Big data odnosi się do ogromnej ilości zbiorów danych, które nie mogą być przetwarzane przez typowe oprogramowanie lub konwencjonalne techniki obliczeniowe. Termin ten wskazuje również na różnorodność narzędzi, technik i ram, które utrudniają radzenie sobie z danymi i ich przetwarzanie. Istnieje wiele sposobów, w jakie duże zbiory danych mogą pomóc firmom rozwijać się w przyspieszonym tempie.

Rola serwera firmowego w Big Data

Aby cieszyć się optymalnymi korzyściami biznesowymi z big data, ważne jest, aby wybrać idealny sprzęt serwerowy, który pomoże w operacjach big data bez znacznego zawyżania kosztów lub komplikacji. Istnieją pewne wyzwania, którym należy sprostać, takie jak przechowywanie dużej ilości danych z superszybką prędkością i wspieranie wielu obliczeń w tym samym czasie. Ważną częścią tej strategii jest wybór odpowiedniego typu serwera.

Standardowe serwery zazwyczaj nie posiadają odpowiedniej ilości zasobów i konfiguracji technicznej wymaganej do różnych operacji Big Data. Potrzebne są więc wysokiej klasy serwery, takie jak serwery Fujitsu PRIMERGY, które są dostosowane do obsługi ogromnej ilości danych. Wspierają one również zadania obliczeniowe, analityczne i związane z przetwarzaniem danych, dzięki procesorom Intel Xeon Scalable. Ostateczna decyzja powinna jednak opierać się na konkretnych wymaganiach, ponieważ nie ma dwóch takich samych klientów. Oto co należy wziąć pod uwagę przy wyborze serwera pod Big Data.

Wybierz serwery o dużej pojemności

Idealne właściwości serwera Big Data to ogromna pamięć masowa, zaawansowane możliwości analityczn i szybkość obsługi . Potrzebne są więc serwery, które mają pojemność, aby spełnić wszystkie te wymagania bez żadnych kompromisów.

• Pojemość. Jak sama nazwa wskazuje, duże zbiory danych zasilają mnóstwo danych, które mogą sięgać petabajtów. Dla niezorientowanych, pojedynczy petabajt jest równy 1 000 000 GB. Upewnij się więc, że twój serwer nie tylko poradzi sobie z tak ogromną ilością danych, ale także będzie w stanie konsekwentnie pracować podczas ich obsługi.
• Analiza w czasie rzeczywistym. Analiza dużych zbiorów danych polega na organizowaniu i strukturyzowaniu ogromnej ilości różnorodnych i nieustrukturyzowanych danych oraz płynnym dodawaniu tych ostatnich do dostępnych danych strukturalnych. Potrzebne są więc serwery o bardzo dużej mocy obliczeniowej, aby skutecznie i bezbłędnie sprostać tym wymaganiom.
• Szybkość obsługi. Duże zbiory danych mają również duże cele. Przykładem może być analiza notowań giełdowych w czasie rzeczywistym, gdzie nawet ułamek sekundy ma duże znaczenie i może wprowadzić wiele zmian. W tym celu serwer powinien w pełni obsługiwać wielu użytkowników, którzy jednocześnie dodają wiele danych wejściowych w każdej sekundzie.

Wystarczająca ilość pamięci

Pamięć RAM jest jednym z głównych wymagań dla narzędzi i aplikacji do analizy dużych zbiorów danych. Korzystanie z pamięci RAM zamiast pamięci masowej znacznie przyspieszy szybkość przetwarzania i pomoże uzyskać więcej danych wyjściowych w stosunkowo krótszym czasie. Przekłada się to na lepszą produktywność i szybsze wprowadzanie produktów na rynek – dwa czynniki, które zapewniają przewagę konkurencyjną w branży. Ze względu na zróżnicowane wymagania w zakresie ilości i operacji, nie jest możliwe podanie typowej ilości pamięci RAM. Aby jednak mieć „zapas”, dobrze jest wybrać co najmniej 64 GB pamięci RAM.

Lepszy zwrot z inwestycji dzięki bazom danych NoSQL, MPP i MapReduce

W przeciwieństwie do tradycyjnych baz danych, bazy danych NoSQL nie są ograniczone do jednego serwera, ale mogą być szeroko rozpowszechnione na wielu serwerach. Pomaga to w radzeniu sobie z ogromnymi obliczeniami poprzez zwielokrotnienie ich możliwości i natychmiastowe skalowanie do zmieniających się wymagań w ułamku sekund. Aby przyspieszyć możliwości analityczne dużych zbiorów danych, można polegać na bazach danych MPP (przetwarzanie masowo równoległe) i MapReduce. Można również poszukać systemów NoSQL z wbudowaną funkcją MapReduce.

Przechowywani danych w zależności od przeznaczenia

Oprócz przechowywania stałych danych, serwer musi również pomieścić ogromne ilości danych pośrednich generowanych podczas różnych procesów analitycznych. Zamiast wybierać pamięć masową na podstawie jej pojemności, należy zastanowić się nad jej przydatnością do określonego celu. Na przykład, inwestowanie ogromnych kwot w drogie pamięci SSD nie ma sensu, jeśli wymagania dotyczące przechowywania danych są skromne, a tradycyjny dysk twardy może rozwiązać ten cel po znacznie niższych cenach.

Wysoka wydajność przetwarzania

Narzędzia analityczne związane z dużymi zbiorami danych zazwyczaj dzielą operacje przetwarzania na różne wątki. Wątki te są rozmieszczone na różnych rdzeniach maszyny i są wykonywane jednocześnie. Dla umiarkowanego lub średniego obciążenia potrzeba 8-16 rdzeni. Zasadą jest preferowanie większej liczby rdzeni w serwerze, zamiast mniejszej liczby rdzeni o dużej mocy, jeśli zależy Ci na większej wydajności analizy Big Data.