Что такое архитектура больших данных? Определение, слои, процесс и лучшие практики

Аналитика больших данных занимает центральное место в современном мире. В то время как чрезвычайно большой объем структурированных и неструктурированных данных захлестывает деловой мир, невозможно отрицать, как этот огромный объем данных и их анализ помогают компаниям принимать более эффективные и содержательные решения. В конце концов, важен не объем, а то, что сделано из данных.

Это подводит нас к еще одному очень важному аспекту больших данных — архитектуре больших данных . Основа для анализа больших данных, архитектура больших данных включает в себя базовую систему, которая облегчает обработку и анализ больших данных, которые слишком сложны для обработки обычными системами баз данных.

Это подробное руководство для вас, чтобы открыть для себя многие аспекты архитектуры больших данных и то, что вы можете сделать, чтобы специализироваться в области больших данных.

Что такое архитектура больших данных?

Архитектура больших данных — это основная система, поддерживающая аналитику больших данных. Основой аналитики больших данных, архитектуры больших данных является макет, который позволяет оптимально принимать, обрабатывать и анализировать данные. Другими словами, архитектура больших данных — это стержень, который управляет аналитикой данных и предоставляет средства, с помощью которых инструменты аналитики больших данных могут извлекать жизненно важную информацию из непонятных данных и принимать значимые и стратегические бизнес-решения.

Вот краткий обзор некоторых наиболее распространенных компонентов архитектуры больших данных:

• Источники данных . Очевидной отправной точкой всех источников данных решений для больших данных могут быть статические файлы, созданные приложениями (файлы журналов веб-сервера), источники данных приложений (реляционные базы данных) или источники данных в реальном времени (устройства IoT).

• Хранение данных. Распределенное хранилище файлов, часто называемое озером данных, содержит большое количество больших файлов в различных форматах, которые впоследствии используются для операций пакетной обработки.

• Пакетная обработка: чтобы сделать большие наборы данных готовыми к анализу, пакетная обработка выполняет фильтрацию, агрегирование и подготовку файлов данных с помощью длительных пакетных заданий.

• Прием сообщений: этот компонент архитектуры больших данных включает в себя способ захвата и хранения сообщений из источников в реальном времени для потоковой обработки.

• Потоковая обработка: еще один подготовительный шаг перед анализом данных, потоковая обработка фильтрует и объединяет данные после захвата сообщений в реальном времени.

• Хранилище аналитических данных: после подготовки данных для аналитики большинство решений для работы с большими данными предоставляют обработанные данные в структурированном формате для дальнейшего запроса с помощью аналитических инструментов. Хранилище аналитических данных, которое обслуживает эти запросы, может быть реляционным хранилищем данных в стиле Кимбалла или технологией NoSQL с малой задержкой.

• Анализ и отчетность. Одной из важнейших целей большинства решений для работы с большими данными является анализ данных и отчетность, которые обеспечивают понимание данных. Для этой цели архитектура больших данных может иметь уровень моделирования данных, поддерживать самообслуживание BI или даже включать интерактивное исследование данных.

• Оркестрация: технология оркестрации может автоматизировать рабочие процессы, связанные с повторяющимися операциями обработки данных, такими как преобразование источника данных, перемещение данных между источниками и приемниками, загрузка обработанных данных в хранилище аналитических данных и окончательный отчет.

Уровни архитектуры больших данных

Компоненты архитектуры аналитики больших данных в основном состоят из четырех логических уровней, выполняющих четыре ключевых процесса. Уровни являются просто логическими и предоставляют средства для организации компонентов архитектуры.

• Слой источников больших данных: данные, доступные для анализа, различаются по происхождению и формату; формат может быть структурированным, неструктурированным или полуструктурированным, скорость поступления и доставки данных будет варьироваться в зависимости от источника, режим сбора данных может быть прямым или через поставщиков данных, в пакетном режиме или в режиме реального времени, и расположение источника данных может быть внешним или внутри организации.

• Уровень обработки и хранения данных. Этот уровень получает данные из источников данных, преобразует их и сохраняет в формате, совместимом с инструментами анализа данных. Политики управления и нормативно-правовые акты в первую очередь определяют подходящий формат хранения для различных типов данных.

• Слой анализа: он извлекает данные из уровня обработки и хранения данных (или непосредственно из источника данных), чтобы извлечь из данных ценную информацию.

• Слой потребления: этот слой получает выходные данные, предоставленные слоем анализа, и представляет их соответствующему выходному слою. Потребителями выходных данных могут быть бизнес-процессы, люди, приложения визуализации или службы.

Процессы архитектуры больших данных

В дополнение к четырем логическим уровням в среде больших данных работают четыре межуровневых процесса.

• Подключение к источнику данных. Для быстрого и эффективного ввода данных требуется беспрепятственное подключение к различным системам хранения, протоколам и сетям, обеспечиваемое соединителями и адаптерами.

• Управление большими данными. Управление данными осуществляется с момента приема данных и продолжается в процессе их обработки, анализа, хранения, архивирования или удаления, а также включает меры по обеспечению безопасности и конфиденциальности.

• Управление системами. Современная архитектура больших данных включает высокомасштабируемые и крупномасштабные распределенные кластеры; эти системы должны находиться под пристальным наблюдением через центральные консоли управления.

• Качество обслуживания (QoS): QoS — это структура, которая предлагает поддержку для определения качества данных, частоты и размера приема, политик соответствия, а также фильтрации данных.

