Die Evolution von Umsetzungsmodellen in der Big Data Ära - Dummies

Mit dem Aufkommen von Big Data ändern sich die Bereitstellungsmodelle für die Verwaltung von Daten. Das traditionelle Data Warehouse wird normalerweise in einem einzigen großen System innerhalb des Rechenzentrums implementiert. Die Kosten dieses Modells haben dazu geführt, dass Unternehmen diese Lager optimieren und den Umfang und die Größe der verwalteten Daten begrenzen.

Wenn Unternehmen jedoch die enorme Menge an Informationen nutzen möchten, die von Big Data-Quellen generiert werden, funktionieren die Einschränkungen der traditionellen Modelle nicht mehr. Daher ist die Data Warehouse-Anwendung zu einer praktischen Methode geworden, um eine optimierte Umgebung zu schaffen, die den Übergang zu einem neuen Informationsmanagement unterstützt.

Das Big-Data-Appliance-Modell

Wenn Unternehmen ihre Data-Warehouse-Struktur mit Big Data kombinieren müssen, kann das Appliance-Modell eine Antwort auf das Problem der Skalierung sein. In der Regel ist die Appliance ein integriertes System, das Hardware (normalerweise in einem Rack) enthält, die für die Datenspeicherung und -verwaltung optimiert ist.

Da sie in sich abgeschlossen sind, können Appliances relativ einfach und schnell implementiert werden und bieten geringere Betriebskosten und Wartungskosten. Daher wird das System mit einer relationalen Datenbank, dem Hadoop-Framework, MapReduce und viele der Werkzeuge, die helfen, Daten von einer Vielzahl von Quellen aufzunehmen und zu organisieren.

Es enthält auch Analysemodule und Tools, um die Analyse von Daten aus mehreren Quellen zu vereinfachen. Die Appliance ist daher ein Einzelsystem, das normalerweise Schnittstellen enthält, um die Verbindung mit einem vorhandenen Data Warehouse zu erleichtern.

Das Big-Data-Cloud-Modell

Die Cloud wird zu einer überzeugenden Plattform für die Verwaltung von Big Data und kann in einer Hybridumgebung mit lokalen Umgebungen eingesetzt werden. Einige der neuen Innovationen beim Laden und Übertragen von Daten verändern bereits die potenzielle Durchführbarkeit der Cloud als Big Data Warehousing-Plattform.

Aspera, ein Unternehmen, das sich auf den schnellen Datentransfer zwischen Netzwerken spezialisiert hat, arbeitet beispielsweise mit Amazon zusammen. com bietet Cloud-Datenverwaltungsdienste an. Andere Anbieter wie FileCatalyst und Data Expedition konzentrieren sich ebenfalls auf diesen Markt. Im Wesentlichen nutzt diese Technologiekategorie das Netzwerk und optimiert es, um Dateien mit reduzierter Latenz zu verschieben.

Da sich dieses Problem der Latenz bei der Datenübertragung immer weiter verschärft, ist es üblich, Big-Data-Systeme in der Cloud zu speichern, die mit einem Cloud-basierten Data Warehouse oder einem Data Center interagieren können.