O que é Arquitetura de Big Data? Definição, Camadas, Processo e Melhores Práticas

A análise de big data tomou o centro das atenções no mundo de hoje. Embora o volume esmagadoramente grande de dados estruturados e não estruturados inunde o mundo dos negócios, é inegável como essa enorme quantidade de dados e sua análise ajudaram as empresas a tomar decisões melhores e mais perspicazes. Afinal, não é o volume que importa, mas o que é feito dos dados.

Isso nos leva a outro aspecto muito crucial do big data, que é a arquitetura de big data . A base para a análise de big data, a arquitetura de big data engloba o sistema subjacente que facilita o processamento e a análise de big data que é muito complexo para os sistemas de banco de dados convencionais.

Aqui está um guia detalhado para você descobrir os muitos aspectos da arquitetura de big data e o que você pode fazer para se especializar no campo de big data.

O que é Arquitetura de Big Data?

A arquitetura de big data é o sistema cardinal que suporta a análise de big data. A base da análise de big data, a arquitetura de big data é o layout que permite que os dados sejam ingeridos, processados ​​e analisados ​​de forma otimizada. Em outras palavras, a arquitetura de big data é o eixo que impulsiona a análise de dados e fornece um meio pelo qual as ferramentas de análise de big data podem extrair informações vitais de dados obscuros e conduzir decisões de negócios significativas e estratégicas.

Aqui está uma breve visão geral de alguns dos componentes mais comuns da arquitetura de big data:

• Fontes de dados: O ponto de partida óbvio de todas as fontes de dados de soluções de big data podem ser arquivos estáticos produzidos por aplicativos (arquivos de log do servidor web), fontes de dados de aplicativos (bancos de dados relacionais) ou fontes de dados em tempo real (dispositivos IoT).

• Armazenamento de dados: muitas vezes chamado de data lake, um armazenamento de arquivos distribuído contém grandes quantidades de arquivos grandes em diferentes formatos, que são posteriormente usados ​​para operações de processamento em lote.

• Processamento em lote: Para preparar grandes conjuntos de dados para análise, o processamento em lote realiza a filtragem, agregação e preparação dos arquivos de dados por meio de trabalhos em lote de longa duração.

• Ingestão de mensagens: esse componente da arquitetura de big data inclui uma maneira de capturar e armazenar mensagens de fontes em tempo real para processamento de fluxo.

• Processamento de fluxo: Outra etapa preparatória antes da análise de dados, o processamento de fluxo filtra e agrega os dados após a captura de mensagens em tempo real.

• Armazenamento de dados analíticos: depois de preparar os dados para análise, a maioria das soluções de big data fornece os dados processados ​​em um formato estruturado para consultas adicionais usando ferramentas analíticas. O armazenamento de dados analíticos que atende a essas consultas pode ser um data warehouse relacional estilo Kimball ou uma tecnologia NoSQL de baixa latência.

• Análise e relatórios: um dos objetivos críticos da maioria das soluções de big data, análise de dados e relatórios fornece insights sobre os dados. Para isso, a arquitetura de big data pode ter uma camada de modelagem de dados, suportar BI de autoatendimento ou até mesmo incorporar a exploração interativa de dados.

• Orquestração: uma tecnologia de orquestração pode automatizar os fluxos de trabalho envolvidos em operações repetidas de processamento de dados, como transformar a fonte de dados, mover dados entre fontes e coletores, carregar os dados processados ​​em um armazenamento de dados analíticos e relatórios finais.

Camadas de Arquitetura de Big Data

Os componentes da arquitetura de análise de big data consistem principalmente em quatro camadas lógicas que executam quatro processos principais. As camadas são meramente lógicas e fornecem meios para organizar os componentes da arquitetura.

• Camada de fontes de big data: os dados disponíveis para análise variam em origem e formato; o formato pode ser estruturado, não estruturado ou semiestruturado, a velocidade de chegada e entrega dos dados varia de acordo com a fonte, o modo de coleta de dados pode ser direto ou por meio de provedores de dados, em modo batch ou em tempo real, e o a localização da fonte de dados pode ser externa ou dentro da organização.

• Camada de massagem e armazenamento de dados: essa camada adquire dados das fontes de dados, os converte e os armazena em um formato compatível com ferramentas de análise de dados. As políticas de governança e os regulamentos de conformidade decidem principalmente o formato de armazenamento adequado para diferentes tipos de dados.

• Camada de análise: extrai os dados da camada de armazenamento e massagem de dados (ou diretamente da fonte de dados) para obter insights dos dados.

• Camada de consumo: esta camada recebe a saída fornecida pela camada de análise e a apresenta à camada de saída relevante. Os consumidores da saída podem ser processos de negócios, humanos, aplicativos de visualização ou serviços.

Processos de Arquitetura de Big Data

Além das quatro camadas lógicas, quatro processos de camada cruzada operam no ambiente de big data.

• Conexão de fonte de dados: A entrada de dados rápida e eficiente exige conectividade perfeita para diferentes sistemas de armazenamento, protocolos e redes, alcançada por conectores e adaptadores.

• Governança de big data: a governança de dados opera desde a ingestão de dados e continua por meio de processamento, análise, armazenamento, arquivamento ou exclusão de dados e inclui disposições de segurança e privacidade.

