Big Data Server erklärt

Einführung

Big Data erfordert spezielle Software-, Speicher- und Berechnungstechniken zur Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten. Die Vielfalt der Software erfordert spezialisierte Server, die den hohen Anforderungen von Big Data gerecht werden.

Mit der richtigen Serverstrategie können Unternehmen jedoch die Macht der Daten für tiefere analytische Erkenntnisse nutzen und so das Wachstum eines Unternehmens beschleunigen.

In diesem Artikel werden Big-Data-Server und die Anforderungen erläutert, die für die Verarbeitung von Big-Data-Servern erforderlich sind.

Was sind Big-Data-Server?

Big-Data-Server sind dedizierte Server, die für die Arbeit mit Big Data konfiguriert sind. Ein Big-Data-Server muss Folgendes haben:

• Hohe Verarbeitungsleistung für Speicherung, Abruf und Analyse.
• Software zum schnellen Sammeln großer Mengen unstrukturierter Daten.
• Parallele Rechenfunktionen mit hoher Datenintegrität.
• Hohe Verfügbarkeit und schnelle Wiederherstellung.

Big Data Server vs. normale dedizierte Server

In der folgenden Tabelle sind die Hauptunterschiede zwischen Big-Data-Servern und typischen dedizierten Servern aufgeführt:

	Big Data-Server	Dedizierte Server
Schreibmethode	Asynchron. Keine Schreibverzögerungen.	Synchron. Gleichzeitig und kategorisiert mit minimalen bis keinen Schreibverzögerungen.
Speicherung	NoSQL- oder NewSQL-Systeme.	SQL-Systeme.
Technologie	Technologien befinden sich noch in der Entwicklungsphase.	Ausgereifte und gut entwickelte Technologien.
Kosten	Kostspielige Hardware, erschwingliche Software.	Erschwinglich für Hardware und Software.

Der Hauptunterschied zwischen einem Big-Data-Server und einem normalen dedizierten Server liegt in der Leistung und den Kosten.

Wie wählt man einen Big Data-Server aus?

Big Data-Server sind schwierig zu konfigurieren und haben möglicherweise einen hohen Preis, sodass die Auswahl der idealen Hardware und Software eine gut etablierte Strategie erfordert.

Die meiste Software, die in Big Data verwendet wird, empfiehlt die Verwendung einer verteilten Infrastruktur. Eine Bereitstellung auf mehreren Servern ist jedoch nicht erforderlich. Daher hängen die Größe und die Kosten von Servern letztendlich von den Technologien ab, die das Unternehmen einsetzt, und von der Menge der verarbeiteten Daten.

Ein Big-Data-Unternehmen kann einen einzigen leistungsstarken dedizierten Server mit einer hohen Kernanzahl verwenden. Letztendlich hängt alles von den geschäftlichen Anforderungen und der Informationsmenge ab.

Eine Alternative ist ein Cluster kleinerer dedizierter Server in einer privaten oder öffentlichen Cloud, die eine verteilte und vielseitige Infrastruktur bereitstellt, die für Big Data erforderlich ist. Beispielsweise ist die Automatisierung der Bereitstellung von Bare-Metal-Cloud-Instanzen perfekt für Big-Data-Analysen. Das Clustering mehrerer unterschiedlicher Serverinstanzen bietet die für Big Data erforderliche Robustheit, Skalierbarkeit und Vielfalt.

Wie optimiert man Server für Big Data Analytics?

