ビッグ データ インフラストラクチャは、スタック テクノロジ アーキテクチャとして構築されています。

ビッグ データ インフラストラクチャは、次のようなスタック テクノロジ アーキテクチャとして構築されます: 1. ビッグ データ テクノロジ アーキテクチャ全体の最下位レイヤであるベース レイヤ、2. データ ストレージとデータ ストレージの両方を含む管理レイヤデータの管理と計算 3. 分析レイヤーは、データセットを分析および解釈するための統計ベースのデータマイニングおよび機械学習アルゴリズムを提供し、企業がデータの価値を深く理解できるように支援します 4. アプリケーションレイヤー企業に競争上の優位性を提供する これにより、企業はビッグデータの価値にさらに注目するようになります。

このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。

ビッグ データ インフラストラクチャは、ベース レイヤー、管理レイヤー、分析レイヤー、アプリケーション レイヤーを含むスタック テクノロジ アーキテクチャとして構築されています。

ビッグ データの 4 層スタック テクノロジ アーキテクチャ:

1. 基本層

最初の層は、ビッグ データ全体の基盤として機能します。データ テクノロジ アーキテクチャ。最下層は基本層でもあります。ビッグ データ スケールのアプリケーションを実現するには、企業は高度に自動化され、水平方向に拡張可能なストレージおよびコンピューティング プラットフォームを必要とします。このインフラストラクチャは、以前のストレージ サイロから、共有機能を備えた大容量ストレージ プールに進化する必要があります。容量、パフォーマンス、スループットは直線的に拡張可能である必要があります。

クラウド モデルは、データへのアクセスを促進し、大規模な問題に対処するための柔軟なリソース プールを提供し、大量のデータを保存する方法と、データの操作に必要なコンピューティング リソースを蓄積する方法の問題を解決します。 。クラウドでは、データがプロビジョニングされ、複数のノードに分散されるため、データが必要なユーザーに近づくため、応答時間が短縮され、生産性が向上します。

2. 管理

マルチソース データの詳細な分析をサポートするには、構造化データ管理と非構造化データ管理を統合する管理プラットフォームがビッグ データ テクノロジ アーキテクチャに必要です。時刻送信、クエリ、計算機能。この層には、データの保存と管理、およびデータ計算の両方が含まれます。並列化と分散は、ビッグ データ管理プラットフォームで考慮する必要がある要素です。

3. 分析レイヤー

ビッグデータ アプリケーションにはビッグデータ分析が必要です。分析レイヤーは、データセットを分析および解釈するための統計ベースのデータマイニングおよび機械学習アルゴリズムを提供し、企業がデータの価値について深い洞察を得るのを支援します。強力な拡張性と柔軟な使用を備えたビッグ データ分析プラットフォームは、データ サイエンティストにとって強力なツールとなり、半分の労力で 2 倍の結果を達成できます。

4. アプリケーション層

ビッグデータの価値は、企業が意思決定を行い、エンドユーザーにサービスを提供するのに役立つアプリケーションに反映されます。さまざまな新しいビジネス ニーズがビッグ データの応用を推進します。それどころか、ビッグ データ アプリケーションによって企業に競争上の利点がもたらされるため、企業はビッグ データの価値にさらに注目するようになります。新しいビッグ データ アプリケーションは、ビッグ データ テクノロジーに対する新たな要件を提示し続けており、そのためビッグ データ テクノロジーは絶え間ない開発と変化の中でますます成熟しています。

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