Introduzione
I big data richiedono software specializzato, tecniche di archiviazione e di calcolo per l'elaborazione di grandi volumi di dati non strutturati. La diversità del software richiede server specializzati che soddisfino le elevate esigenze dei big data.
Tuttavia, con la corretta strategia del server, le aziende possono utilizzare la potenza dei dati per ottenere informazioni analitiche più approfondite, accelerando la crescita di un'azienda.
Questo articolo spiega i server Big Data e il tipo di requisiti necessari per soddisfare l'elaborazione dei server Big Data.
Cosa sono i Big Data Server?
I Big Data Server sono server dedicati configurati per lavorare con i Big Data. Un server Big Data deve avere:
- Elevata potenza di elaborazione per archiviazione, recupero e analisi.
- Software per la raccolta rapida di grandi volumi di dati non strutturati.
- Capacità di calcolo parallele con elevata integrità dei dati.
- Alta disponibilità e ripristino rapido.
Server Big Data vs. Server Dedicati Regolari
La tabella seguente delinea le principali distinzioni tra Big Data Server e tipici server dedicati:
| Server Big Data | Server dedicati | |
|---|---|---|
| Metodo di scrittura | Asincrono. Nessun ritardo nella scrittura. | Sincrono. Simultanei e classificati con ritardi di scrittura minimi o nulli. |
| Archiviazione | Sistemi NoSQL o NewSQL. | Sistemi SQL. |
| Tecnologia | Le tecnologie sono ancora in fase di sviluppo. | Tecnologie mature e ben sviluppate. |
| Costo | Hardware costoso, software conveniente. | Conveniente sia per hardware che per software. |
La principale differenza tra un server Big Data e un normale server dedicato risiede nelle prestazioni e nei costi.
Come scegliere un server Big Data?
Server di big data sono difficili da configurare e potenzialmente hanno un prezzo elevato, quindi la scelta dell'hardware e del software ideali richiede una strategia ben consolidata.
La maggior parte dei software utilizzati nei big data consiglia di utilizzare un'infrastruttura distribuita. Tuttavia, la distribuzione su più server non è necessaria. Pertanto, le dimensioni e il costo dei server dipendono in ultima analisi dalle tecnologie utilizzate dall'azienda e dalla quantità di dati elaborati.
Una società di big data può utilizzare un unico potente server dedicato con un numero elevato di core. In definitiva, tutto dipende dalle esigenze aziendali e dalla quantità di informazioni.
Un'alternativa è un cluster di server dedicati più piccoli in un cloud privato o pubblico, che fornisce un'infrastruttura distribuita e versatile necessaria per i big data. Ad esempio, l'automazione del provisioning di istanze cloud bare metal è perfetta per l'analisi dei big data. Il clustering di diverse istanze del server fornisce la robustezza, la scalabilità e la varietà richieste per i big data.
Come ottimizzare i server per l'analisi dei big data?
Poiché i big data server sono costosi, scegli la configurazione hardware ottimale per ottenere il massimo dalle tue informazioni. I seguenti parametri dell'infrastruttura sono essenziali per l'analisi dei big data:
- Una rete con una capacità sufficiente per inviare grandi volumi di dati è necessario per i server di big data. Riduci al minimo i costi scegliendo una larghezza di banda personalizzata se sai approssimativamente quanti dati vengono trasferiti. È disponibile una larghezza di banda illimitata per trasferimenti di grandi dimensioni.
- Ampio spazio di archiviazione per scopi analitici con spazio libero per i dati generati indirettamente dall'analisi è necessario per i big data.
- Le applicazioni di analisi dei big data consumano molta memoria . Più RAM significa meno tempo impiegato per scrivere e leggere dalla memoria.
- Responsabili del trattamento con più core sono preferiti invece di meno core potenti. Gli strumenti di analisi si diffondono su più thread, parallelizzando l'esecuzione su più core.
Qual è il miglior software di analisi dei big data?
I migliori strumenti di analisi dei dati superano le sfide poste dai big data. Tuttavia, la quantità di software attualmente disponibile per l'analisi è schiacciante.
In generale, esistono tre raggruppamenti di software basati sul campo di specializzazione. Di seguito sono riportati alcuni strumenti noti e potenti nelle rispettive categorie.
1. Conservazione ed elaborazione
- HDFS è un sistema di archiviazione dati a tolleranza di errore. Essendo uno dei componenti principali dell'architettura Hadoop, HDFS soddisfa in modo specifico le esigenze di grandi volumi di dati.
- HBase è un sistema di database distribuito open source che viene eseguito su HDFS.
- Alveare è un sistema di data warehouse basato su Hadoop. Il programma aiuta a interrogare ed elaborare i dati da HBase e altre origini dati esterne.
- Cassandra è un database NoSQL scalabile con elevata disponibilità creato per gestire grandi quantità di dati. Il database ha il suo linguaggio di query, CQL, per eseguire operazioni sui dati.
- MongoDB è un database di documenti NoSQL ad alte prestazioni. Il database è altamente disponibile e facilmente scalabile, il che è un must per i big data.
- Ricerca elastica è un motore di database ricercabile per l'archiviazione e la gestione di dati non strutturati. Il database funziona come un motore di ricerca di analisi per i file di registro con funzionalità come la ricerca full-text.
2. Calcolo e feed di dati
- Apache Storm è un framework di calcolo per l'elaborazione di flussi. Il motore di streaming di dati utilizza beccucci e bulloni personalizzati per creare flussi di dati batch distribuiti personalizzati.
- Apache Spark è un framework per il cluster computing e l'analisi. Uno dei meccanismi principali di Spark è il parallelismo dei dati e la tolleranza agli errori. Consulta il nostro tutorial per la distribuzione automatizzata dei cluster Spark su una BMC.
- Archiviazione è una semplificazione di elaborazione dati che acquisisce, trasforma e invia dati indipendentemente dal formato. Funziona meglio se abbinato a Elasticsearch e Kibana per creare lo stack ELK.
- Kafka è un servizio di streaming ed elaborazione di eventi utilizzato per l'analisi in tempo reale.
3. Visualizzazione e Data Mining
- Tavolo è un software di visualizzazione dati immersiva con BI.
- Power BI è un servizio Microsoft per l'analisi con dashboard interattivi e un'interfaccia semplice.
- Knime è una piattaforma open source per la generazione di report con una pipeline modulare, che consente l'integrazione per l'apprendimento automatico.
- Grafa è un'applicazione web per analisi, monitoraggio e visualizzazione.