Didžiųjų duomenų atskaitos architektūros sluoksnių funkcijos

Paskutiniame mano įraše aptarėme verslo problemos analizę ir pagrindinius žingsnius kuriant didžiųjų duomenų architektūrą. Šiandien kalbėsiu apie skirtingus didžiųjų duomenų architektūros sluoksnius ir jų funkcijas.

Loginiai didelių duomenų atskaitos architektūros sluoksniai

Didžiųjų duomenų architektūros pagrindinė idėja yra dokumentuoti tinkamą architektūros, infrastruktūros ir programų pagrindą. Todėl tai leidžia įmonėms efektyviau naudoti didelius duomenis kasdien.

Jį sukuria didelių duomenų dizaineriai/architektai prieš fiziškai įgyvendindami sprendimą. Norint sukurti didelių duomenų architektūrą, paprastai reikia suprasti verslą / organizaciją ir jos didelių duomenų poreikius. Paprastai didelių duomenų architektūrose aprašomi aparatinės ir programinės įrangos komponentai, būtini didelių duomenų sprendimui įgyvendinti. Didžiųjų duomenų architektūros dokumentuose taip pat gali būti aprašyti duomenų bendrinimo, programų integravimo ir informacijos saugumo protokolai.

Daugiau informacijos:  Didžiųjų duomenų analizės vadovas pradedantiesiems

Tai taip pat apima esamų išteklių sujungimą ir organizavimą, kad būtų patenkinti didelių duomenų poreikiai.

Loginiai atskaitos architektūros sluoksniai yra tokie:

• Duomenų šaltinio identifikavimas: žinojimas, iš kur gaunami šie duomenys.

Šaltinio profiliavimas yra vienas iš svarbiausių žingsnių sprendžiant dėl ​​architektūros ar didelių duomenų. Tai apima skirtingų šaltinių sistemų nustatymą ir suskirstymą į kategorijas pagal jų pobūdį ir tipą.

Dalykai, į kuriuos reikia atsižvelgti profiliuojant duomenų šaltinius:

1. Identifikuoti vidinių ir išorinių šaltinių sistemas.
2. Aukšto lygio prielaida dėl duomenų, gautų iš kiekvieno šaltinio, kiekio
3. Nustatykite mechanizmą, naudojamą duomenims gauti – stumti arba traukti
4. Nustatykite duomenų šaltinio tipą – duomenų bazė, failas, žiniatinklio paslauga, srautai ir kt.
5. Nustatykite duomenų tipą – struktūrizuoti, pusiau struktūrizuoti ar nestruktūruoti

• Duomenų įvedimo strategija ir gavimas : Duomenų įvedimo į sistemą procesas.

Duomenų gavimas yra susijęs su duomenų ištraukimu iš aukščiau paminėtų šaltinių. Šie duomenys saugomi saugykloje, o vėliau transformuojami tolesniam apdorojimui.

Taškai, į kuriuos reikia atsižvelgti:

1. Nustatykite, kokiu dažnumu būtų gaunami duomenys iš kiekvieno šaltinio
2. Ar reikia keisti duomenų semantiką?
3. Ar reikalingas koks nors duomenų patvirtinimas arba transformavimas prieš juos naudojant (išankstinis apdorojimas)?
4. Atskirkite duomenų šaltinius pagal gavimo būdą – paketinį arba realiuoju laiku

• Duomenų saugykla : įrenginys, kuriame iš tikrųjų bus saugomi dideli duomenys.

Turėtų būti įmanoma saugoti didelius bet kokio tipo duomenų kiekius ir keisti mastelį pagal poreikį. Taip pat turėtume atsižvelgti į IOPS (įvesties išvesties operacijų per sekundę) skaičių, kurį jis gali suteikti. Hadoop paskirstyta failų sistema yra dažniausiai naudojama saugojimo sistema Big Data pasaulyje, kitos yra NoSQL duomenų saugyklos – MongoDB, HBase, Cassandra ir kt.

Į ką reikia atsižvelgti planuojant saugojimo metodiką:

1. Duomenų tipas (istorinis arba prieauginis)
2. Duomenų formatas (struktūrizuotas, pusiau struktūrizuotas ir nestruktūrizuotas)
3. Suspaudimo reikalavimai
4. Įeinančių duomenų dažnis
5. Duomenų užklausos šablonas
6. Duomenų vartotojai

• Duomenų apdorojimas : įrankiai, teikiantys didelių duomenų analizę.

Daug kartų išaugo ne tik saugomų duomenų kiekis, bet ir apdorojimas.

Anksčiau dažnai pasiekti duomenys buvo saugomi dinaminėse RAM. Tačiau dabar dėl didžiulio tūrio jis saugomas keliuose diskuose daugelyje įrenginių, prijungtų per tinklą. Todėl, užuot rinkus duomenų gabalus apdorojimui, apdorojimo moduliai perkeliami į didžiuosius duomenis. Taigi žymiai sumažėja tinklo I/O. Apdorojimo metodiką lemia verslo reikalavimai. Jis gali būti suskirstytas į paketinį, realiojo laiko arba hibridinį pagal SLA.

1. Paketinis apdorojimas  – paketas renka įvestį tam tikrą laiko tarpą ir suplanuotu būdu vykdo joje transformacijas. Istorinių duomenų įkėlimas yra tipiška paketinė operacija
2. Apdorojimas realiuoju laiku – apdorojimas realiuoju laiku apima transformacijų vykdymą, kai gaunami duomenys.
3. Hibridinis apdorojimas – tai tiek paketinio, tiek realiojo laiko apdorojimo poreikių derinys.

• Duomenų suvartojimas / panaudojimas : Vartotojai / paslaugos, naudojantys analizuojamus duomenis.

Šis sluoksnis sunaudoja apdorojimo sluoksnio pateiktą išvestį. Skirtingi vartotojai, tokie kaip administratorius, verslo vartotojai, pardavėjas, partneriai ir kt., gali naudoti duomenis skirtingu formatu. Analizės išvestį gali sunaudoti rekomendacijų variklis arba verslo procesai gali būti suaktyvinti remiantis analize.

Skirtingos duomenų vartojimo formos yra:

1. Eksportuoti duomenų rinkinius – gali būti taikomi reikalavimai trečiųjų šalių duomenų rinkiniams generuoti. Duomenų rinkiniai gali būti generuojami naudojant avilio eksportą arba tiesiogiai iš HDFS.
2. Ataskaitų teikimas ir vizualizavimas – įvairių ataskaitų teikimo ir vizualizacijos įrankių nuskaitymas prisijunkite prie „Hadoop“, naudodami JDBC / ODBC ryšį su aviliu.
3. Duomenų tyrinėjimas – duomenų mokslininkas gali kurti modelius ir atlikti gilų tyrimą smėlio dėžės aplinkoje. Smėlio dėžė gali būti atskira grupė (rekomenduojamas metodas) arba atskira schema toje pačioje grupėje, kurioje yra faktinių duomenų poaibis.
4. Adhoc užklausos – Adhoc arba interaktyviosios užklausos gali būti palaikomos naudojant Hive, Impala arba spark SQL.

Taip pat skaitykite:  Dideli duomenys: ateities košmaras?

Didžiųjų duomenų architektūros funkciniai sluoksniai:

Gali būti dar vienas būdas apibrėžti architektūrą, ty per funkcionalumo padalijimą. Tačiau funkcinės kategorijos gali būti sugrupuotos į loginį etaloninės architektūros sluoksnį, todėl pageidaujama architektūra atliekama naudojant loginius sluoksnius.

Sluoksniavimas, pagrįstas funkcijomis, yra toks:

1. Duomenų šaltinis:

Į šią kategoriją reikėtų įtraukti visus šaltinius, iš kurių organizacija gauna duomenis ir kurie galėtų padėti organizacijai priimti būsimus sprendimus. Čia išvardyti duomenų šaltiniai yra neatsižvelgiant į tai, ar duomenys yra struktūrizuoti, nestruktūruoti ar pusiau struktūrizuoti.

1. Duomenų ištraukimas:

Kad galėtumėte saugoti, analizuoti ar vizualizuoti savo duomenis, turite juos turėti. Duomenų išgavimas yra susijęs su nestruktūrizuoto dalyko, pvz., tinklalapio, paėmimu ir pavertimu struktūrizuota lentele. Sukūrę jo struktūrą, galite juo manipuliuoti įvairiais būdais, naudodami toliau aprašytus įrankius, kad gautumėte įžvalgų.

1. Duomenų saugykla:

Pagrindinė būtinybė dirbant su dideliais duomenimis yra apgalvoti, kaip tuos duomenis saugoti. Dalis to, kaip „Big Data“ buvo priskirti „DIDELIAI“, yra ta, kad tradicinėms sistemoms jų tapo per daug. Geras duomenų saugojimo paslaugų teikėjas turėtų pasiūlyti jums infrastruktūrą, kurioje galėtumėte paleisti visus kitus analizės įrankius, taip pat vietą duomenims saugoti ir pateikti užklausas.

1. Duomenų valymas:

Prieš pradedant rinkti duomenis įžvalgoms gauti, būtinas žingsnis. Visada yra gera praktika sukurti švarų, geros struktūros duomenų rinkinį. Duomenų rinkiniai gali būti įvairių formų ir dydžių, ypač kai jie gaunami iš žiniatinklio. Pasirinkite įrankį pagal savo duomenų poreikį.

1. Duomenų gavyba:

Duomenų gavyba – tai duomenų bazėje esančių įžvalgų suradimo procesas. Duomenų gavybos tikslas – priimti sprendimus ir numatyti turimus duomenis. Pasirinkite programinę įrangą, kuri teikia geriausias visų tipų duomenų prognozes ir leidžia kurti savo duomenų gavybos algoritmus.

1. Duomenų analizė:

Nors duomenų gavybos tikslas – sijoti jūsų duomenis ieškant anksčiau neatpažintų šablonų, duomenų analizė yra skirta tų duomenų išskaidymui ir tų modelių poveikio įvertinimui. „Analytics“ skirta konkrečių klausimų uždavimui ir atsakymų paieškai duomenyse. Jūs netgi galite užduoti klausimus apie tai, kas nutiks ateityje!

1. Duomenų vizualizacija:

Vizualizacijos yra ryškus ir paprastas būdas perteikti sudėtingas duomenų įžvalgas. Ir geriausia yra tai, kad daugumai jų nereikia koduoti. Duomenų vizualizavimo įmonės privers jūsų duomenis atgyti. Dalis kiekvieno duomenų mokslininko iššūkio yra perteikti tų duomenų įžvalgas likusiai jūsų įmonės daliai. Įrankiai gali padėti sukurti diagramas, žemėlapius ir kitą panašią grafiką iš duomenų įžvalgų.

1. Duomenų integravimas:

Duomenų integravimo platformos yra klijai tarp kiekvienos programos. Jie sujungia skirtingas įrankių išvadas su kita programine įranga. Galite bendrinti savo vizualizacijos įrankių rezultatus tiesiogiai „Facebook“ naudodami šiuos įrankius.

1. Duomenų kalbos:

Jūsų duomenų karjeroje bus atvejų, kai įrankis jų tiesiog nepanaikins. Nors šiandieniniai įrankiai tampa vis galingesni ir lengviau naudojami, kartais tiesiog geriau juos užkoduoti patiems. Yra įvairių kalbų, kurios padeda įvairiais aspektais, pavyzdžiui, statistiniais skaičiavimais ir grafika. Šios kalbos galėtų veikti kaip duomenų gavybos ir statistikos programinės įrangos priedas.

Pagrindiniai dalykai, kuriuos reikia atsiminti kuriant didžiųjų duomenų architektūrą, yra šie:

• Naudojimo dinamika : yra keletas scenarijų, kaip parodyta straipsnyje, į kuriuos reikia atsižvelgti kuriant architektūrą – duomenų forma ir dažnis, duomenų tipas, apdorojimo tipas ir reikalinga analizė.
• Daugybė technologijų:  Įrankių paplitimas rinkoje sukėlė daug painiavos, ką ir kada naudoti, yra daugybė technologijų, siūlančių panašias funkcijas ir teigiančios, kad jos yra geresnės už kitas.

Žinau, kad pagalvotumėte apie įvairius įrankius, kuriuos galėtumėte naudoti norėdami sukurti visapusišką didelių duomenų sprendimą. Na, o būsimuose pranešimuose apie didelius duomenis pateiksiu keletą geriausių įrankių, skirtų įvairioms didelių duomenų architektūros užduotims atlikti .