什麼是大數據架構？ 定義、層次、流程和最佳實踐

大數據分析已成為當今世界的中心舞台。 儘管絕大多數結構化和非結構化數據淹沒了商業世界，但不可否認的是，這些海量數據及其分析如何幫助企業做出更好、更有洞察力的決策。 畢竟，重要的不是數量，而是數據的構成。

這將我們帶到大數據的另一個非常關鍵的方面，即大數據架構。 大數據分析的基礎，大數據架構包含有助於處理和分析傳統數據庫系統無法處理的大數據的底層系統。

這是一份深入的指南，供您發現大數據架構的許多方面以及您可以做些什麼來專注於大數據領域。

什麼是大數據架構？

大數據架構是支持大數據分析的主要係統。 大數據分析的基石，大數據架構是允許數據被最佳攝取、處理和分析的佈局。 換句話說，大數據架構是推動數據分析的關鍵，並提供了一種方法，大數據分析工具可以通過這種方法從原本晦澀的數據中提取重要信息，並推動有意義的戰略性業務決策。

以下是大數據架構中一些最常見組件的簡要概述：

• 數據源：所有大數據解決方案數據源的明顯起點可能是應用程序生成的靜態文件（Web 服務器日誌文件）、應用程序數據源（關係數據庫）或實時數據源（物聯網設備）。

• 數據存儲：通常被稱為數據湖，分佈式文件存儲保存大量不同格式的大文件，隨後用於批處理操作。

• 批處理：為了使大型數據集準備好分析，批處理通過長時間運行的批處理作業執行數據文件的過濾、聚合和準備。

• 消息攝取：大數據架構的這個組件包括一種從實時源捕獲和存儲消息以進行流處理的方法。

• 流處理：數據分析之前的另一個準備步驟，流處理在捕獲實時消息後過濾和聚合數據。

• 分析數據存儲：在為分析準備數據後，大多數大數據解決方案以結構化格式提供處理後的數據，以便使用分析工具進行進一步查詢。 為這些查詢提供服務的分析數據存儲可以是 Kimball 風格的關係數據倉庫，也可以是低延遲 NoSQL 技術。

• 分析和報告：大多數大數據解決方案的關鍵目標之一，數據分析和報告提供對數據的洞察力。 為此，大數據架構可能具有數據建模層，支持自助式 BI，甚至包含交互式數據探索。

• 編排：編排技術可以自動化重複數據處理操作所涉及的工作流，例如轉換數據源、在源和接收器之間移動數據、將處理後的數據加載到分析數據存儲中以及最終報告。

大數據架構層

大數據分析架構的組件主要由執行四個關鍵流程的四個邏輯層組成。 這些層僅僅是邏輯的，並提供了一種組織架構組件的方法。

• 大數據源層：可用於分析的數據的來源和格式會有所不同； 格式可以是結構化的、非結構化的或半結構化的，數據到達和傳遞的速度會因來源而異，數據收集方式可以是直接或通過數據提供者，以批處理方式或實時方式，以及數據源的位置可以在組織外部或內部。

• 數據按摩和存儲層：該層從數據源獲取數據，對其進行轉換，並以與數據分析工具兼容的格式存儲。 治理政策和合規性法規主要決定不同類型數據的合適存儲格式。

• 分析層：它從數據按摩和存儲層（或直接從數據源）提取數據，以從數據中獲得洞察力。

• 消費層：該層接收分析層提供的輸出，並將其呈現給相關的輸出層。 輸出的消費者可能是業務流程、人員、可視化應用程序或服務。

大數據架構流程

除了四個邏輯層之外，還有四個跨層進程在大數據環境中運行。

• 數據源連接：快速高效的數據輸入需要通過連接器和適配器實現與不同存儲系統、協議和網絡的無縫連接。

• 大數據治理：數據治理從數據攝取開始，一直持續到數據處理、分析、存儲、歸檔或刪除，包括安全和隱私條款。

• 系統管理：現代大數據架構包括高度可擴展的大規模分佈式集群； 這些系統必須通過中央管理控制台進行密切監控。

• 服務質量 (QoS)： QoS 是一個框架，它支持定義數據質量、攝取頻率和大小、合規策略以及數據過濾。

大數據架構最佳實踐

大數據架構最佳實踐是指一組現代數據架構原則，有助於開發麵向服務的方法，同時滿足快節奏的數據驅動世界中的業務需求。

• 使大數據項目與業務願景保持一致

大數據項目應符合業務目標和組織環境，清楚了解要使用的數據架構工作要求、框架和原則、組織的關鍵驅動因素、當前使用的業務技術元素、業務戰略和組織模型、治理和法律框架，以及現有和當前的架構框架。

• 識別和分類數據源

為了將數據標準化為標準格式，必須識別和分類數據源。 分類可以是結構化數據或非結構化數據； 雖然前者通常通過預定義的數據庫技術進行格式化，但後者並不遵循一致且定義明確的格式。

• 將數據整合到一個單一的主數據管理系統中

批處理和流處理是可以合併數據以按需查詢的兩種方法。 在這方面，必須提到 Hadoop 是一種流行的開源批處理框架，用於存儲、處理和分析大量數據。 大數據分析中的Hadoop 架構由四個組件組成——MapReduce、HDFS（大數據分析中的 HDFS 架構遵循主從模型以實現可靠和可擴展的數據存儲）、YARN 和 Hadoop Common。 此外，對於查詢，可以使用關係 DBMS 或 NoSQL 數據庫來存儲主數據管理系統。

• 提供簡化數據消耗的用戶界面

大數據應用架構的直觀和可定制的用戶界面將使用戶更容易消費數據。 例如，它可以是用於數據分析師的 SQL 接口、用於商業智能的 OLAP 接口、用於數據科學家的 R 語言或用於目標系統的實時 API。

• 確保安全和控制

它不是對下游數據存儲和應用程序執行數據策略和訪問控制，而是直接在原始數據上完成。 Hadoop、Google BigQuery、Amazon Redshift 和 Snowflake 等平台的發展進一步需要這種統一的數據安全方法，並通過 Apache Sentry 等數據安全項目成為現實。

如何構建大數據架構？

如果沒有合適的工具和流程，大數據分析師將花費更多時間來組織數據，而不是提供有意義的分析和報告他們的發現。 因此，關鍵是開發一個合乎邏輯且具有簡化設置的大數據架構。

以下是設計大數據架構的一般過程：

1. 通過考慮數據種類、數據速度和當前挑戰來確定業務是否存在大數據問題。
2. 選擇管理大數據端到端架構的供應商； 當談到用於此目的的工具時，大數據分析中的 Hadoop 架構非常受歡迎。 Microsoft、AWS、MapR、Hortonworks、Cloudera 和 BigInsights 是流行的 Hadoop 分發供應商。
3. 選擇可能是本地、基於雲或兩者混合的部署策略。
4. 通過考慮每日數據攝取量、多數據中心部署、數據保留期、一次性歷史負載的數據量以及集群規模調整時間來規劃硬件和基礎架構規模。
5. 作為容量規劃的後續步驟，下一步涉及確定基礎架構大小以確定硬件類型以及所需的集群或環境的數量。
6. 最後但同樣重要的是，應制定備份和災難恢復計劃，並適當考慮存儲數據的重要性、恢復時間目標和恢復點目標要求、多數據中心部署、備份間隔和災難類型最合適的恢復（主動-主動或主動-被動）。

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結論

大數據、人工智能和機器學習的空前增長需要有效的方法來分析每天產生的海量數據。 不僅如此，分析報告還必須能夠提供可操作的要點，以指導企業的戰略決策。 一個可靠且集成良好的大數據架構計劃不僅使分析成為可能，而且還帶來了許多好處，無論是在節省時間方面，還是在產生和採取行動的洞察力方面。

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