha ocupado un lugar central en el mundo actual. Si bien el volumen abrumadoramente grande de datos estructurados y no estructurados inunda el mundo de los negocios, es innegable cómo esta enorme cantidad de datos y su análisis ha ayudado a las empresas a tomar decisiones mejores y más perspicaces. Después de todo, no es el volumen lo que importa, sino lo que se hace con los datos.

Eso nos lleva a otro aspecto muy crucial de los grandes datos, que es la arquitectura de grandes datos . La base para el análisis de big data, la arquitectura de big data abarca el sistema subyacente que facilita el procesamiento y análisis de big data que es demasiado complejo para que los manejen los sistemas de bases de datos convencionales.

Aquí hay una guía detallada para que descubras los muchos aspectos de la arquitectura de big data y lo que puedes hacer para especializarte en el campo de big data.

¿Qué es la Arquitectura de Big Data?

La arquitectura de big data es el sistema cardinal que soporta el análisis de big data. La base del análisis de big data, la arquitectura de big data es el diseño que permite que los datos se ingieran, procesen y analicen de manera óptima. En otras palabras, la arquitectura de big data es el eje que impulsa el análisis de datos y proporciona un medio por el cual las herramientas de análisis de big data pueden extraer información vital de datos que de otro modo serían oscuros e impulsar decisiones comerciales significativas y estratégicas.

Aquí hay una breve descripción de algunos de los componentes más comunes de la arquitectura de big data:

• Fuentes de datos: el punto de partida obvio de todas las fuentes de datos de soluciones de big data pueden ser archivos estáticos producidos por aplicaciones (archivos de registro del servidor web), fuentes de datos de aplicaciones (bases de datos relacionales) o fuentes de datos en tiempo real (dispositivos IoT).

• Almacenamiento de datos: a menudo denominado lago de datos, un almacén de archivos distribuido contiene gran cantidad de archivos grandes en diferentes formatos, que posteriormente se utilizan para operaciones de procesamiento por lotes.

• Procesamiento por lotes: para que los grandes conjuntos de datos estén listos para el análisis, el procesamiento por lotes lleva a cabo el filtrado, la agregación y la preparación de los archivos de datos a través de trabajos por lotes de ejecución prolongada.

• Ingestión de mensajes: este componente de la arquitectura de big data incluye una forma de capturar y almacenar mensajes de fuentes en tiempo real para el procesamiento de flujo.

• Procesamiento de transmisión: otro paso preparatorio antes del análisis de datos, el procesamiento de transmisión filtra y agrega los datos después de capturar mensajes en tiempo real.

• Almacén de datos analíticos: después de preparar los datos para el análisis, la mayoría de las soluciones de big data entregan los datos procesados ​​en un formato estructurado para consultas adicionales utilizando herramientas analíticas. El almacén de datos analíticos que atiende estas consultas puede ser un almacén de datos relacional estilo Kimball o una tecnología NoSQL de baja latencia.

• Análisis e informes: uno de los objetivos críticos de la mayoría de las soluciones de big data, el análisis de datos y los informes brindan información sobre los datos. Para este propósito, la arquitectura de big data puede tener una capa de modelado de datos, admitir BI de autoservicio o incluso incorporar exploración de datos interactiva.

• Orquestación: una tecnología de orquestación puede automatizar los flujos de trabajo involucrados en operaciones repetidas de procesamiento de datos, como transformar la fuente de datos, mover datos entre fuentes y sumideros, cargar los datos procesados ​​en un almacén de datos analíticos e informes finales.

Capas de arquitectura de Big Data

Los componentes de la arquitectura de análisis de big data consisten principalmente en cuatro capas lógicas que realizan cuatro procesos clave. Las capas son meramente lógicas y proporcionan un medio para organizar los componentes de la arquitectura.

• Capa de fuentes de big data: Los datos disponibles para el análisis variarán en origen y formato; el formato puede ser estructurado, no estructurado o semiestructurado, la velocidad de llegada y entrega de datos variará según la fuente, el modo de recopilación de datos puede ser directo o a través de proveedores de datos, en modo por lotes o en tiempo real, y el la ubicación de la fuente de datos puede ser externa o dentro de la organización.

• Capa de almacenamiento y masaje de datos: esta capa adquiere datos de las fuentes de datos, los convierte y los almacena en un formato que es compatible con las herramientas de análisis de datos. Las políticas de gobierno y las regulaciones de cumplimiento deciden principalmente el formato de almacenamiento adecuado para diferentes tipos de datos.

• Capa de análisis: extrae los datos de la capa de almacenamiento y masaje de datos (o directamente de la fuente de datos) para obtener información de los datos.

• Capa de consumo: esta capa recibe la salida proporcionada por la capa de análisis y la presenta a la capa de salida correspondiente. Los consumidores de la salida pueden ser procesos comerciales, humanos, aplicaciones de visualización o servicios.

Procesos de arquitectura de Big Data

Además de las cuatro capas lógicas, cuatro procesos de capas cruzadas operan en el entorno de big data.

• Conexión de origen de datos: la entrada de datos rápida y eficiente exige una conectividad perfecta a diferentes sistemas de almacenamiento, protocolos y redes, lograda mediante conectores y adaptadores.

• Gobernanza de Big Data: la gobernanza de datos opera desde la ingestión de datos y continúa a través del procesamiento, análisis, almacenamiento, archivo o eliminación de datos, e incluye disposiciones para la seguridad y la privacidad.

