Die Big-Data-Infrastruktur ist als Stack-Technologie-Architektur aufgebaut, einschließlich was

Die Big-Data-Infrastruktur ist als Stack-Technologie-Architektur aufgebaut und umfasst: 1. Die Basisschicht, die die unterste Schicht der gesamten Big-Data-Technologie-Architektur darstellt; 2. Die Verwaltungsschicht, die sowohl die Datenspeicherung als auch die Datenverwaltung umfasst; Datenberechnung; 3. Analyseschicht, die statistikbasierte Data-Mining- und maschinelle Lernalgorithmen zur Analyse und Interpretation von Datensätzen bereitstellt und Unternehmen dabei hilft, den Wert von Daten umfassend zu verstehen. 4. Anwendungsschicht, die Unternehmen Wettbewerbsvorteile verschafft Das bringt sie dazu, dem Wert von Big Data mehr Aufmerksamkeit zu schenken.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Die Big-Data-Infrastruktur ist als Stack-Technologie-Architektur aufgebaut und umfasst: Basisschicht, Verwaltungsschicht, Analyseschicht und Anwendungsschicht.

Die vierschichtige Stapeltechnologiearchitektur von Big Data:

1. Basisschicht

Die erste Schicht ist die unterste Schicht der gesamten Big-Data-Technologiearchitektur und gleichzeitig die Basisschicht. Um groß angelegte Big-Data-Anwendungen zu realisieren, benötigen Unternehmen eine hochautomatisierte und horizontal skalierbare Speicher- und Rechenplattform. Diese Infrastruktur muss sich von ehemaligen Speichersilos zu Speicherpools mit hoher Kapazität und gemeinsam genutzten Funktionen weiterentwickeln. Kapazität, Leistung und Durchsatz müssen linear skalierbar sein.

Das Cloud-Modell fördert den Zugriff auf Daten und stellt einen elastischen Ressourcenpool zur Bewältigung großer Probleme bereit. Es löst das Problem, wie große Datenmengen gespeichert und die für den Betrieb der Daten erforderlichen Rechenressourcen akkumuliert werden können. In der Cloud werden Daten über mehrere Knoten bereitgestellt und verteilt, wodurch die Daten näher an die Benutzer gelangen, die sie benötigen, was zu schnelleren Reaktionszeiten und höherer Produktivität führt.

2. Verwaltung

Um eine tiefgreifende Analyse von Daten aus mehreren Quellen zu unterstützen, ist eine Verwaltungsplattform in der Big-Data-Technologiearchitektur erforderlich, um strukturierte und unstrukturierte Datenverwaltung mit Echtzeitübertragungs-, Abfrage- und Berechnungsfunktionen zu integrieren. Diese Ebene umfasst sowohl die Datenspeicherung und -verwaltung als auch die Datenberechnung. Parallelisierung und Verteilung sind Elemente, die bei einer Big-Data-Management-Plattform berücksichtigt werden müssen.

3. Analyseebene

Big-Data-Anwendungen erfordern eine Big-Data-Analyse. Die Analyseschicht bietet statistikbasiertes Data Mining und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse und Interpretation von Datensätzen und hilft Unternehmen dabei, detaillierte Einblicke in den Wert von Daten zu gewinnen. Eine Big-Data-Analyseplattform mit starker Skalierbarkeit und flexibler Nutzung kann zu einem leistungsstarken Werkzeug für Datenwissenschaftler werden, das mit halbem Aufwand das Doppelte des Ergebnisses erzielt.

4. Anwendungsschicht

Der Wert von Big Data spiegelt sich in den Anwendungen wider, die Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen zu treffen und Dienste für Endbenutzer bereitzustellen. Unterschiedliche neue Geschäftsanforderungen treiben die Anwendung von Big Data voran. Im Gegenteil, die Wettbewerbsvorteile, die Big-Data-Anwendungen für Unternehmen bieten, führen dazu, dass Unternehmen dem Wert von Big Data mehr Aufmerksamkeit schenken. Neue Big-Data-Anwendungen stellen weiterhin neue Anforderungen an die Big-Data-Technologie, und die Big-Data-Technologie wird daher angesichts ständiger Entwicklungen und Veränderungen immer ausgereifter.

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