Présentation
Les mégadonnées nécessitent des logiciels, des techniques de stockage et de calcul spécialisés pour traiter de gros volumes de données non structurées. La diversité des logiciels nécessite des serveurs spécialisés qui répondent aux exigences élevées du Big Data.
Cependant, avec la stratégie de serveur appropriée, les entreprises peuvent utiliser la puissance des données pour obtenir des informations analytiques plus approfondies, accélérant ainsi la croissance d'une entreprise.
Cet article explique les serveurs Big Data et le type d'exigences nécessaires pour répondre au traitement des serveurs Big Data.
Que sont les serveurs Big Data ?
Les serveurs Big Data sont des serveurs dédiés configurés pour travailler avec le Big Data. Un serveur Big Data doit avoir :
- Grande puissance de traitement pour le stockage, la récupération et l'analyse.
- Logiciel permettant de collecter rapidement de gros volumes de données non structurées.
- Capacités de calcul parallèle avec une grande intégrité des données
- Haute disponibilité et récupération rapide.
Serveurs Big Data vs serveurs dédiés réguliers
Le tableau ci-dessous présente les principales distinctions entre les serveurs Big Data et les serveurs dédiés typiques :
| Serveurs Big Data | Serveurs dédiés | |
|---|---|---|
| Méthode d'écriture | Asynchrone. Aucun retard d'écriture. | Synchrone. Simultané et catégorisé avec des délais d'écriture minimes, voire nuls. |
| Stockage | Systèmes NoSQL ou NewSQL. | Systèmes SQL. |
| Technologie | Les technologies sont encore en phase de développement. | Technologies matures et bien développées. |
| Coût | Matériel coûteux, logiciel abordable. | Abordable pour le matériel et les logiciels. |
La principale différence entre un serveur Big Data et un serveur dédié classique réside dans les performances et le coût.
Comment choisir un serveur Big Data ?
Serveurs de mégadonnées sont difficiles à configurer et ont potentiellement un prix élevé. Le choix du matériel et des logiciels idéaux nécessite donc une stratégie bien établie.
La plupart des logiciels utilisés dans le Big Data recommandent d'utiliser une infrastructure distribuée. Cependant, le déploiement sur plusieurs serveurs n'est pas nécessaire. Par conséquent, la taille et le coût des serveurs dépendent en fin de compte des technologies utilisées par l'entreprise et de la quantité de données traitées.
Une entreprise de big data peut utiliser un seul serveur dédié puissant avec un nombre de cœurs élevé. En fin de compte, tout dépend des besoins de l'entreprise et de la quantité d'informations.
Une alternative est un cluster de serveurs dédiés plus petits dans un cloud privé ou public, qui fournit une infrastructure distribuée et polyvalente nécessaire au big data. Par exemple, l'automatisation du provisionnement d'instances cloud bare metal est parfaite pour l'analyse de données volumineuses. La mise en cluster de plusieurs instances de serveur différentes offre la robustesse, l'évolutivité et la variété requises pour le Big Data.
Comment optimiser les serveurs pour l'analyse du Big Data ?
Les serveurs Big Data étant coûteux, choisissez la configuration matérielle optimale pour tirer le meilleur parti de vos informations. Les paramètres d'infrastructure suivants sont essentiels pour l'analyse du Big Data :
- Un réseau avec une capacité suffisante pour envoyer de gros volumes de données est nécessaire pour les serveurs Big Data. Minimisez les coûts en choisissant une bande passante personnalisée si vous savez approximativement combien de données sont transférées. Une bande passante illimitée est disponible pour les transferts importants.
- Vaste stockage à des fins d'analyse avec de la place pour les données générées indirectement à partir de l'analyse est nécessaire pour le Big Data.
- Les applications d'analyse de mégadonnées consomment beaucoup de mémoire . Plus de RAM signifie moins de temps pour écrire et lire à partir du stockage.
- Processeurs avec plus de cœurs sont préférés au lieu de moins de cœurs puissants. Les outils d'analyse sont répartis sur plusieurs threads, en parallélisant l'exécution sur plusieurs cœurs.
Quel est le meilleur logiciel d'analyse de Big Data ?
Les meilleurs outils d'analyse de données surmontent les défis posés par le Big Data. Cependant, la quantité de logiciels actuellement disponibles pour l'analyse est écrasante.
En général, trois groupes de logiciels existent en fonction du domaine de spécialisation. Vous trouverez ci-dessous quelques outils bien connus et puissants dans leurs catégories respectives.
1. Stockage et traitement
- HDFS est un système de stockage de données tolérant aux pannes. En tant que l'un des principaux composants de l'architecture Hadoop, HDFS répond spécifiquement aux besoins de gros volumes de données.
- HBase est un système de base de données distribué open-source qui s'exécute sur HDFS.
- Ruche est un système d'entrepôt de données construit sur Hadoop. Le programme permet d'interroger et de traiter les données de HBase et d'autres sources de données externes.
- Cassandre est une base de données NoSQL évolutive à haute disponibilité créée pour gérer de grandes quantités de données. La base de données a son langage de requête, CQL, pour exécuter les opérations de données.
- MongoDB est une base de données de documents NoSQL hautes performances. La base de données est hautement disponible et facilement évolutive, ce qui est indispensable pour le Big Data.
- Elasticsearch est un moteur de base de données interrogeable pour stocker et gérer des données non structurées. La base de données fonctionne comme un moteur de recherche analytique pour les fichiers journaux avec des fonctionnalités telles que la recherche en texte intégral.
2. Calcul et flux de données
- Tempête Apache est un cadre de calcul de traitement de flux. Le moteur de flux de données utilise des spouts et des boulons personnalisés pour créer un flux de données par lots distribué personnalisé.
- Apache Spark est un cadre pour le calcul et l'analyse en cluster. L'un des principaux mécanismes de Spark est le parallélisme des données et la tolérance aux pannes. Consultez notre tutoriel pour le déploiement automatisé de clusters Spark sur un BMC.
- Logstash est une rationalisation du traitement des données qui ingère, transforme et envoie des données quel que soit leur format. Il fonctionne mieux lorsqu'il est associé à Elasticsearch et Kibana pour créer la pile ELK.
- Kafka est un service de diffusion et de traitement d'événements utilisé pour l'analyse en temps réel.
3. Visualisation et exploration de données
- Tableau est un logiciel immersif de visualisation de données avec BI.
- Power BI est un service Microsoft d'analyse avec des tableaux de bord interactifs et une interface simple.
- Knime est une plate-forme Open Source permettant de générer des rapports avec un pipeline modulaire, permettant l'intégration pour le machine learning.
- Grafana est une application Web d'analyse, de surveillance et de visualisation.