はじめに
ビッグデータには、大量の非構造化データを処理するための特殊なソフトウェア、ストレージ、および計算技術が必要です。ソフトウェアの多様性には、ビッグデータの高い需要に応える専用サーバーが必要です。
ただし、適切なサーバー戦略があれば、企業はデータの力を利用してより深い分析的洞察を得ることができ、企業の成長を加速させることができます。
この記事では、ビッグデータサーバーと、ビッグデータサーバーの処理に対応するために必要な要件の種類について説明します。
ビッグデータサーバーとは何ですか？
ビッグデータサーバーは、ビッグデータを処理するために構成された専用サーバーです。ビッグデータサーバーには次のものが必要です：
- ストレージ、取得、分析のための高い処理能力。
- 大量の非構造化データをすばやく収集するためのソフトウェア。
- 高いデータ整合性を備えた並列計算機能。
- 高可用性と高速リカバリ。
ビッグデータサーバーと通常の専用サーバー
次の表は、ビッグデータサーバーと一般的な専用サーバーの主な違いの概要を示しています。
| ビッグデータサーバー | 専用サーバー | |
|---|---|---|
| 書き込み方法 | 非同期。書き込みの遅延はありません。 | 同期。同時に、書き込みの遅延を最小限に抑えて分類します。 |
| ストレージ | NoSQLまたはNewSQLシステム。 | SQLシステム。 |
| テクノロジー | テクノロジーはまだ開発段階にあります。 | 成熟した十分に開発されたテクノロジー。 |
| コスト | 高価なハードウェア、手頃な価格のソフトウェア。 | ハードウェアとソフトウェアの両方に手頃な価格。 |
ビッグデータサーバーと通常の専用サーバーの主な違いは、パフォーマンスとコストにあります。
ビッグデータサーバーの選び方
ビッグデータサーバー 構成が難しく、値札が高額になる可能性があるため、理想的なハードウェアとソフトウェアを選択するには、十分に確立された戦略が必要です。
ビッグデータで使用されるほとんどのソフトウェアは、分散インフラストラクチャの使用を推奨しています。ただし、複数のサーバーにデプロイする必要はありません。したがって、サーバーのサイズとコストは、最終的には会社が運用するテクノロジーと処理されるデータの量に依存します。
ビッグデータ企業は、コア数の多い単一の強力な専用サーバーを使用できます。最終的には、すべてがビジネスニーズと情報量に依存します。
別の方法は、小規模な専用サーバーのクラスターです。 プライベートクラウドまたはパブリッククラウドで、ビッグデータに必要な分散型で用途の広いインフラストラクチャを提供します。たとえば、ベアメタルクラウドインスタンスのプロビジョニングを自動化することは、ビッグデータ分析に最適です。複数の異なるサーバーインスタンスをクラスタリングすると、ビッグデータに必要な堅牢性、スケーラビリティ、多様性が提供されます。
ビッグデータ分析のためにサーバーを最適化する方法
ビッグデータサーバーはコストがかかるため、情報を最大限に活用するために最適なハードウェア構成を選択してください。ビッグデータ分析には、次のインフラストラクチャパラメータが不可欠です。
- ネットワーク ビッグデータサーバーには、大量のデータを送信するのに十分な容量が必要です。データ転送量が大まかにわかっている場合は、カスタム帯域幅を選択してコストを最小限に抑えます。従量制の帯域幅は、大規模な転送に利用できます。
- 豊富なストレージ ビッグデータには、分析から間接的に生成されたデータのために余裕のある分析目的で必要です。
- ビッグデータ分析アプリケーションは大量のメモリを消費します 。 RAMが多いほど、ストレージからの書き込みと読み取りにかかる時間が短縮されます。
- プロセッサ 強力なコアが少ないのではなく、コアが多い方が望ましいです。分析ツールは複数のスレッドに分散し、複数のコアで実行を並列化します。
最高のビッグデータ分析ソフトウェアは何ですか？
最高のデータ分析ツールは、ビッグデータがもたらす課題を克服します。ただし、現在分析に利用できるソフトウェアの量は圧倒的です。
一般に、ソフトウェアの3つのグループは、専門分野に基づいて存在します。以下は、それぞれのカテゴリでよく知られている強力なツールです。
1。保管と処理
- HDFS フォールトトレラントなデータストレージシステムです。 Hadoopアーキテクチャの主要コンポーネントの1つとして、HDFSは特に大量のデータのニーズに対応します。
- HBase は、HDFS上で実行されるオープンソースの分散データベースシステムです。
- ハイブ Hadoop上に構築されたデータウェアハウスシステムです。このプログラムは、HBaseやその他の外部データソースからのデータのクエリと処理に役立ちます。
- カサンドラ は、大量のデータを処理するために作成された高可用性を備えたスケーラブルなNoSQLデータベースです。データベースには、データ操作を実行するためのクエリ言語CQLがあります。
- MongoDB は高性能のNoSQLドキュメントデータベースです。データベースは可用性が高く、スケーラブルであるため、ビッグデータには必須です。
- Elasticsearch 非構造化データを保存および管理するための検索可能なデータベースエンジンです。データベースは、全文検索などの機能を備えたログファイルの分析検索エンジンとして機能します。
2。計算とデータフィード
- アパッチストーム ストリーム処理計算フレームワークです。データストリーミングエンジンは、カスタムの注ぎ口とボルトを使用して、カスタムの分散バッチデータストリーミングを作成します。
- Apache Spark は、クラスターコンピューティングと分析のためのフレームワークです。 Sparkの主なメカニズムの1つは、データの並列処理とフォールトトレランスです。 BMCへのSparkクラスターの自動デプロイに関するチュートリアルをご覧ください。
- ログスタッシュ は、形式に関係なくデータを取り込み、変換し、送信するデータ処理の合理化です。 ElasticsearchおよびKibanaとチームを組んでELKスタックを作成すると最適に機能します。
- カフカ は、リアルタイム分析に使用されるイベントストリーミングおよび処理サービスです。
3。視覚化とデータマイニング
- タブロー は、BIを備えた没入型データ視覚化ソフトウェアです。
- Power BI は、インタラクティブなダッシュボードとシンプルなインターフェイスを備えた分析用のMicrosoftサービスです。
- ニメ は、モジュラーパイプラインを使用してレポートを生成するためのオープンソースプラットフォームであり、機械学習の統合を可能にします。
- Grafana は、分析、監視、および視覚化のためのWebアプリケーションです。