Büyük Veri Mimarisi Nedir? Tanım, Katmanlar, Süreç ve En İyi Uygulamalar

Büyük veri analitiği günümüz dünyasında merkezi bir aşamaya geldi. Ezici bir şekilde büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri iş dünyasını kaplarken, bu büyük miktardaki verinin ve analizinin işletmelerin daha iyi ve daha anlayışlı kararlar almasına nasıl yardımcı olduğu yadsınamaz. Sonuçta, önemli olan hacim değil, verilerden ne yapıldığıdır.

Bu bizi büyük veri mimarisi olan büyük verinin çok önemli bir yönüne getiriyor . Büyük veri analitiğinin temeli olan büyük veri mimarisi , geleneksel veritabanı sistemlerinin işlemesi için çok karmaşık olan büyük verilerin işlenmesini ve analizini kolaylaştıran temel sistemi kapsar.

Büyük veri mimarisinin birçok yönünü ve büyük veri alanında uzmanlaşmak için neler yapabileceğinizi keşfetmeniz için burada ayrıntılı bir kılavuz bulunmaktadır.

Büyük Veri Mimarisi Nedir?

Büyük veri mimarisi , büyük veri analitiğini destekleyen ana sistemdir. Büyük veri analitiğinin temeli olan büyük veri mimarisi , verilerin optimum şekilde alınmasına, işlenmesine ve analiz edilmesine olanak tanıyan düzendir. Başka bir deyişle, büyük veri mimarisi , veri analitiğini yönlendiren ve büyük veri analitiği araçlarının, aksi takdirde belirsiz olan verilerden hayati bilgileri çıkarabileceği ve anlamlı ve stratejik iş kararları alabileceği bir araç sağlayan temel taştır.

Büyük veri mimarisinin en yaygın bileşenlerinden bazılarına kısa bir genel bakış:

• Veri kaynakları: Tüm büyük veri çözümleri veri kaynaklarının bariz başlangıç ​​noktası, uygulamalar (web sunucusu günlük dosyaları), uygulama veri kaynakları (ilişkisel veritabanları) veya gerçek zamanlı veri kaynakları (IoT cihazları) tarafından üretilen statik dosyalar olabilir.

• Veri depolama: Genellikle veri gölü olarak adlandırılan dağıtılmış bir dosya deposu, daha sonra toplu işleme operasyonları için kullanılan farklı biçimlerde büyük dosyaların yığınlarını tutar.

• Toplu işleme: Büyük veri kümelerini analize hazır hale getirmek için toplu işleme, uzun süreli toplu işler aracılığıyla veri dosyalarının filtrelenmesi, toplanması ve hazırlanmasını gerçekleştirir.

• Mesaj alımı: Büyük veri mimarisinin bu bileşeni, akış işleme için gerçek zamanlı kaynaklardan gelen mesajları yakalama ve saklama yolunu içerir.

• Akış işleme: Veri analitiğinden önceki bir başka hazırlık adımı, akış işleme, gerçek zamanlı mesajları yakaladıktan sonra verileri filtreler ve toplar.

• Analitik veri deposu: Verileri analitik için hazırladıktan sonra, çoğu büyük veri çözümü, analitik araçları kullanarak daha fazla sorgulama için işlenmiş verileri yapılandırılmış bir biçimde sunar. Bu sorgulara hizmet eden analitik veri deposu, Kimball tarzı ilişkisel veri ambarı veya düşük gecikmeli NoSQL teknolojisi olabilir.

• Analiz ve raporlama: Çoğu büyük veri çözümünün kritik hedeflerinden biri olan veri analizi ve raporlama, verilere ilişkin içgörüler sağlar. Bu amaçla, büyük veri mimarisi bir veri modelleme katmanına sahip olabilir, self servis BI'yi destekleyebilir ve hatta etkileşimli veri keşfini içerebilir.

• Düzenleme: Bir düzenleme teknolojisi, veri kaynağını dönüştürme, verileri kaynaklar ve havuzlar arasında taşıma, işlenen verileri bir analitik veri deposuna yükleme ve nihai raporlama gibi tekrarlanan veri işleme işlemlerinde yer alan iş akışlarını otomatikleştirebilir.

Büyük Veri Mimarisi Katmanları

Büyük veri analitiği mimarisinin bileşenleri, temel olarak dört temel işlemi gerçekleştiren dört mantıksal katmandan oluşur. Katmanlar yalnızca mantıklıdır ve mimarinin bileşenlerini organize etmek için bir araç sağlar.

