ビッグデータアーキテクチャとは何ですか？ 定義、レイヤー、プロセス、ベストプラクティス
公開: 2021-06-11ビッグデータ分析は、今日の世界で中心的な役割を果たしています。 圧倒的に大量の構造化データと非構造化データがビジネスの世界を席巻している一方で、この膨大な量のデータとその分析が、企業がより良い、より洞察に満ちた意思決定を行うのにどのように役立ったかは否定できません。 結局のところ、重要なのはボリュームではなく、データで構成されているものです。
それは、ビッグデータのもう1つの非常に重要な側面、つまりビッグデータアーキテクチャにつながります。 ビッグデータ分析の基盤であるビッグデータアーキテクチャは、従来のデータベースシステムでは処理できないほど複雑なビッグデータの処理と分析を容易にする基盤となるシステムを網羅しています。
これは、ビッグデータアーキテクチャの多くの側面と、ビッグデータの分野に特化するためにできることを発見するための詳細なガイドです。
目次
ビッグデータアーキテクチャとは何ですか？
ビッグデータアーキテクチャは、ビッグデータ分析をサポートする基本的なシステムです。 ビッグデータ分析の基盤であるビッグデータアーキテクチャは、データを最適に取り込み、処理し、分析できるようにするレイアウトです。 言い換えれば、ビッグデータアーキテクチャは、データ分析を推進し、ビッグデータ分析ツールが他の方法ではあいまいなデータから重要な情報を抽出し、意味のある戦略的なビジネス上の意思決定を推進する手段を提供する要です。
ビッグデータアーキテクチャの最も一般的なコンポーネントの概要を次に示します。
- データソース：すべてのビッグデータソリューションのデータソースの明らかな出発点は、アプリケーションによって生成された静的ファイル（Webサーバーログファイル）、アプリケーションデータソース（リレーショナルデータベース）、またはリアルタイムデータソース（IoTデバイス）である可能性があります。
- データストレージ：データレイクと呼ばれることが多い分散ファイルストアは、さまざまな形式の大きなファイルを大量に保持し、その後、バッチ処理操作に使用されます。
- バッチ処理：大規模なデータセットを分析できるようにするために、バッチ処理では、長時間実行されるバッチジョブを介して、データファイルのフィルタリング、集計、および準備を実行します。
- メッセージの取り込み：ビッグデータアーキテクチャのこのコンポーネントには、ストリーム処理のためにリアルタイムソースからメッセージをキャプチャして保存する方法が含まれています。
- ストリーム処理：データ分析の前のもう1つの準備ステップであるストリーム処理は、リアルタイムメッセージをキャプチャした後、データをフィルタリングして集約します。
- 分析データストア：分析用のデータを準備した後、ほとんどのビッグデータソリューションは、分析ツールを使用してさらにクエリを実行するために、処理されたデータを構造化された形式で提供します。 これらのクエリを提供する分析データストアは、キンボールスタイルのリレーショナルデータウェアハウスまたは低レイテンシのNoSQLテクノロジーのいずれかです。
- 分析とレポート：ほとんどのビッグデータソリューションの重要な目標の1つであるデータ分析とレポートは、データへの洞察を提供します。 この目的のために、ビッグデータアーキテクチャには、データモデリングレイヤーがあり、セルフサービスBIをサポートし、インタラクティブなデータ探索を組み込むこともできます。
- オーケストレーション：オーケストレーションテクノロジーは、データソースの変換、ソースとシンク間のデータの移動、処理されたデータの分析データストアへのロード、最終レポートなど、繰り返されるデータ処理操作に関連するワークフローを自動化できます。
ビッグデータアーキテクチャレイヤー
ビッグデータ分析アーキテクチャのコンポーネントは、主に4つの主要なプロセスを実行する4つの論理レイヤーで構成されています。 レイヤーは単に論理的であり、アーキテクチャーのコンポーネントを編成する手段を提供します。
- ビッグデータソースレイヤー：分析に利用できるデータは、出所と形式が異なります。 形式は構造化、非構造化、または半構造化であり、データの到着と配信の速度はソースによって異なります。データ収集モードは直接またはデータプロバイダーを介して、バッチモードまたはリアルタイムで、データソースの場所は、外部または組織内の場合があります。
- データマッサージおよびストレージレイヤー：このレイヤーは、データソースからデータを取得して変換し、データ分析ツールと互換性のある形式で保存します。 ガバナンスポリシーとコンプライアンス規制は、主にさまざまなタイプのデータに適したストレージ形式を決定します。
- 分析レイヤー：データマッサージおよびストレージレイヤーから（またはデータソースから直接）データを抽出して、データから洞察を導き出します。
- 消費レイヤー：このレイヤーは、分析レイヤーによって提供された出力を受け取り、それらを関連する出力レイヤーに提示します。 出力の利用者は、ビジネスプロセス、人間、視覚化アプリケーション、またはサービスである可能性があります。
ビッグデータアーキテクチャプロセス
4つの論理レイヤーに加えて、4つのクロスレイヤープロセスがビッグデータ環境で動作します。
- データソース接続：高速で効率的なデータ侵入には、コネクタとアダプタによって実現される、さまざまなストレージシステム、プロトコル、およびネットワークへのシームレスな接続が必要です。
- ビッグデータガバナンス：データガバナンスは、データの取り込みから直接機能し、データの処理、分析、保存、アーカイブ、または削除まで継続し、セキュリティとプライバシーの規定が含まれます。
- システムの管理：最新のビッグデータアーキテクチャは、高度にスケーラブルで大規模な分散クラスターで構成されています。 これらのシステムは、中央管理コンソールを介して綿密に監視する必要があります。