• Gestión de sistemas: la arquitectura moderna de big data comprende clústeres distribuidos a gran escala y altamente escalables; estos sistemas deben monitorearse de cerca a través de consolas de administración central.

• Calidad de servicio (QoS): QoS es un marco que ofrece soporte para definir la calidad de los datos, las frecuencias y los tamaños de ingesta, las políticas de cumplimiento y el filtrado de datos.

Mejores prácticas de arquitectura de Big Data

Las mejores prácticas de arquitectura de Big Data se refieren a un conjunto de principios de la arquitectura de datos moderna que ayudan a desarrollar un enfoque orientado al servicio y, al mismo tiempo, abordan las necesidades comerciales en un mundo acelerado basado en datos.

• Alinear el proyecto de big data con la visión de negocio

El proyecto de big data debe estar en línea con los objetivos comerciales y el contexto organizacional con una comprensión clara de los requisitos de trabajo de la arquitectura de datos, los marcos y principios que se utilizarán, los impulsores clave de la organización, los elementos tecnológicos comerciales actualmente en uso, las estrategias comerciales. y modelos organizacionales, gobernanza y marcos legales, y marcos de arquitectura preexistentes y actuales.

• Identificar y categorizar las fuentes de datos.

Para que los datos se normalicen en un formato estándar, las fuentes de datos deben identificarse y categorizarse. La categorización puede ser datos estructurados o datos no estructurados; mientras que el primero suele formatearse a través de técnicas de base de datos predefinidas, el segundo no sigue un formato consistente y bien definido.

• Consolide los datos en un único sistema de gestión de datos maestros

El procesamiento por lotes y el procesamiento continuo son dos métodos a través de los cuales se pueden consolidar los datos para realizar consultas bajo demanda. En este sentido, es imperativo mencionar que Hadoop es un marco de procesamiento por lotes de código abierto popular para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos. La arquitectura Hadoop en el análisis de big data consta de cuatro componentes: MapReduce, HDFS ( la arquitectura HDFS en el análisis de big data sigue el modelo maestro-esclavo para un almacenamiento de datos confiable y escalable), YARN y Hadoop Common. Además, para realizar consultas, se puede utilizar una base de datos DBMS o NoSQL relacional para almacenar el Sistema de gestión de datos maestros.

• Proporcione una interfaz de usuario que facilite el consumo de datos

Una interfaz de usuario intuitiva y personalizable de la arquitectura de aplicaciones de big data facilitará a los usuarios el consumo de datos. Por ejemplo, podría ser una interfaz SQL para analistas de datos, una interfaz OLAP para inteligencia comercial, el lenguaje R para científicos de datos o una API en tiempo real para sistemas de orientación.

• Garantizar la seguridad y el control.

En lugar de aplicar políticas de datos y controles de acceso en aplicaciones y almacenes de datos posteriores, se hace directamente en los datos sin procesar. Este enfoque unificado de la seguridad de los datos ha sido aún más necesario por el crecimiento de plataformas como Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift y Snowflake, y se ha hecho realidad gracias a proyectos de seguridad de datos como Apache Sentry.

¿Cómo construir la arquitectura de Big Data?

Sin las herramientas y los procesos adecuados, los analistas de big data dedicarán más tiempo a organizar los datos que a realizar análisis significativos e informar sobre sus hallazgos. Por lo tanto, la clave es desarrollar una arquitectura de big data que sea lógica y tenga una configuración optimizada.

El siguiente es el procedimiento general para diseñar una arquitectura de big data :

1. Determinar si la empresa tiene un gran problema de datos considerando la variedad de datos, la velocidad de los datos y los desafíos actuales.
2. Seleccionar un proveedor para administrar la arquitectura de extremo a extremo de big data; cuando se trata de herramientas para este propósito, la arquitectura Hadoop en análisis de big data es bastante demandada. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera y BigInsights son proveedores populares para la distribución de Hadoop.
3. Elegir una estrategia de implementación que puede ser local, basada en la nube o una combinación de ambas.
4. Planificar el tamaño del hardware y la infraestructura teniendo en cuenta el volumen de ingesta de datos diario, la implementación de varios centros de datos, el período de retención de datos, el volumen de datos para una carga histórica única y el tiempo para el que se dimensiona el clúster.
5. Como seguimiento de la planificación de la capacidad, el siguiente paso consiste en dimensionar la infraestructura para determinar el tipo de hardware y la cantidad de clústeres o entornos necesarios.
6. Por último, pero no menos importante, debe implementarse un plan de copia de seguridad y recuperación ante desastres teniendo en cuenta la importancia de los datos almacenados, los requisitos del objetivo de tiempo de recuperación y del objetivo de punto de recuperación, la implementación de varios centros de datos, el intervalo de copia de seguridad y el tipo de desastre. recuperación (Activo-Activo o Activo-Pasivo) que sea más apto.

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Conclusión

El crecimiento sin precedentes de los grandes datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático requieren formas efectivas de analizar las cantidades masivas de datos que se generan todos los días. No solo eso, los informes del análisis deben poder ofrecer conclusiones procesables para orientar la toma de decisiones estratégicas en las empresas. Un plan de arquitectura de big data sólido y bien integrado no solo hace posible el análisis, sino que también trae consigo una serie de beneficios, tanto en términos de ahorro de tiempo como de información generada y puesta en práctica.

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