• Gerenciamento de sistemas: A arquitetura moderna de big data compreende clusters distribuídos de grande escala e altamente escaláveis; esses sistemas devem ser monitorados de perto por meio de consoles de gerenciamento central.

• Qualidade de serviço (QoS): QoS é uma estrutura que oferece suporte para definir a qualidade dos dados, frequências e tamanhos de ingestão, políticas de conformidade e filtragem de dados.

Práticas recomendadas de arquitetura de big data

As melhores práticas de arquitetura de big data referem-se a um conjunto de princípios da arquitetura de dados moderna que ajudam no desenvolvimento de uma abordagem orientada a serviços e, ao mesmo tempo, atendem às necessidades de negócios em um mundo acelerado por dados.

• Alinhar o projeto de big data com a visão do negócio

O projeto de big data deve estar alinhado com os objetivos de negócios e o contexto organizacional com uma compreensão clara dos requisitos de trabalho de arquitetura de dados, estruturas e princípios a serem usados, os principais impulsionadores da organização, elementos de tecnologia de negócios atualmente em uso, estratégias de negócios e modelos organizacionais, estruturas legais e de governança, e estruturas de arquitetura pré-existentes e atuais.

• Identificar e categorizar fontes de dados

Para que os dados sejam normalizados em um formato padrão, as fontes de dados devem ser identificadas e categorizadas. A categorização pode ser dados estruturados ou dados não estruturados; enquanto o primeiro é normalmente formatado por meio de técnicas de banco de dados pré-definidas, o segundo não segue um formato consistente e bem definido.

• Consolide dados em um único sistema de gerenciamento de dados mestre

O processamento em lote e o processamento de fluxo são dois métodos pelos quais os dados podem ser consolidados para consulta sob demanda. A esse respeito, é imperativo mencionar que o Hadoop é uma estrutura de processamento em lote de código aberto popular para armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados. A arquitetura Hadoop na análise de big data consiste em quatro componentes – MapReduce, HDFS ( arquitetura HDFS na análise de big data segue o modelo mestre-escravo para armazenamento de dados confiável e escalável), YARN e Hadoop Common. Além disso, para consulta, um banco de dados relacional DBMS ou NoSQL pode ser usado para armazenar o Master Data Management System.

• Forneça uma interface de usuário que facilite o consumo de dados

Uma interface de usuário intuitiva e personalizável da arquitetura de aplicativos de big data facilitará o consumo de dados pelos usuários. Por exemplo, pode ser uma interface SQL para analistas de dados, uma interface OLAP para inteligência de negócios, a linguagem R para cientistas de dados ou uma API em tempo real para sistemas de segmentação.

• Garanta segurança e controle

Em vez de impor políticas de dados e controles de acesso em armazenamentos de dados e aplicativos downstream, isso é feito diretamente nos dados brutos. Essa abordagem unificada de segurança de dados foi ainda mais necessária pelo crescimento de plataformas como Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift e Snowflake e se tornou realidade por projetos de segurança de dados como o Apache Sentry.

Como construir a arquitetura de Big Data?

Sem as ferramentas e os processos corretos, os analistas de big data gastarão mais tempo organizando dados do que entregando análises significativas e relatando suas descobertas. Portanto, a chave é desenvolver uma arquitetura de big data que seja lógica e tenha uma configuração simplificada.

A seguir está o procedimento geral para projetar uma arquitetura de big data :

1. Determinar se a empresa tem um problema de big data considerando a variedade de dados, a velocidade dos dados e os desafios atuais.
2. Selecionar um fornecedor para gerenciar a arquitetura de ponta a ponta de big data; quando se trata de ferramentas para esse fim, a arquitetura Hadoop em big data analytics é bastante procurada. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera e BigInsights são fornecedores populares de distribuição do Hadoop.
3. Escolher uma estratégia de implantação que pode ser local, baseada em nuvem ou uma combinação de ambos.
4. Planejar o dimensionamento de hardware e infraestrutura considerando o volume diário de ingestão de dados, implantação de vários data centers, período de retenção de dados, volume de dados para carga histórica única e o tempo de dimensionamento do cluster.
5. Como acompanhamento do planejamento de capacidade, a próxima etapa envolve o dimensionamento da infraestrutura para determinar o tipo de hardware e o número de clusters ou ambientes necessários.
6. Por último, mas não menos importante, um plano de backup e recuperação de desastres deve ser implementado com a devida consideração de quão críticos são os dados armazenados, os requisitos de Objetivo de Tempo de Recuperação e Objetivo de Ponto de Recuperação, implantação de vários datacenters, intervalo de backup e o tipo de desastre recuperação (Ativo-Ativo ou Ativo-Passivo) que é mais adequado.

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Conclusão

O crescimento sem precedentes de big data, inteligência artificial e aprendizado de máquina exigem maneiras eficazes de analisar as enormes quantidades de dados gerados todos os dias. Não apenas isso, os relatórios de análise devem ser capazes de oferecer sugestões acionáveis ​​para orientar a tomada de decisões estratégicas nos negócios. Um plano de arquitetura de big data sólido e bem integrado não apenas possibilita a análise, mas também traz diversos benefícios, tanto em termos de economia de tempo quanto de insights gerados e aplicados.

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