Czym jest architektura Big Data? Definicja, warstwy, proces i najlepsze praktyki

W dzisiejszym świecie analityka Big Data zajęła centralne miejsce. Podczas gdy przytłaczająca ilość ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych zalewa świat biznesu, nie można zaprzeczyć, że ta ogromna ilość danych i ich analiza pomogły firmom podejmować lepsze, bardziej wnikliwe decyzje. W końcu nie liczy się objętość, ale to, co jest zrobione z danych.

To prowadzi nas do kolejnego bardzo ważnego aspektu big data, jakim jest architektura big data . Podstawa analizy big data, architektura big data , obejmuje podstawowy system, który ułatwia przetwarzanie i analizę big data, które są zbyt złożone, aby mogły obsłużyć konwencjonalne systemy baz danych.

Oto szczegółowy przewodnik, który pozwoli Ci odkryć wiele aspektów architektury big data i dowiedzieć się, co możesz zrobić, aby specjalizować się w dziedzinie big data.

Czym jest architektura Big Data?

Architektura Big Data to kardynalny system wspierający analitykę Big Data. Podstawą analizy big data, architekturą big data , jest układ, który umożliwia optymalne pozyskiwanie, przetwarzanie i analizowanie danych. Innymi słowy, architektura big data jest podstawą, która napędza analitykę danych i zapewnia środki, dzięki którym narzędzia do analizy big data mogą wydobywać ważne informacje z danych, które w inny sposób zaciemniają, i podejmować znaczące i strategiczne decyzje biznesowe.

Oto krótki przegląd niektórych z najczęstszych elementów architektury Big Data:

• Źródła danych: Oczywistym punktem wyjścia dla wszystkich źródeł danych rozwiązań Big Data mogą być pliki statyczne tworzone przez aplikacje (pliki dziennika serwera sieci Web), źródła danych aplikacji (relacyjne bazy danych) lub źródła danych czasu rzeczywistego (urządzenia IoT).

• Przechowywanie danych: rozproszony magazyn plików, często nazywany jeziorem danych, przechowuje duże ilości dużych plików w różnych formatach, które są następnie wykorzystywane do operacji przetwarzania wsadowego.

• Przetwarzanie wsadowe: Aby przygotować duże zbiory danych do analizy, przetwarzanie wsadowe przeprowadza filtrowanie, agregację i przygotowywanie plików danych za pomocą długotrwałych zadań wsadowych.

• Pozyskiwanie wiadomości: Ten składnik architektury Big Data obejmuje sposób przechwytywania i przechowywania wiadomości ze źródeł w czasie rzeczywistym w celu przetwarzania strumieniowego.

• Przetwarzanie strumieniowe: kolejny krok przygotowawczy przed analizą danych, filtrowanie przetwarzania strumieniowego i agregowanie danych po przechwyceniu wiadomości w czasie rzeczywistym.

• Magazyn danych analitycznych: Po przygotowaniu danych do analizy, większość rozwiązań big data podaje przetworzone dane w ustrukturyzowanym formacie do dalszego odpytywania za pomocą narzędzi analitycznych. Magazyn danych analitycznych, który obsługuje te zapytania, może być relacyjną hurtownią danych w stylu Kimball lub technologią NoSQL o niskim opóźnieniu.

• Analiza i raportowanie: jednym z najważniejszych celów większości rozwiązań big data, analiza danych i raportowanie zapewnia wgląd w dane. W tym celu architektura big data może mieć warstwę modelowania danych, wspierać samoobsługowe BI, a nawet zawierać interaktywną eksplorację danych.

• Orkiestracja: Technologia orkiestracji może zautomatyzować przepływy pracy związane z powtarzającymi się operacjami przetwarzania danych, takimi jak przekształcanie źródła danych, przenoszenie danych między źródłami i ujściami, ładowanie przetworzonych danych do magazynu danych analitycznych oraz raportowanie końcowe.

Warstwy architektury Big Data

Komponenty architektury analizy big data składają się przede wszystkim z czterech warstw logicznych realizujących cztery kluczowe procesy. Warstwy są jedynie logiczne i zapewniają środki do organizowania elementów architektury.

• Warstwa źródeł dużych zbiorów danych: dane dostępne do analizy będą różnić się pochodzeniem i formatem; format może być ustrukturyzowany, nieustrukturyzowany lub częściowo ustrukturyzowany, szybkość dotarcia i dostarczenia danych będzie się różnić w zależności od źródła, tryb zbierania danych może być bezpośredni lub za pośrednictwem dostawców danych, w trybie wsadowym lub w czasie rzeczywistym, a lokalizacja źródła danych może być zewnętrzna lub wewnątrz organizacji.

• Warstwa masowania i przechowywania danych: ta warstwa pozyskuje dane ze źródeł danych, konwertuje je i przechowuje w formacie zgodnym z narzędziami do analizy danych. Zasady zarządzania i przepisy dotyczące zgodności decydują przede wszystkim o odpowiednim formacie przechowywania dla różnych typów danych.

• Warstwa analizy: wyodrębnia dane z warstwy masowania i przechowywania danych (lub bezpośrednio ze źródła danych), aby uzyskać wgląd w dane.

• Warstwa zużycia: ta warstwa otrzymuje dane wyjściowe dostarczone przez warstwę analizy i przedstawia je odpowiedniej warstwie wyjściowej. Odbiorcami danych wyjściowych mogą być procesy biznesowe, ludzie, aplikacje wizualizacyjne lub usługi.

Procesy architektury Big Data

Oprócz czterech warstw logicznych w środowisku big data działają cztery procesy międzywarstwowe.

• Połączenie ze źródłem danych: Szybka i wydajna penetracja danych wymaga bezproblemowej łączności z różnymi systemami pamięci masowej, protokołami i sieciami za pomocą łączników i adapterów.

• Zarządzanie dużymi danymi: zarządzanie danymi działa od momentu pozyskania danych i jest kontynuowane przez przetwarzanie danych, analizę, przechowywanie, archiwizację lub usuwanie, a także obejmuje przepisy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności.

• Zarządzanie systemami: Nowoczesna architektura big data obejmuje wysoce skalowalne i rozproszone klastry o dużej skali; systemy te muszą być ściśle monitorowane za pomocą centralnych konsoli zarządzania.

• Jakość usług (QoS): QoS to platforma oferująca wsparcie w zakresie definiowania jakości danych, częstotliwości i rozmiarów przetwarzania, zasad zgodności, a także filtrowania danych.

Najlepsze praktyki w zakresie architektury Big Data

Najlepsze praktyki dotyczące architektury Big Data odnoszą się do zestawu zasad nowoczesnej architektury danych, które pomagają w opracowaniu podejścia zorientowanego na usługi, a jednocześnie odpowiadają na potrzeby biznesowe w szybko zmieniającym się świecie opartym na danych.

• Dopasuj projekt big data do wizji biznesowej

Projekt big data powinien być zgodny z celami biznesowymi i kontekstem organizacyjnym, z jasnym zrozumieniem wymagań dotyczących architektury danych, ram i zasad, które należy zastosować, kluczowych czynników napędzających organizację, aktualnie stosowanych elementów technologii biznesowej, strategii biznesowych oraz modele organizacyjne, ramy zarządzania i ramy prawne oraz istniejące i obecne ramy architektoniczne.

• Identyfikuj i kategoryzuj źródła danych

Aby dane zostały znormalizowane do standardowego formatu, źródła danych muszą zostać zidentyfikowane i skategoryzowane. Kategoryzacja może obejmować dane strukturalne lub dane niestrukturalne; podczas gdy pierwsza jest zwykle formatowana za pomocą predefiniowanych technik baz danych, druga nie jest zgodna ze spójnym i dobrze zdefiniowanym formatem.

• Konsoliduj dane w jednym systemie Master Data Management

Przetwarzanie wsadowe i przetwarzanie strumieniowe to dwie metody konsolidacji danych na potrzeby zapytań na żądanie. W związku z tym należy wspomnieć, że Hadoop to popularna platforma przetwarzania wsadowego typu open source do przechowywania, przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych. Architektura Hadoop w analizie Big Data składa się z czterech komponentów — MapReduce, HDFS ( architektura HDFS w analizie Big Data jest zgodna z modelem master-slave w celu zapewnienia niezawodnego i skalowalnego przechowywania danych), YARN i Hadoop Common. Ponadto do zapytań można wykorzystać relacyjną bazę danych DBMS lub NoSQL do przechowywania Master Data Management System.

