Ce este arhitectura Big Data? Definiție, straturi, proces și bune practici

Analiza datelor mari a ocupat centrul atenției în lumea de astăzi. În timp ce volumul covârșitor de mare de date structurate și nestructurate îmbină lumea afacerilor, este de netăgăduit modul în care această cantitate masivă de date și analiza ei a ajutat companiile să ia decizii mai bune și mai perspicace. La urma urmei, nu volumul contează, ci ceea ce este format din date.

Asta ne aduce la un alt aspect foarte crucial al big data, care este arhitectura big data . Fundația pentru analiza datelor mari, arhitectura de date mari cuprinde sistemul de bază care facilitează procesarea și analiza datelor mari, care este prea complexă pentru ca sistemele de baze de date convenționale să le poată gestiona.

Iată un ghid aprofundat pentru a descoperi numeroasele aspecte ale arhitecturii de date mari și ce poți face pentru a te specializa în domeniul datelor mari.

Ce este arhitectura Big Data?

Arhitectura Big Data este sistemul cardinal care sprijină analiza Big Data. Piața de bază a analizei de date mari, arhitectura de date mari este aspectul care permite datelor să fie ingerate, procesate și analizate în mod optim. Cu alte cuvinte, arhitectura de date mari este cheia care conduce analiza datelor și oferă un mijloc prin care instrumentele de analiză a datelor mari pot extrage informații vitale din date altfel obscure și pot conduce decizii de afaceri semnificative și strategice.

Iată o scurtă prezentare generală a unora dintre cele mai comune componente ale arhitecturii de date mari:

• Surse de date: Punctul de plecare evident al tuturor surselor de date pentru soluțiile de date mari pot fi fișierele statice produse de aplicații (fișiere jurnal de server web), surse de date ale aplicațiilor (baze de date relaționale) sau surse de date în timp real (dispozitive IoT).

• Stocarea datelor: Adesea denumit lac de date, un depozit de fișiere distribuit deține cantități mari de fișiere mari în diferite formate, care sunt ulterior utilizate pentru operațiuni de procesare în serie.

• Prelucrare în loturi: Pentru a face gata de analiză seturi mari de date, procesarea în loturi realizează filtrarea, agregarea și pregătirea fișierelor de date prin joburi batch de lungă durată.

• Asimilarea mesajelor: această componentă a arhitecturii de date mari include o modalitate de a captura și stoca mesaje din surse în timp real pentru procesarea fluxului.

• Procesarea fluxului: Un alt pas pregătitor înainte de analiza datelor, procesarea fluxului filtrează și agregează datele după capturarea mesajelor în timp real.

• Magazin de date analitice: După pregătirea datelor pentru analiză, majoritatea soluțiilor de date mari servesc datele procesate într-un format structurat pentru interogări ulterioare folosind instrumente analitice. Magazinul de date analitice care servește aceste interogări poate fi fie un depozit de date relaționale în stil Kimball, fie o tehnologie NoSQL cu latență redusă.

• Analiză și raportare: unul dintre obiectivele critice ale majorității soluțiilor de date mari, analiza și raportarea datelor oferă informații despre date. În acest scop, arhitectura de date mari poate avea un strat de modelare a datelor, poate suporta BI cu autoservire sau chiar poate include explorarea interactivă a datelor.

• Orchestrare: O tehnologie de orchestrare poate automatiza fluxurile de lucru implicate în operațiuni repetate de procesare a datelor, cum ar fi transformarea sursei de date, mutarea datelor între surse și chiuvete, încărcarea datelor procesate într-un depozit de date analitice și raportarea finală.

Straturi de arhitectură Big Data

Componentele arhitecturii de analiză a datelor mari constau în principal din patru straturi logice care efectuează patru procese cheie. Straturile sunt doar logice și oferă un mijloc de organizare a componentelor arhitecturii.