Лучшие практики архитектуры больших данных

Передовой опыт в области архитектуры больших данных относится к набору принципов современной архитектуры данных, которые помогают в разработке сервис-ориентированного подхода и в то же время удовлетворяют потребности бизнеса в быстро меняющемся мире, управляемом данными.

• Согласуйте проект больших данных с видением бизнеса

Проект больших данных должен соответствовать бизнес-целям и организационному контексту с четким пониманием рабочих требований к архитектуре данных, используемых структур и принципов, ключевых движущих сил организации, элементов бизнес-технологий, используемых в настоящее время, бизнес-стратегий. и организационные модели, управленческие и правовые рамки, а также ранее существовавшие и текущие структуры архитектуры.

• Определение и классификация источников данных

Для нормализации данных в стандартном формате источники данных должны быть идентифицированы и классифицированы. Категоризация может быть либо структурированными данными, либо неструктурированными данными; в то время как первый обычно форматируется с помощью предопределенных методов базы данных, последний не следует согласованному и четко определенному формату.

• Консолидация данных в единую систему управления мастер-данными

Пакетная обработка и потоковая обработка — это два метода консолидации данных для запросов по запросу. В связи с этим необходимо упомянуть, что Hadoop — это популярная платформа пакетной обработки с открытым исходным кодом для хранения, обработки и анализа огромных объемов данных. Архитектура Hadoop в аналитике больших данных состоит из четырех компонентов: MapReduce, HDFS ( архитектура HDFS в аналитике больших данных соответствует модели «ведущий-ведомый» для надежного и масштабируемого хранения данных), YARN и Hadoop Common. Кроме того, для запросов может использоваться реляционная СУБД или база данных NoSQL для хранения системы управления мастер-данными.

• Обеспечьте пользовательский интерфейс, который упрощает потребление данных

Интуитивно понятный и настраиваемый пользовательский интерфейс архитектуры приложений для работы с большими данными облегчит пользователям использование данных. Например, это может быть интерфейс SQL для аналитиков данных, интерфейс OLAP для бизнес-аналитики, язык R для специалистов по данным или API реального времени для целевых систем.

• Обеспечение безопасности и контроля

Вместо применения политик данных и контроля доступа к нижестоящим хранилищам данных и приложениям это делается непосредственно с необработанными данными. Такой унифицированный подход к безопасности данных был дополнительно обусловлен ростом таких платформ, как Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift и Snowflake, и стал реальностью благодаря проектам по обеспечению безопасности данных, таким как Apache Sentry.

Как построить архитектуру больших данных?

Без правильных инструментов и процессов аналитики больших данных будут тратить больше времени на организацию данных, чем на содержательный анализ и отчет о своих выводах. Следовательно, ключевым моментом является разработка логичной и оптимизированной архитектуры больших данных .

Ниже приведена общая процедура проектирования архитектуры больших данных :

1. Определение того, есть ли у бизнеса проблемы с большими данными, путем рассмотрения разнообразия данных, скорости передачи данных и текущих проблем.
2. Выбор поставщика для управления сквозной архитектурой больших данных; когда дело доходит до инструментов для этой цели, архитектура Hadoop в аналитике больших данных весьма востребована. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera и BigInsights — популярные поставщики дистрибутива Hadoop.
3. Выбор стратегии развертывания, которая может быть локальной, облачной или сочетанием того и другого.
4. Планирование размера оборудования и инфраструктуры с учетом ежедневного объема приема данных, развертывания в нескольких центрах обработки данных, периода хранения данных, объема данных для одноразовой исторической нагрузки и времени, на которое рассчитывается размер кластера.
5. Следующим шагом после планирования емкости является определение размера инфраструктуры для определения типа оборудования и количества необходимых кластеров или сред.
6. И последнее, но не менее важное: должен быть разработан план резервного копирования и аварийного восстановления с должным учетом того, насколько критичны хранимые данные, требования к целевому времени восстановления и целевому показателю точки восстановления, развертывание в нескольких центрах обработки данных, интервал резервного копирования и тип аварии. восстановление (активно-активное или активно-пассивное), наиболее подходящее.

Изучение больших данных с upGrad

Если вы хотите узнать, как организуются, анализируются и интерпретируются большие данные, начните свое обучение с программы upGrad Executive PG по разработке программного обеспечения — специализация по большим данным !

Executive PGP — это привлекательная и строгая онлайн-программа для профессионалов, которые хотят расширить свою сеть и развить практические знания и навыки, необходимые для выхода на арену карьеры в сфере больших данных.

Вот краткий обзор основных моментов курса:

• Сертификация, выданная IIIT Bangalore
• Учебный курс Software Career Transition Bootcamp для нетехнических и новых программистов
• Эксклюзивный и бесплатный доступ к науке о данных и машинному обучению
• Полный охват 10 инструментов и языков программирования
• Более 7 кейсов и отраслевых проектов
• Интерактивные лекции и живые сессии от преподавателей мирового класса и лидеров отрасли

Заключение

Беспрецедентный рост больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения требует эффективных способов анализа огромных объемов данных, генерируемых каждый день. Мало того, отчеты об анализе должны быть в состоянии предложить действенные выводы для принятия стратегических решений в бизнесе. Надежный и хорошо интегрированный план архитектуры больших данных не только делает возможным анализ, но и дает ряд преимуществ, как с точки зрения экономии времени, так и с точки зрения получения информации и принятия мер.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad