Ngày 4 - học về cơ bản về kiến trúc Big Data

Hàm kiểm tra nguyên tố nhận vào một số nguyên n và trả lại kết quả là true

Tính và in ra trung bình cộng của các số âm, số dương trong array Pascal

Posted by: Tommy Tran
Fri, 21/10/2016, 20:32 (GMT+7)
0 Bình luận

Ngày 4 - học về cơ bản về kiến trúc Big Data

Chu kỳ của Big Data

Cũng giống các ứng dụng liên quan đến cơ sở dữ liệu khác, dự án big data cũng có chu kỳ phát triển của nó. 3Vs đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định kiến trúc của dự án big data. Dự án big data cũng có các phase như data capturing, transforming, integrating, analyzing và building actionable reporting.

Các quá trình này trông gần như giống nhau, nhưng do bản chất của dữ liệu, kiến trúc thường là hoàn toàn khác nhau. Dưới đây là vài câu hỏi mà tất cả mọi người nên hỏi trước khi bắt đầu với kiến trúc big data.

Các câu hỏi đặt ra

Tổng số database của bạn bao nhiêu thì là lớn?
Yêu cầu của bạn về thời gian trong các báo cáo là gì – thời gian thực (real time), bán thời gian thực (semi real time) hay thời gian thường xuyên (frequent interval)?
Tính sẵn sàng của dữ liệu quan trọng như thế nào và kế hoạch khôi phục thảm họa (disaster recovery) là gì?
Kế hoạch bảo mật cho mạng và phần cứng dùng cho dữ liệu là gì?
Nền tảng gì sẽ là động lực đằng sau dữ liệu?

Đây chỉ là những câu hỏi cơ bản, nhưng dựa trên nhu cầu của ứng dụng và kinh doanh, bạn điều chỉnh các câu hỏi. Các câu hỏi này trông khá đơn giản nhưng câu trả lời thì không đơn giản. Khi chúng ta đang nói về cài đặt dữ liệu lớn, có nhiều khía cạnh quan trọng khác phải xem xét khi quyết định kiến trúc.

Các thành phần của kiến trúc Big Data

Hoàn toàn không thể đưa ra giải pháp tối ưu nhất cho bất kỳ giải pháp big data nào trong 1 bài viết duy nhất, tuy nhiên, chúng ta có thể nói về các khối xây dựng cơ bản trong kiến trúc big data.

BigData_Architecture

Hình ảnh trên cho chúng ta cái nhìn tổng quan tốt về cách các thành phần khác nhau trong kiến trúc big data tương tác lẫn nhau. Trong big data, các nguồn dữ liệu khác nhau là 1 phần của kiến trúc do đó extract, transform và integration là 1 trong những lớp quan trọng nhất của kiến trúc. Hầu hết các dữ liệu được lưu trữ trong quan hệ cũng như không quan hệ và các giải pháp data warehousing. Theo nhu cầu kinh doanh, các dữ liệu khác nhau (various) được xử lý và chuyển thành báo cáo trực quan với người dùng. Cũng giống như phần mềm, phần cứng cũng là phần quan trọng nhất của kiến trúc big data. Trong kiến trúc big data, hạ tầng phần cứng vô cùng quan trọng và cần phải cài đặt ngăn chặn lỗi xảy ra, đảm bảo high availability và DR.

NoSQL trong quản lý dữ liệu

NoSQL là 1 thuật ngữ rất nổi tiếng và nó thật sự có ý nghĩa là Not Relational SQL hay Not Only SQL. Điều này là do trong kiến trúc big data, dữ liệu ở định dạng bất kỳ. Để mang tất cả dữ liệu cùng nhau thì công nghệ mối quan hệ là không đủ, do các công cụ mới, kiến trúc và các thuật toán khác được phát minh sẽ nhận tất cả các loại dữ liệu. Những điều này được gọi chung là NoSQL.

Tags:

Big Data - Deep Learning và AI

Bạn thấy bài viết này như thế nào?:

Tommy owner Express Magazine

Drupal Developer having 9+ year experience, implementation and having strong knowledge of technical specifications, workflow development. Ability to perform effectively and efficiently in team and individually. Always enthusiastic and interseted to study new technologies