Explicación de los servidores de Big Data

Introducción

Big data requiere técnicas especializadas de software, almacenamiento y computación para procesar grandes volúmenes de datos no estructurados. La diversidad de software requiere servidores especializados que atiendan las altas demandas de big data.

Sin embargo, con la estrategia de servidor adecuada, las empresas pueden utilizar el poder de los datos para obtener información analítica más profunda, lo que acelera el crecimiento de una empresa.

Este artículo explica los servidores de big data y el tipo de requisitos necesarios para atender el procesamiento del servidor de big data.

¿Qué son los servidores de Big Data?

Los servidores de big data son servidores dedicados configurados para trabajar con big data. Un servidor de big data debe tener:

• Alta potencia de procesamiento para almacenamiento, recuperación y análisis.
• Software para recopilar grandes volúmenes de datos no estructurados rápidamente.
• Capacidades de computación paralela con alta integridad de datos.
• Alta disponibilidad y recuperación rápida.

Servidores de Big Data vs. Servidores Dedicados Regulares

La siguiente tabla describe las principales distinciones entre los servidores de big data y los servidores dedicados típicos:

La principal diferencia entre un servidor de big data y un servidor dedicado normal está en el rendimiento y el costo.

¿Cómo elegir un servidor de Big Data?

Servidores de grandes datos son difíciles de configurar y potencialmente tienen un precio elevado, por lo que elegir el hardware y el software ideales requiere una estrategia bien establecida.

La mayoría del software utilizado en big data recomienda el uso de infraestructura distribuida. Sin embargo, la implementación en varios servidores no es necesaria. Por lo tanto, el tamaño y el costo de los servidores dependen en última instancia de las tecnologías que opera la empresa y la cantidad de datos que se procesan.

Una empresa de big data puede utilizar un único servidor dedicado potente con un gran número de núcleos. En última instancia, todo depende de las necesidades del negocio y la cantidad de información.

Una alternativa es un grupo de servidores dedicados más pequeños en una nube privada o pública, que proporciona la infraestructura distribuida y versátil necesaria para el big data. Por ejemplo, la automatización del aprovisionamiento de instancias en la nube sin sistema operativo es perfecta para el análisis de big data. La agrupación en clústeres de varias instancias de servidor diferentes proporciona la solidez, la escalabilidad y la variedad necesarias para los grandes datos.

¿Cómo optimizar servidores para Big Data Analytics?

Dado que los servidores de big data son costosos, elija la configuración de hardware óptima para aprovechar al máximo su información. Los siguientes parámetros de infraestructura son esenciales para el análisis de big data:

• Una red Con suficiente capacidad para enviar grandes volúmenes de datos es necesario para los servidores de big data. Minimice los costos eligiendo un ancho de banda personalizado si sabe aproximadamente cuántos datos se transfieren. El ancho de banda no medido está disponible para grandes transferencias.
• Almacenamiento amplio para fines analíticos, con espacio de sobra para datos generados indirectamente a partir de análisis es necesario para big data.
• Las aplicaciones de análisis de big data consumen mucha memoria . Más RAM significa menos tiempo para escribir y leer desde el almacenamiento.
• Procesadores Se prefieren con más núcleos en lugar de menos núcleos potentes. Las herramientas de análisis se distribuyen en múltiples subprocesos, paralelizando la ejecución en múltiples núcleos.

¿Cuál es el mejor software de análisis de Big Data?

Las mejores herramientas de análisis de datos superan los desafíos que plantean los grandes datos. Sin embargo, la cantidad de software actualmente disponible para análisis es abrumadora.

En general, existen tres agrupaciones de software según el campo de especialización. A continuación se presentan algunas herramientas poderosas y conocidas en sus respectivas categorías.

1. Almacenamiento y Procesamiento

• HDFS es un sistema de almacenamiento de datos tolerante a fallos. Como uno de los componentes principales de la arquitectura Hadoop, HDFS satisface específicamente las necesidades de grandes volúmenes de datos.
• HBase es un sistema de base de datos distribuida de código abierto que se ejecuta sobre HDFS.
• Colmena es un sistema de almacenamiento de datos construido sobre Hadoop. El programa ayuda a consultar y procesar datos de HBase y otras fuentes de datos externas.
• Casandra es una base de datos NoSQL escalable con alta disponibilidad creada para manejar grandes cantidades de datos. La base de datos tiene su lenguaje de consulta, CQL, para ejecutar operaciones de datos.
• MongoDB es una base de datos de documentos NoSQL de alto rendimiento. La base de datos tiene alta disponibilidad y es fácilmente escalable, lo cual es imprescindible para big data.
• Búsqueda elástica es un motor de base de datos de búsqueda para almacenar y administrar datos no estructurados. La base de datos funciona como un motor de búsqueda de análisis para archivos de registro con funciones como la búsqueda de texto completo.

2. Fuentes de datos y computación

• Tormenta Apache es un marco de cálculo de procesamiento de flujo. El motor de transmisión de datos utiliza picos y pernos personalizados para crear una transmisión de datos por lotes distribuida personalizada.
• Apache Spark es un marco para la informática y el análisis de clústeres. Uno de los principales mecanismos de Spark es el paralelismo de datos y la tolerancia a fallas. Consulte nuestro tutorial para la implementación automatizada de clústeres de Spark en un BMC.

• Logstash es una línea de procesamiento de datos que ingiere, transforma y envía datos independientemente del formato. Funciona mejor cuando se combina con Elasticsearch y Kibana para crear la pila ELK.
• Kafka es un servicio de transmisión y procesamiento de eventos que se utiliza para análisis en tiempo real.

3. Visualización y Minería de Datos

• Tablero es un software de visualización de datos inmersivo con BI.
• Power BI es un servicio de análisis de Microsoft con paneles interactivos y una interfaz simple.
• Knime es una plataforma de código abierto para generar informes con una canalización modular, lo que permite la integración para el aprendizaje automático.
• Grafana es una aplicación web para análisis, monitoreo y visualización.