• Zapewnij interfejs użytkownika, który ułatwia zużycie danych

Intuicyjny i konfigurowalny interfejs użytkownika architektury aplikacji Big Data ułatwi użytkownikom korzystanie z danych. Może to być na przykład interfejs SQL dla analityków danych, interfejs OLAP dla analizy biznesowej, język R dla analityków danych lub interfejs API czasu rzeczywistego dla systemów docelowych.

• Zapewnij bezpieczeństwo i kontrolę

Zamiast wymuszania zasad dotyczących danych i kontroli dostępu w dalszych magazynach danych i aplikacjach, odbywa się to bezpośrednio na surowych danych. To ujednolicone podejście do bezpieczeństwa danych było dodatkowo wymuszone rozwojem platform, takich jak Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift i Snowflake, i zostało urzeczywistnione dzięki projektom bezpieczeństwa danych, takim jak Apache Sentry.

Jak zbudować architekturę Big Data?

Bez odpowiednich narzędzi i procesów analitycy big data spędzą więcej czasu na organizowaniu danych niż na dostarczaniu sensownych analiz i raportowaniu wyników. Dlatego kluczem jest opracowanie architektury Big Data , która jest logiczna i ma uproszczoną konfigurację.

Poniżej znajduje się ogólna procedura projektowania architektury Big Data :

1. Określanie, czy firma ma problem z dużymi danymi, biorąc pod uwagę różnorodność danych, szybkość danych i bieżące wyzwania.
2. Wybór dostawcy do zarządzania kompleksową architekturą big data; Jeśli chodzi o narzędzia do tego celu, architektura Hadoop w analityce big data jest dość pożądana. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera i BigInsights to popularni dostawcy dystrybucji Hadoop.
3. Wybór strategii wdrażania, która może być lokalna, oparta na chmurze lub będąca połączeniem obu.
4. Planowanie rozmiaru sprzętu i infrastruktury z uwzględnieniem dziennego wolumenu pozyskiwania danych, wdrożenia w wielu centrach danych, okresu przechowywania danych, wolumenu danych dla jednorazowego obciążenia historycznego oraz czasu, na jaki klaster jest dostosowywany.
5. Kolejnym krokiem po planowaniu wydajności jest określenie rozmiaru infrastruktury w celu określenia rodzaju sprzętu i liczby potrzebnych klastrów lub środowisk.
6. Co nie mniej ważne, należy wprowadzić plan tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania po awarii, z należytym uwzględnieniem wagi przechowywanych danych, wymagań dotyczących czasu odzyskiwania i celu punktu odzyskiwania, wdrażania wielu centrów danych, interwału tworzenia kopii zapasowych i rodzaju awarii odzyskiwanie (Active-Active lub Active-Passive), które jest najbardziej trafne.

Nauka Big Data z upGrad

Jeśli chcesz wiedzieć, jak duże zbiory danych są organizowane, analizowane i interpretowane, rozpocznij swoją przygodę z nauką dzięki programowi Executive PG w tworzeniu oprogramowania – specjalizacja w Big Data !

Executive PGP to angażujący i rygorystyczny program online dla profesjonalistów, którzy chcą poszerzyć swoją sieć i rozwinąć praktyczną wiedzę i umiejętności wymagane do wejścia na arenę kariery w obszarze big data.

Oto najważniejsze informacje o kursie w skrócie:

• Certyfikat przyznany przez IIIT Bangalore
• Software Career Transition Bootcamp dla nie-technicznych i nowych koderów
• Ekskluzywny i bezpłatny dostęp do Data Science i Machine Learning
• Kompleksowa oferta 10 narzędzi i języków programowania
• Ponad 7 studiów przypadku i projektów branżowych
• Interaktywne wykłady i sesje na żywo prowadzone przez światowej klasy wykładowców i liderów branży

Wniosek

Bezprecedensowy rozwój big data, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wymaga skutecznych sposobów analizowania ogromnych ilości danych generowanych każdego dnia. Nie tylko to, raporty z analizy muszą być w stanie oferować praktyczne wnioski, aby sterować podejmowaniem strategicznych decyzji w firmach. Solidny i dobrze zintegrowany plan architektury big data nie tylko umożliwia analizę, ale także niesie ze sobą szereg korzyści, zarówno pod względem zaoszczędzonego czasu, jak i wygenerowanych i wykorzystanych spostrzeżeń.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania na upGrad