• Stratul surselor de date mari: datele disponibile pentru analiză vor varia ca origine și format; formatul poate fi structurat, nestructurat sau semi-structurat, viteza de sosire și livrare a datelor va varia în funcție de sursă, modul de colectare a datelor poate fi direct sau prin intermediul furnizorilor de date, în modul lot sau în timp real și locația sursei de date poate fi externă sau în cadrul organizației.

• Stratul de masaj și stocare a datelor: acest strat achiziționează date din sursele de date, le convertește și le stochează într-un format care este compatibil cu instrumentele de analiză a datelor. Politicile de guvernare și reglementările de conformitate decid în primul rând formatul de stocare potrivit pentru diferite tipuri de date.

• Stratul de analiză: extrage datele din stratul de masaj și stocare a datelor (sau direct din sursa de date) pentru a obține informații din date.

• Stratul de consum: Acest strat primește ieșirea furnizată de stratul de analiză și le prezintă stratului de ieșire relevant. Consumatorii rezultatelor pot fi procese de afaceri, oameni, aplicații de vizualizare sau servicii.

Procese de arhitectură Big Data

Pe lângă cele patru straturi logice, în mediul de date mari operează patru procese încrucișate.

• Conexiune la sursa de date: intrarea rapidă și eficientă a datelor necesită o conexiune perfectă la diferite sisteme de stocare, protocoale și rețele, realizată prin conectori și adaptoare.

• Guvernarea datelor mari: guvernanța datelor funcționează chiar de la ingerarea datelor și continuă prin procesarea datelor, analiză, stocare, arhivare sau ștergere și include prevederi pentru securitate și confidențialitate.

• Managementul sistemelor: Arhitectura modernă de date mari cuprinde clustere foarte scalabile și distribuite la scară largă; aceste sisteme trebuie monitorizate îndeaproape prin console centrale de management.

• Calitatea serviciului (QoS): QoS este un cadru care oferă suport pentru definirea calității datelor, frecvențelor și dimensiunilor asimilarii, politicilor de conformitate, precum și filtrarea datelor.

Cele mai bune practici pentru arhitectura Big Data

Cele mai bune practici ale arhitecturii de date mari se referă la un set de principii ale arhitecturii moderne de date care ajută la dezvoltarea unei abordări orientate spre servicii, în același timp, abordând nevoile de afaceri într-o lume cu ritm rapid bazat pe date.

• Aliniați proiectul de date mari cu viziunea de afaceri

Proiectul de date mari ar trebui să fie în concordanță cu obiectivele de afaceri și contextul organizațional, cu o înțelegere clară a cerințelor de lucru ale arhitecturii de date, a cadrelor și a principiilor care trebuie utilizate, a factorilor cheie ai organizației, a elementelor tehnologice de afaceri utilizate în prezent, a strategiilor de afaceri. și modele organizaționale, guvernanță și cadre juridice și cadre de arhitectură preexistente și actuale.

• Identificați și clasificați sursele de date

Pentru ca datele să fie normalizate într-un format standard, sursele de date trebuie identificate și clasificate. Categorizarea poate fi fie date structurate, fie date nestructurate; în timp ce prima este de obicei formatată prin tehnici de baze de date predefinite, cea din urmă nu urmează un format consistent și bine definit.

• Consolidați datele într-un singur sistem Master Data Management

Procesarea în lot și procesarea fluxului sunt două metode prin care datele pot fi consolidate pentru interogare la cerere. În acest sens, este imperativ să menționăm că Hadoop este un cadru popular de procesare în lot, open-source, pentru stocarea, procesarea și analiza unor volume mari de date. Arhitectura Hadoop în analiza datelor mari constă din patru componente – MapReduce, HDFS ( arhitectura HDFS în analiza datelor mari urmează modelul master-slave pentru stocare de date fiabilă și scalabilă), YARN și Hadoop Common. În plus, pentru interogare, o bază de date relațională DBMS sau NoSQL poate fi utilizată pentru stocarea Master Data Management System.