• Büyük veri kaynakları katmanı: Analiz için mevcut olan veriler, kaynak ve format bakımından farklılık gösterecektir; format yapılandırılmış, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış olabilir, veri varış ve teslim hızı kaynağa göre değişir, veri toplama modu doğrudan veya veri sağlayıcılar aracılığıyla, toplu modda veya gerçek zamanlı olabilir ve veri toplama modu veri kaynağının konumu, kuruluş dışında veya içinde olabilir.

• Veri masajı ve depolama katmanı: Bu katman, veri kaynaklarından verileri alır, dönüştürür ve veri analitiği araçlarıyla uyumlu bir biçimde saklar. Yönetişim ilkeleri ve uyumluluk düzenlemeleri, öncelikle farklı veri türleri için uygun depolama biçimine karar verir.

• Analiz katmanı: Verilerden içgörü elde etmek için veri masajı ve depolama katmanından (veya doğrudan veri kaynağından) verileri çıkarır.

• Tüketim katmanı: Bu katman, analiz katmanı tarafından sağlanan çıktıyı alır ve ilgili çıktı katmanına sunar. Çıktının tüketicileri iş süreçleri, insanlar, görselleştirme uygulamaları veya hizmetler olabilir.

Büyük Veri Mimarisi Süreçleri

Dört mantıksal katmana ek olarak, büyük veri ortamında dört çapraz katman süreci çalışır.

• Veri kaynağı bağlantısı: Hızlı ve verimli veri girişi, konektörler ve adaptörler tarafından sağlanan farklı depolama sistemlerine, protokollere ve ağlara sorunsuz bağlantı gerektirir.

• Büyük veri yönetişimi: Veri yönetişimi, veri alımından itibaren çalışır ve veri işleme, analiz, depolama, arşivleme veya silme yoluyla devam eder ve güvenlik ve gizlilik için hükümler içerir.

• Sistemlerin yönetimi: Modern büyük veri mimarisi , yüksek düzeyde ölçeklenebilir ve büyük ölçekli dağıtılmış kümelerden oluşur; bu sistemler merkezi yönetim konsolları aracılığıyla yakından izlenmelidir.

• Hizmet kalitesi (QoS): QoS, veri kalitesini, alım sıklıklarını ve boyutlarını, uyumluluk ilkelerini ve ayrıca veri filtrelemeyi tanımlamaya yönelik destek sunan bir çerçevedir.

Büyük Veri Mimarisi En İyi Uygulamaları

Büyük veri mimarisi en iyi uygulamaları, hizmet odaklı bir yaklaşım geliştirmeye yardımcı olurken aynı zamanda hızlı veri odaklı bir dünyada iş ihtiyaçlarını ele alan modern veri mimarisinin bir dizi ilkesine atıfta bulunur.

• Büyük veri projesini iş vizyonuyla hizalayın

Büyük veri projesi, veri mimarisi çalışma gereksinimlerinin, kullanılacak çerçevelerin ve ilkelerin, kuruluşun temel itici güçlerinin, şu anda kullanımda olan iş teknolojisi öğelerinin, iş stratejilerinin net bir şekilde anlaşılmasıyla iş hedefleri ve kurumsal bağlamla uyumlu olmalıdır. ve organizasyonel modeller, yönetişim ve yasal çerçeveler ve önceden var olan ve mevcut mimari çerçeveler.

• Veri kaynaklarını tanımlayın ve kategorilere ayırın

Verilerin standart bir formatta normalleştirilmesi için veri kaynakları tanımlanmalı ve kategorilere ayrılmalıdır. Kategorizasyon, yapılandırılmış veri veya yapılandırılmamış veri olabilir; birincisi genellikle önceden tanımlanmış veritabanı teknikleri ile biçimlendirilirken, ikincisi tutarlı ve iyi tanımlanmış bir biçimi izlemez.

• Verileri tek bir Ana Veri Yönetim sisteminde birleştirin

Toplu işleme ve akış işleme, talep üzerine sorgulama için verilerin birleştirilebileceği iki yöntemdir. Bu bağlamda, Hadoop'un büyük hacimli verileri depolamak, işlemek ve analiz etmek için popüler, açık kaynaklı bir toplu işleme çerçevesi olduğunu belirtmek zorunludur. Büyük veri analitiğindeki Hadoop mimarisi dört bileşenden oluşur: MapReduce, HDFS ( büyük veri analitiğindeki HDFS mimarisi, güvenilir ve ölçeklenebilir veri depolaması için master-slave modelini takip eder), YARN ve Hadoop Common. Ayrıca sorgulama için, Ana Veri Yönetim Sistemini depolamak için ilişkisel bir VTYS veya NoSQL veritabanı kullanılabilir.

• Veri tüketimini kolaylaştıran bir kullanıcı arayüzü sağlayın

Büyük veri uygulama mimarisinin sezgisel ve özelleştirilebilir kullanıcı arayüzü, kullanıcıların veri tüketmesini kolaylaştıracaktır. Örneğin, veri analistleri için bir SQL arayüzü, iş zekası için bir OLAP arayüzü, veri bilimcileri için R dili veya hedefleme sistemleri için gerçek zamanlı bir API olabilir.

• Güvenlik ve kontrol sağlayın

Aşağı akış veri depoları ve uygulamaları üzerinde veri politikaları ve erişim kontrolleri uygulamak yerine, doğrudan ham veriler üzerinde yapılır. Veri güvenliğine yönelik bu birleşik yaklaşım, Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift ve Snowflake gibi platformların büyümesiyle daha da gerekli hale geldi ve Apache Sentry gibi veri güvenliği projeleri tarafından gerçeğe dönüştürüldü.

Büyük Veri Mimarisi Nasıl İnşa Edilir?

Doğru araçlar ve süreçler olmadan, büyük veri analistleri, anlamlı analizler sunmak ve bulgularını raporlamak yerine verileri düzenlemek için daha fazla zaman harcar. Bu nedenle, anahtar, mantıklı ve akıcı bir kuruluma sahip bir büyük veri mimarisi geliştirmektir.

Bir büyük veri mimarisi tasarlamak için genel prosedür aşağıdadır :

1. Veri çeşitliliğini, veri hızını ve mevcut zorlukları göz önünde bulundurarak işletmenin büyük bir veri sorunu olup olmadığını belirleme.
2. Uçtan uca büyük veri mimarisini yönetmek için bir satıcı seçme; bu amaca yönelik araçlar söz konusu olduğunda, büyük veri analitiğinde Hadoop mimarisi oldukça talep görmektedir. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera ve BigInsights, Hadoop dağıtımı için popüler satıcılardır.
3. Şirket içi, bulut tabanlı veya her ikisinin karışımı olabilecek bir dağıtım stratejisi seçme.
4. Günlük veri alımı hacmi, çoklu veri merkezi dağıtımı, veri saklama süresi, tek seferlik geçmiş yük için veri hacmi ve kümenin boyutlandırıldığı süre dikkate alınarak donanım ve altyapı boyutlandırmasının planlanması.
5. Kapasite planlamasını takip eden bir sonraki adım, donanım türünü ve ihtiyaç duyulan küme veya ortam sayısını belirlemek için altyapı boyutlandırmasını içerir.
6. Son olarak, depolanan verilerin ne kadar kritik olduğu, Kurtarma Süresi Hedefi ve Kurtarma Noktası Hedefi gereksinimleri, çoklu veri merkezi dağıtımı, yedekleme aralığı ve olağanüstü durum türü dikkate alınarak bir yedekleme ve olağanüstü durum kurtarma planı yürürlükte olmalıdır. en uygun olan kurtarma (Aktif-Aktif veya Aktif-Pasif).

upGrad ile Büyük Veriyi Öğrenmek

Büyük verilerin nasıl organize edildiğini, analiz edildiğini ve yorumlandığını bilmek istiyorsanız, upGrad'ın Yazılım Geliştirmede Yönetici PG Programı – Büyük Veride Uzmanlaşma ile öğrenme yolculuğunuza başlayın !

Executive PGP, ağlarını genişletmek ve büyük veri kariyer arenasına girmek için gereken pratik bilgi ve becerileri geliştirmek isteyen profesyoneller için ilgi çekici ve titiz bir çevrimiçi programdır.

Bir bakışta kursun öne çıkanları şunlardır:

• IIIT Bangalore tarafından verilen sertifika
• Teknoloji dışı ve yeni kodlayıcılar için Yazılım Kariyer Geçişi Eğitim Kampı
• Veri Bilimi ve Makine Öğreniminde özel ve ücretsiz erişim
• 10 araç ve programlama dilinin kapsamlı kapsamı
• 7'den fazla vaka çalışması ve sektörle ilgili projeler
• Birinci sınıf fakülte ve endüstri liderlerinden etkileşimli dersler ve canlı oturumlar

Çözüm

Büyük veri, Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin benzeri görülmemiş büyümesi, her gün üretilen devasa miktardaki veriyi analiz etmenin etkili yollarını gerektirmektedir. Sadece bu değil, analiz raporları, işletmelerde stratejik karar vermeyi yönlendirmek için eyleme geçirilebilir çıkarımlar sunabilmelidir. Sağlam ve iyi entegre edilmiş bir büyük veri mimarisi planı, yalnızca analizi mümkün kılmakla kalmaz, aynı zamanda hem kazanılan zaman hem de oluşturulan ve üzerinde hareket edilen içgörüler açısından bir dizi fayda sağlar.

upGrad'daki diğer Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın