Che cos'è l'architettura dei big data? Definizione, livelli, processo e migliori pratiche

L'analisi dei big data è al centro della scena nel mondo di oggi. Mentre il volume straordinariamente grande di dati strutturati e non strutturati sommerge il mondo degli affari, è innegabile come questa enorme quantità di dati e la sua analisi abbiano aiutato le aziende a prendere decisioni migliori e più perspicaci. Dopotutto, non è il volume che conta, ma ciò che è fatto dei dati.

Questo ci porta a un altro aspetto cruciale dei big data, che è l'architettura dei big data . La base per l'analisi dei big data, l'architettura dei big data comprende il sistema sottostante che facilita l'elaborazione e l'analisi dei big data che sono troppo complessi per essere gestiti dai sistemi di database convenzionali.

Ecco una guida approfondita per scoprire i molti aspetti dell'architettura dei big data e cosa puoi fare per specializzarti nel campo dei big data.

Che cos'è l'architettura dei big data?

L' architettura dei big data è il sistema cardine che supporta l'analisi dei big data. La base dell'analisi dei big data, l'architettura dei big data è il layout che consente di assimilare, elaborare e analizzare i dati in modo ottimale. In altre parole, l'architettura dei big data è il fulcro che guida l'analisi dei dati e fornisce un mezzo attraverso il quale gli strumenti di analisi dei big data possono estrarre informazioni vitali da dati altrimenti oscuri e guidare decisioni aziendali significative e strategiche.

Ecco una breve panoramica di alcuni dei componenti più comuni dell'architettura dei big data:

• Origini dati: l'ovvio punto di partenza di tutte le origini dati delle soluzioni Big Data possono essere file statici prodotti da applicazioni (file di registro del server Web), origini dati delle applicazioni (database relazionali) o origini dati in tempo reale (dispositivi IoT).

• Archiviazione dei dati: spesso indicato come data lake, un archivio di file distribuito contiene grandi quantità di file di grandi dimensioni in diversi formati, che vengono successivamente utilizzati per operazioni di elaborazione batch.

• Elaborazione batch: per rendere pronti per l'analisi set di dati di grandi dimensioni, l'elaborazione batch esegue il filtraggio, l'aggregazione e la preparazione dei file di dati tramite lavori batch di lunga durata.

• Ingestione di messaggi: questo componente dell'architettura Big Data include un modo per acquisire e archiviare messaggi da origini in tempo reale per l'elaborazione del flusso.

• Elaborazione del flusso: un altro passaggio preparatorio prima dell'analisi dei dati, l'elaborazione del flusso filtra e aggrega i dati dopo l'acquisizione dei messaggi in tempo reale.

• Archivio dati analitici: dopo aver preparato i dati per l'analisi, la maggior parte delle soluzioni per big data fornisce i dati elaborati in un formato strutturato per ulteriori query utilizzando strumenti analitici. L'archivio dati analitici che serve queste query può essere un data warehouse relazionale in stile Kimball o una tecnologia NoSQL a bassa latenza.

• Analisi e reportistica: uno degli obiettivi critici della maggior parte delle soluzioni per big data, l'analisi e la reportistica dei dati fornisce informazioni dettagliate sui dati. A tale scopo, l' architettura dei big data può disporre di un livello di modellazione dei dati, supportare la BI self-service o persino incorporare l'esplorazione interattiva dei dati.

• Orchestrazione: una tecnologia di orchestrazione può automatizzare i flussi di lavoro coinvolti in operazioni ripetute di elaborazione dei dati, come la trasformazione dell'origine dati, lo spostamento dei dati tra origini e sink, il caricamento dei dati elaborati in un archivio dati analitico e il reporting finale.

Strati dell'architettura dei Big Data

I componenti dell'architettura di analisi dei big data consistono principalmente in quattro livelli logici che eseguono quattro processi chiave. I livelli sono semplicemente logici e forniscono un mezzo per organizzare i componenti dell'architettura.

• Livello Big Data Source: i dati disponibili per l'analisi variano in origine e formato; il formato può essere strutturato, non strutturato o semistrutturato, la velocità di arrivo e consegna dei dati varierà a seconda della fonte, la modalità di raccolta dei dati può essere diretta o tramite fornitori di dati, in modalità batch o in tempo reale, e il l'ubicazione della fonte dei dati può essere esterna o interna all'organizzazione.

• Livello di massaggio e archiviazione dei dati: questo livello acquisisce i dati dalle origini dati, li converte e li archivia in un formato compatibile con gli strumenti di analisi dei dati. Le politiche di governance e le normative di conformità decidono principalmente il formato di archiviazione adatto per diversi tipi di dati.

• Livello di analisi: estrae i dati dal livello di massaggio e archiviazione dei dati (o direttamente dall'origine dati) per ricavare approfondimenti dai dati.

• Livello di consumo: questo livello riceve l'output fornito dal livello di analisi e lo presenta al livello di output pertinente. I consumatori dell'output possono essere processi aziendali, esseri umani, applicazioni di visualizzazione o servizi.

Processi di architettura dei big data

Oltre ai quattro livelli logici, nell'ambiente dei big data operano quattro processi a più livelli.

• Connessione all'origine dati: l'inserimento rapido ed efficiente dei dati richiede una connettività senza interruzioni a diversi sistemi di archiviazione, protocolli e reti, ottenuta tramite connettori e adattatori.

• Big data governance: la governance dei dati opera fin dall'acquisizione dei dati e continua attraverso l'elaborazione, l'analisi, l'archiviazione, l'archiviazione o l'eliminazione dei dati e include disposizioni per la sicurezza e la privacy.

