توضیحات مربوط به سرورهای داده‌های حجیم
یه گزارش اپست به نقل از phoenixnap ، داده‌های بزرگ نیازمند نرم‌افزار تخصصی، فضای ذخیره‌سازی و فنون محاسباتی ویژه برای پردازش حجم وسیعی از داده‌های بدون ساختار هستند. تنوع نرم‌افزارها نیازمند سرورهای تخصصی است که پاسخگوی نیازهای بالای داده‌های بزرگ باشند.
با این حال، کسب‌وکارها با اتخاذ راهبرد سرور مناسب، می‌توانند از قدرت داده‌ها برای بینش‌های تحلیلی عمیق‌تر بهره برده و رشد شرکت را تسریع بخشند.
این مقاله به تشریح سرورهای داده‌های بزرگ و نوع نیازمندی‌های لازم برای پاسخگویی به پردازش سرورهای داده‌های بزرگ می‌پردازد. توضیح سرورهای داده‌های بزرگ
سرورهای بیگ دیتا چیستند؟
سرورهای بیگ دیتا، سرورهای اختصاصی هستند که برای کار با بیگ دیتا پیکربندی شده‌اند. یک سرور بیگ دیتا باید دارای ویژگی‌های زیر باشد:
- توان پردازشی بالا برای ذخیره‌سازی، بازیابی و تجزیه و تحلیل.
- نرم‌افزار برای جمع‌آوری سریع حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار.
- قابلیت‌های محاسبات موازی با یکپارچگی بالای داده.
- دسترسی‌پذیری بالا و بازیابی سریع.
مقایسه سرورهای بیگ دیتا با سرورهای اختصاصی معمولی
جدول زیر تفاوت‌های اصلی بین سرورهای بیگ دیتا و سرورهای اختصاصی معمولی را نشان می‌دهد:
| سرورهای داده‌های بزرگ | سرورهای اختصاصی | |
|---|---|---|
| روش نگارش | غیرهمزمان. بدون تأخیر در نوشتن. | هم‌زمان. هم‌روند و دسته‌بندی‌شده با حداقل تاخیر یا بدون تاخیر در نوشتن. |
| ذخیره‌سازی | NoSQL یا NewSQL سیستم. | سیستم SQL |
| تکنولوژی | تکنولوژی‌ها هنوز در مراحل توسعه‌ای قرار دارند. | تکنولوژی‌های بالغ و توسعه‌یافته. |
| هزینه | سخت‌افزار گران‌قیمت، نرم‌افزار مقرون‌به‌صرفه. | تخصصی و مقرون به صرفه هم برای سخت‌افزار و هم برای نرم‌افزار. |
تفاوت اصلی بین یک سرور بیگ دیتا (کلان داده) و یک سرور اختصاصی معمولی در عملکرد و هزینه آن‌ها است.
چگونه یک سرور بیگ دیتا انتخاب کنیم؟
پیکربندی سرورهای بیگ دیتا چالش‌برانگیز است و به طور بالقوه برچسب قیمت بالایی دارند، بنابراین انتخاب سخت‌افزار و نرم‌افزار ایده‌آل نیازمند یک استراتژی کاملاً تثبیت‌شده است.
اکثر نرم‌افزارهای مورد استفاده در بیگ دیتا استفاده از زیرساخت توزیع‌شده را توصیه می‌کنند. با این حال، استقرار بر روی چندین سرور ضروری نیست. بنابراین، اندازه و هزینه سرورها در نهایت به فناوری‌های مورد استفاده شرکت و میزان داده‌های در حال پردازش بستگی دارد.
یک شرکت بیگ دیتا می‌تواند از یک سرور اختصاصی قدرتمند با تعداد هسته‌های بالا استفاده کند. در نهایت، همه چیز به نیازهای تجاری و مقدار اطلاعات بستگی دارد.
یک راه حل جایگزین، خوشه‌ای از سرورهای اختصاصی کوچک‌تر در یک ابر خصوصی یا عمومی است که زیرساخت توزیع‌شده و چندمنظوره‌ای لازم برای بیگ دیتا را فراهم می‌کند. به عنوان مثال، خودکارسازی تخصیص نمونه‌های ابری bare metal برای تجزیه و تحلیل بیگ دیتا عالی است. خوشه‌بندی چندین نمونه سرور مختلف، استحکام، مقیاس‌پذیری و تنوع مورد نیاز برای بیگ دیتا را فراهم می‌کند.
چگونه سرورها را برای تحلیل داده‌های بزرگ بهینه کنیم؟
از آنجایی که سرورهای داده‌های بزرگ پرهزینه هستند، پیکربندی سخت‌افزاری بهینه را برای به حداکثر رساندن بهره‌وری از اطلاعات خود انتخاب کنید. پارامترهای زیرساختی زیر برای تحلیل داده‌های بزرگ ضروری هستند:
- یک شبکه با ظرفیت کافی برای ارسال حجم زیادی از داده برای سرورهای داده‌های بزرگ ضروری است. با انتخاب پهنای باند سفارشی در صورتی که تقریباً میزان انتقال داده را می‌دانید، هزینه‌ها را به حداقل برسانید. پهنای باند نامحدود برای انتقال‌های بزرگ در دسترس است.
- فضای ذخیره‌سازی کافی برای اهداف تحلیلی با فضای اضافی برای داده‌های تولید شده غیرمستقیم از تجزیه و تحلیل برای داده‌های بزرگ ضروری است.
- برنامه‌های کاربردی تحلیل داده‌های بزرگ حافظه زیادی مصرف می‌کنند. رم بیشتر به معنای زمان کمتر برای نوشتن و خواندن از حافظه ذخیره‌سازی است.
- پردازنده‌هایی با هسته‌های بیشتر به پردازنده‌هایی با هسته‌های قدرتمند کمتر ترجیح داده می‌شوند. ابزارهای تحلیلی در چندین رشته توزیع می‌شوند و اجرا را به صورت موازی بر روی چندین هسته انجام می‌دهند.
بهترین نرم‌افزار تحلیل داده‌های بزرگ کدام است؟
بهترین ابزارهای تحلیل داده، بر چالش‌های ناشی از داده‌های بزرگ غلبه می‌کنند. با این حال، حجم نرم‌افزارهای موجود برای تحلیل در حال حاضر بسیار زیاد است.
در حالت کلی، بر اساس زمینه تخصصی، سه گروه نرم‌افزاری وجود دارد. در زیر، برخی از ابزارهای شناخته‌شده و قدرتمند در دسته‌های مربوطه آورده شده است:
۱. ذخیره‌سازی و پردازش
- HDFS یک سیستم ذخیره‌سازی داده مقاوم در برابر خطا است. HDFS به عنوان یکی از اجزای اصلی معماری Hadoop، به طور خاص نیازهای حجم‌های بزرگ داده را برطرف می‌کند.
- HBase یک سیستم پایگاه داده توزیع‌شده متن‌باز است که بر روی HDFS اجرا می‌شود.
- Hive یک سیستم انبار داده است که بر روی Hadoop ساخته شده است. این برنامه به پرس و جو و پردازش داده‌ها از HBase و سایر منابع داده خارجی کمک می‌کند.
- Cassandra یک پایگاه داده NoSQL مقیاس‌پذیر با دسترسی بالا است که برای مدیریت حجم‌های بزرگ داده ایجاد شده است. این پایگاه داده زبان پرس و جوی خود، CQL، را برای اجرای عملیات داده دارد.
- MongoDB یک پایگاه داده سندگرا NoSQL با کارایی بالا است. این پایگاه داده دارای دسترسی بالا و مقیاس‌پذیری آسان است که برای داده‌های بزرگ ضروری است.
- Elasticsearch یک موتور پایگاه داده قابل جستجو برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های بدون ساختار است. این پایگاه داده به عنوان یک موتور جستجوی تحلیلی برای فایل‌های لاگ با ویژگی‌هایی مانند جستجوی تمام متن عمل می‌کند.
۲٫ محاسبات و جریان‌های داده
- آپاچی استورم یک چارچوب محاسباتی برای پردازش جریان داده است. موتور پردازش جریان داده از spoutها و boltهای سفارشی برای ایجاد جریان داده دسته‌ای توزیع‌شده سفارشی استفاده می‌کند.
- آپاچی اسپارک یک چارچوب برای محاسبات خوشه‌ای و تحلیل داده است. یکی از سازوکارهای اصلی اسپارک، موازی‌سازی داده و تحمل خطا است. برای استقرار خودکار خوشه‌های اسپارک بر روی BMC، آموزش ما را بررسی کنید.
- Logstash یک خط لوله پردازش داده است که داده‌ها را بدون در نظر گرفتن قالب، دریافت، تغییر شکل و ارسال می‌کند. عملکرد آن در ترکیب با Elasticsearch و Kibana برای ایجاد ELK stack بهینه است.
- Kafka یک سرویس جریان و پردازش رویداد است که برای تحلیل‌های بلادرنگ مورد استفاده قرار می‌گیرد.
۳٫ مصورسازی و داده‌کاوی
- Tableau یک نرم‌افزار مصورسازی داده فراگیر با قابلیت هوش تجاری (BI) است.
- Power BI یک سرویس مایکروسافت برای تحلیل داده با داشبوردهای تعاملی و رابط کاربری ساده است.
- Knime یک پلتفرم متن‌باز برای تولید گزارش‌ها با یک خط لوله ماژولار است که امکان یکپارچه‌سازی برای یادگیری ماشین را فراهم می‌کند.
- Grafana یک برنامه وب برای تحلیل، نظارت و مصورسازی است.
در پایان این مقاله، باید بدانید که سرورهای بیگ دیتا (کلان داده) چه هستند و چه سخت‌افزار و نرم‌افزاری تحلیل بیگ دیتا را ممکن می‌سازد.