- サービス品質（QoS）： QoSは、データ品質、取り込みの頻度とサイズ、コンプライアンスポリシー、およびデータフィルタリングを定義するためのサポートを提供するフレームワークです。
ビッグデータアーキテクチャのベストプラクティス
ビッグデータアーキテクチャのベストプラクティスは、サービス指向アプローチの開発を支援すると同時に、ペースの速いデータ駆動型の世界でのビジネスニーズに対応する、最新のデータアーキテクチャの一連の原則を指します。
- ビッグデータプロジェクトをビジネスビジョンに合わせる
ビッグデータプロジェクトは、データアーキテクチャの作業要件、使用するフレームワークと原則、組織の主要な推進要因、現在使用されているビジネステクノロジー要素、ビジネス戦略を明確に理解した上で、ビジネス目標と組織のコンテキストに沿ったものである必要があります。組織モデル、ガバナンスと法的フレームワーク、および既存および現在のアーキテクチャフレームワーク。
- データソースを特定して分類する
データを標準形式に正規化するには、データソースを識別して分類する必要があります。 分類は、構造化データまたは非構造化データのいずれかです。 前者は通常、事前定義されたデータベース技術によってフォーマットされますが、後者は一貫性のある明確に定義されたフォーマットに従いません。
- データを単一のマスターデータ管理システムに統合します
バッチ処理とストリーム処理は、オンデマンドでクエリを実行するためにデータを統合できる2つの方法です。 この点で、Hadoopは、大量のデータを保存、処理、分析するための人気のあるオープンソースのバッチ処理フレームワークであることに言及する必要があります。 ビッグデータ分析のHadoopアーキテクチャは、 MapReduce、HDFS（ビッグデータ分析のHDFSアーキテクチャは、信頼性が高くスケーラブルなデータストレージのマスタースレーブモデルに従う）、YARN、HadoopCommonの4つのコンポーネントで構成されています。 さらに、クエリの場合、リレーショナルDBMSまたはNoSQLデータベースを使用してマスターデータ管理システムを格納できます。
- データ消費を容易にするユーザーインターフェイスを提供する
ビッグデータアプリケーションアーキテクチャの直感的でカスタマイズ可能なユーザーインターフェイスにより、ユーザーはデータを簡単に利用できるようになります。 たとえば、データアナリスト用のSQLインターフェイス、ビジネスインテリジェンス用のOLAPインターフェイス、データサイエンティスト用のR言語、またはターゲティングシステム用のリアルタイムAPIなどです。
- セキュリティと制御を確保する
ダウンストリームのデータストアとアプリケーションにデータポリシーとアクセス制御を適用する代わりに、生データに対して直接実行されます。 データセキュリティへのこの統一されたアプローチは、Hadoop、Google BigQuery、Amazon Redshift、Snowflakeなどのプラットフォームの成長によってさらに必要になり、ApacheSentryなどのデータセキュリティプロジェクトによって実現されました。
ビッグデータアーキテクチャを構築する方法は？
適切なツールとプロセスが整っていないと、ビッグデータアナリストは、意味のある分析を提供してその結果を報告するよりも、データの整理に多くの時間を費やすことになります。 したがって、重要なのは、論理的で合理化されたセットアップを備えたビッグデータアーキテクチャを開発することです。
ビッグデータアーキテクチャを設計するための一般的な手順は次のとおりです。
- データの多様性、データの速度、および現在の課題を考慮して、ビジネスにビッグデータの問題があるかどうかを判断します。
- ビッグデータのエンドツーエンドアーキテクチャを管理するベンダーを選択する。 この目的のためのツールに関しては、ビッグデータ分析のHadoopアーキテクチャが非常に求められています。 Microsoft、AWS、MapR、Hortonworks、Cloudera、およびBigInsightsは、Hadoopディストリビューションの人気のあるベンダーです。
- オンプレミス、クラウドベース、またはその両方を組み合わせた展開戦略を選択します。
- 毎日のデータ取り込み量、マルチデータセンターの展開、データ保持期間、1回限りの履歴負荷のデータ量、およびクラスターのサイズ設定時間を考慮して、ハードウェアとインフラストラクチャのサイズ設定を計画します。
- キャパシティプランニングのフォローアップとして、次のステップでは、ハードウェアのタイプと必要なクラスターまたは環境の数を決定するためのインフラストラクチャのサイジングが含まれます。
- 大事なことを言い忘れましたが、バックアップとディザスタリカバリの計画は、保存されたデータの重要性、目標復旧時間と目標復旧時点の要件、マルチデータセンターの展開、バックアップ間隔、および災害の種類を十分に考慮して実施する必要があります。最も適切なリカバリ（アクティブ-アクティブまたはアクティブ-パッシブ）。
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結論
ビッグデータ、人工知能、機械学習の前例のない成長は、毎日生成される大量のデータを分析するための効果的な方法を必要としています。 それだけでなく、分析のレポートは、ビジネスにおける戦略的意思決定を導くための実用的なポイントを提供できなければなりません。 堅固で十分に統合されたビッグデータアーキテクチャ計画は、分析を可能にするだけでなく、節約された時間と生成され実行された洞察の両方の点で多くの利点をもたらします。
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