Da Big-Data-Server kostspielig sind, wählen Sie die optimale Hardwarekonfiguration, um das Maximum aus Ihren Informationen herauszuholen. Die folgenden Infrastrukturparameter sind für Big-Data-Analysen unerlässlich:

• Ein Netzwerk mit ausreichender Kapazität zum Senden großer Datenmengen ist für Big-Data-Server erforderlich. Minimieren Sie die Kosten, indem Sie eine benutzerdefinierte Bandbreite wählen, wenn Sie ungefähr wissen, wie viele Daten übertragen werden. Für große Übertragungen steht unbegrenzte Bandbreite zur Verfügung.
• Ausreichend Speicher für analytische Zwecke mit Platz für indirekt generierte Daten aus der Analytik ist für Big Data notwendig.
• Big-Data-Analyseanwendungen verbrauchen viel Speicher . Mehr RAM bedeutet weniger Zeitaufwand zum Schreiben und Lesen aus dem Speicher.
• Prozessoren mit mehr Kernen werden statt weniger leistungsstarker Kerne bevorzugt. Analysetools verteilen sich auf mehrere Threads und parallelisieren die Ausführung auf mehreren Kernen.

Was ist die beste Big-Data-Analysesoftware?

Die besten Datenanalyse-Tools meistern die Herausforderungen von Big Data. Die Menge an Software, die derzeit für Analysen verfügbar ist, ist jedoch überwältigend.

Im Allgemeinen gibt es drei Gruppierungen von Software basierend auf dem Fachgebiet. Nachfolgend finden Sie einige bekannte und leistungsstarke Tools in ihren jeweiligen Kategorien.

1. Speicherung und Verarbeitung

• HDFS ist ein fehlertolerantes Datenspeichersystem. Als eine der Hauptkomponenten der Hadoop-Architektur ist HDFS speziell auf die Anforderungen großer Datenmengen ausgerichtet.
• HBase ist ein verteiltes Open-Source-Datenbanksystem, das auf HDFS läuft.
• Bienenstock ist ein Data-Warehouse-System, das auf Hadoop aufbaut. Das Programm hilft bei der Abfrage und Verarbeitung von Daten aus HBase und anderen externen Datenquellen.
• Kassandra ist eine skalierbare NoSQL-Datenbank mit hoher Verfügbarkeit, die für die Verarbeitung großer Datenmengen erstellt wurde. Die Datenbank hat ihre Abfragesprache CQL, um Datenoperationen auszuführen.
• MongoDB ist eine leistungsstarke NoSQL-Dokumentendatenbank. Die Datenbank ist hochverfügbar und leicht skalierbar, was für Big Data ein Muss ist.
• Elasticsearch ist eine durchsuchbare Datenbank-Engine zum Speichern und Verwalten unstrukturierter Daten. Die Datenbank arbeitet als Analyse-Suchmaschine für Protokolldateien mit Funktionen wie Volltextsuche.

2. Berechnung und Daten-Feeds

• Apache-Sturm ist ein Berechnungsframework für die Stream-Verarbeitung. Die Daten-Streaming-Engine verwendet benutzerdefinierte Spouts und Bolts, um benutzerdefiniertes verteiltes Batch-Daten-Streaming zu erstellen.
• Apache Spark ist ein Framework für Cluster-Computing und -Analyse. Einer der Hauptmechanismen von Spark ist Datenparallelität und Fehlertoleranz. Sehen Sie sich unser Tutorial zur automatisierten Bereitstellung von Spark-Clustern auf einem BMC an.

• Logstash ist eine Datenverarbeitungs-Streamline, die Daten unabhängig vom Format aufnimmt, umwandelt und versendet. Es funktioniert am besten, wenn es mit Elasticsearch und Kibana zusammenarbeitet, um den ELK-Stack zu erstellen.
• Kafka ist ein Event-Streaming- und -Verarbeitungsdienst, der für Echtzeitanalysen verwendet wird.

3. Visualisierung und Data Mining

• Tableau ist eine immersive Datenvisualisierungssoftware mit BI.
• Power BI ist ein Microsoft-Dienst für Analysen mit interaktiven Dashboards und einer einfachen Benutzeroberfläche.
• Knime ist eine Open-Source-Plattform zum Generieren von Berichten mit einer modularen Pipeline, die die Integration für maschinelles Lernen ermöglicht.
• Grafana ist eine Webanwendung für Analysen, Überwachung und Visualisierung.