L'infrastructure Big Data est construite sous la forme d'une architecture technologique de pile, comprenant ce qui

L'infrastructure Big Data est construite comme une architecture technologique de pile, comprenant : 1. La couche de base, qui est la couche la plus basse de l'ensemble de l'architecture technologique Big Data ; 2. La couche de gestion, qui comprend à la fois le stockage des données ; et gestion. Calcul des données ; 3. Couche d'analyse, qui fournit des algorithmes d'exploration de données et d'apprentissage automatique basés sur des statistiques pour analyser et interpréter des ensembles de données, aidant ainsi les entreprises à acquérir une compréhension approfondie de la valeur des données. des entreprises dotées d'avantages compétitifs Cela incite les entreprises à accorder davantage d'attention à la valeur du Big Data.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.

L'infrastructure Big Data est construite sous la forme d'une architecture technologique de pile, comprenant : une couche de base, une couche de gestion, une couche d'analyse et une couche d'application.

Architecture technologique de pile à quatre couches du Big Data :

1 Couche de base

La première couche sert de base à l'ensemble du Big Data. architecture technologique. La couche inférieure est également la couche de base. Pour réaliser des applications à l’échelle du Big Data, les entreprises ont besoin d’une plate-forme informatique et de stockage hautement automatisée et évolutive horizontalement. Cette infrastructure doit évoluer des anciens silos de stockage vers des pools de stockage de grande capacité dotés de capacités partagées. La capacité, les performances et le débit doivent être évolutifs de manière linéaire.

Le modèle cloud encourage l'accès aux données et fournit un pool de ressources élastique pour traiter des problèmes à grande échelle, résolvant le problème de la manière de stocker de grandes quantités de données et d'accumuler les ressources informatiques nécessaires pour exploiter les données. . Dans le cloud, les données sont provisionnées et distribuées sur plusieurs nœuds, ce qui les rapproche des utilisateurs qui en ont besoin, ce qui entraîne des temps de réponse plus rapides et une productivité accrue.

2. Gestion

Pour prendre en charge une analyse approfondie des données multi-sources, une plate-forme de gestion est nécessaire dans l'architecture technologique du Big Data pour intégrer la gestion des données structurées et non structurées. fonctions de transmission de temps, de requête et de calcul. Cette couche comprend à la fois le stockage et la gestion des données, ainsi que le calcul des données. La parallélisation et la distribution sont des éléments à prendre en compte dans une plateforme de gestion Big Data.

3. Couche d'analyse

Les applications Big Data nécessitent une analyse Big Data. La couche d'analyse fournit des algorithmes d'exploration de données et d'apprentissage automatique basés sur des statistiques pour analyser et interpréter des ensembles de données, aidant ainsi les entreprises à obtenir des informations approfondies sur la valeur des données. Une plateforme d’analyse Big Data dotée d’une forte évolutivité et d’une utilisation flexible peut devenir un outil puissant pour les data scientists, obtenant deux fois le résultat avec moitié moins d’effort.

4. Couche applicative

La valeur du Big Data se reflète dans les applications qui aident les entreprises à prendre des décisions et à fournir des services aux utilisateurs finaux. Différents nouveaux besoins commerciaux conduisent à l’application du Big Data. Au contraire, les avantages concurrentiels offerts aux entreprises par les applications Big Data incitent les entreprises à prêter davantage attention à la valeur du Big Data. Les nouvelles applications du Big Data continuent de présenter de nouvelles exigences en matière de technologie du Big Data, et la technologie du Big Data devient donc de plus en plus mature dans un contexte de développement et de changements constants.

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