• Gestione dei sistemi: la moderna architettura dei big data comprende cluster distribuiti altamente scalabili e su larga scala; questi sistemi devono essere attentamente monitorati attraverso console di gestione centralizzate.

• Qualità del servizio (QoS): QoS è un framework che offre supporto per la definizione della qualità dei dati, delle frequenze e delle dimensioni dell'importazione, delle politiche di conformità e del filtraggio dei dati.

Best practice per l'architettura dei big data

Le best practice per l'architettura dei big data fanno riferimento a una serie di principi dell'architettura dei dati moderna che aiutano a sviluppare un approccio orientato ai servizi e allo stesso tempo rispondono alle esigenze aziendali in un mondo frenetico basato sui dati.

• Allinea il progetto dei big data con la visione aziendale

Il progetto dei big data dovrebbe essere in linea con gli obiettivi aziendali e il contesto organizzativo con una chiara comprensione dei requisiti di lavoro dell'architettura dei dati, dei quadri e dei principi da utilizzare, dei fattori chiave dell'organizzazione, degli elementi della tecnologia aziendale attualmente in uso, delle strategie aziendali e modelli organizzativi, quadri di governance e legali, quadri di architettura preesistenti e attuali.

• Identificare e classificare le origini dati

Affinché i dati possano essere normalizzati in un formato standard, le origini dati devono essere identificate e classificate. La categorizzazione può essere dati strutturati o dati non strutturati; mentre il primo è solitamente formattato attraverso tecniche di database predefinite, il secondo non segue un formato coerente e ben definito.

• Consolida i dati in un unico sistema di Master Data Management

L'elaborazione batch e l'elaborazione del flusso sono due metodi attraverso i quali i dati possono essere consolidati per l'esecuzione di query su richiesta. A questo proposito, è imperativo ricordare che Hadoop è un popolare framework di elaborazione batch open source per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi di grandi volumi di dati. L' architettura Hadoop nell'analisi dei big data è composta da quattro componenti: MapReduce, HDFS ( l'architettura HDFS nell'analisi dei big data segue il modello master-slave per un'archiviazione dei dati affidabile e scalabile), YARN e Hadoop Common. Inoltre, per l'interrogazione, è possibile utilizzare un DBMS relazionale o un database NoSQL per la memorizzazione del Master Data Management System.

• Fornire un'interfaccia utente che faciliti il ​​consumo di dati

Un'interfaccia utente intuitiva e personalizzabile dell'architettura dell'applicazione Big Data semplificherà l'utilizzo dei dati da parte degli utenti. Ad esempio, potrebbe essere un'interfaccia SQL per analisti di dati, un'interfaccia OLAP per la business intelligence, il linguaggio R per i data scientist o un'API in tempo reale per i sistemi di targeting.

• Garantire sicurezza e controllo

Invece di applicare criteri di dati e controlli di accesso su archivi di dati e applicazioni a valle, ciò avviene direttamente sui dati grezzi. Questo approccio unificato alla sicurezza dei dati è stato ulteriormente reso necessario dalla crescita di piattaforme come Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift e Snowflake e trasformato in realtà da progetti di sicurezza dei dati come Apache Sentry.

Come costruire l'architettura dei big data?

Senza gli strumenti e i processi giusti in atto, gli analisti di big data trascorreranno più tempo nell'organizzazione dei dati che nella fornitura di analisi significative e nel riportare i risultati. Quindi, la chiave è sviluppare un'architettura di big data che sia logica e abbia una configurazione semplificata.

Di seguito è la procedura generale per la progettazione di un'architettura big data :

1. Determinare se l'azienda ha un grosso problema con i dati considerando la varietà dei dati, la velocità dei dati e le sfide attuali.
2. Selezione di un fornitore per la gestione dell'architettura end-to-end dei big data; quando si tratta di strumenti per questo scopo, l' architettura Hadoop nell'analisi dei big data è piuttosto richiesta. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera e BigInsights sono fornitori popolari per la distribuzione di Hadoop.
3. Scelta di una strategia di distribuzione che può essere locale, basata su cloud o una combinazione di entrambe.
4. Pianificazione del dimensionamento dell'hardware e dell'infrastruttura tenendo conto del volume giornaliero di importazione dei dati, della distribuzione in più data center, del periodo di conservazione dei dati, del volume dei dati per il carico cronologico una tantum e del tempo per il quale viene dimensionato il cluster.
5. A seguito della pianificazione della capacità, il passaggio successivo prevede il dimensionamento dell'infrastruttura per determinare il tipo di hardware e il numero di cluster o ambienti necessari.
6. Infine, ma non meno importante, è necessario predisporre un piano di backup e ripristino di emergenza tenendo in debita considerazione la criticità dei dati archiviati, i requisiti dell'obiettivo del tempo di ripristino e dell'obiettivo del punto di ripristino, l'implementazione di più data center, l'intervallo di backup e il tipo di emergenza recupero (Attivo-Attivo o Attivo-Passivo) più azzeccato.

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Conclusione

La crescita senza precedenti di big data, intelligenza artificiale e machine learning richiede metodi efficaci per analizzare le enormi quantità di dati generate ogni giorno. Non solo, i report dell'analisi devono essere in grado di offrire spunti attuabili per guidare il processo decisionale strategico nelle aziende. Un piano di architettura dei big data solido e ben integrato non solo rende possibile l'analisi, ma porta con sé anche una serie di vantaggi, sia in termini di tempo risparmiato che di insight generati e agiti.

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