• Furnizați o interfață de utilizator care ușurează consumul de date

O interfață de utilizator intuitivă și personalizabilă a arhitecturii aplicației Big Data va facilita consumul de date de către utilizatori. De exemplu, ar putea fi o interfață SQL pentru analiștii de date, o interfață OLAP pentru business intelligence, limbajul R pentru oamenii de știință de date sau un API în timp real pentru sistemele de direcționare.

• Asigura securitatea si controlul

În loc să impună politicile de date și controalele de acces pe depozitele de date și aplicațiile din aval, aceasta se face direct pe datele brute. Această abordare unificată a securității datelor a fost necesară în continuare de creșterea platformelor precum Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift și Snowflake și a devenit realitate prin proiecte de securitate a datelor precum Apache Sentry.

Cum să construiți arhitectura Big Data?

Fără instrumentele și procesele potrivite, analiștii de date mari vor petrece mai mult timp organizând datele decât furnizând analize semnificative și raportând constatările lor. Prin urmare, cheia este de a dezvolta o arhitectură de date mari care să fie logică și să aibă o configurație simplificată.

Mai jos este procedura generală pentru proiectarea unei arhitecturi de date mari :

1. Determinarea dacă afacerea are o problemă de date mari, luând în considerare varietatea datelor, viteza datelor și provocările actuale.
2. Selectarea unui furnizor pentru gestionarea arhitecturii big data end-to-end; când vine vorba de instrumente în acest scop, arhitectura Hadoop în analiza datelor mari este destul de solicitată. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera și BigInsights sunt furnizori populari pentru distribuția Hadoop.
3. Alegerea unei strategii de implementare care poate fi on-premise, bazată pe cloud sau o combinație a ambelor.
4. Planificarea dimensionării hardware-ului și a infrastructurii luând în considerare volumul zilnic de absorbție a datelor, implementarea multi-centre de date, perioada de păstrare a datelor, volumul de date pentru încărcarea istorică unică și timpul pentru care este dimensionat clusterul.
5. Ca urmare a planificării capacității, următorul pas implică dimensionarea infrastructurii pentru a determina tipul de hardware și numărul de clustere sau medii necesare.
6. Nu în ultimul rând, ar trebui să existe un plan de backup și de recuperare în caz de dezastru, ținând cont de cât de critice sunt datele stocate, de obiectivul de timp de recuperare și de cerințele obiectivului de punct de recuperare, de implementarea mai multor centre de date, de intervalul de backup și de tipul de dezastru. recuperare (Activ-Activ sau Active-Pasive) care este cea mai potrivită.

Învățarea Big Data cu upGrad

Dacă doriți să știți cum sunt organizate, analizate și interpretate big data, începeți călătoria dvs. de învățare cu Programul Executive PG de la upGrad în Dezvoltare Software – Specializare în Big Data !

Executive PGP este un program online antrenant și riguros pentru profesioniștii care doresc să-și extindă rețeaua și să-și dezvolte cunoștințele practice și abilitățile necesare pentru a intra în arena carierelor big data.

Iată principalele cursuri dintr-o privire:

• Certificare acordată de IIIT Bangalore
• Bootcamp pentru tranziția carierei în software pentru programatori noi și non-tech
• Acces exclusiv și gratuit în Data Science și Machine Learning
• Acoperire cuprinzătoare a 10 instrumente și limbaje de programare
• Peste 7 studii de caz și proiecte relevante pentru industrie
• Prelegeri interactive și sesiuni live de la profesori de clasă mondială și lideri din industrie

Concluzie

Creșterea fără precedent a datelor mari, a inteligenței artificiale și a învățării automate necesită modalități eficiente de a analiza cantitățile masive de date generate în fiecare zi. Nu doar atât, rapoartele analizei trebuie să fie capabile să ofere concluzii acționabile pentru a conduce luarea deciziilor strategice în afaceri. Un plan de arhitectură Big Data solid și bine integrat nu numai că face posibilă analiza, ci aduce și o serie de beneficii, atât în ​​ceea ce privește timpul economisit, cât și informațiile generate și asupra cărora se acționează.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad