在云基的独立服务器产品上开展您的大数据业务

什么是大数据?
大数据没有精确的技术定义。我们可能会将大数据视为超出企业在消费者计算机和小型服务器上的内部存储和处理能力的任何数据集合。对于小型企业来说可能是几 TB,对于大型企业组织可能是许多 PB(1 PB 是 1,024 TB)。

一种可能的定义根据“五个 V”对大数据进行分类。它们是速度、数量、价值、多样性和真实性。体积是指有多少数据。速度是指数据生成的速度;大型企业每天可能会生成数 TB 的数据。多样性是指大数据可能包括多种类型的数据,通常是非结构化的。

了解更多:什么是大数据的 5 V

企业收集尽可能多的数据,希望对其进行分析以获得有用的见解。例如,他们可能希望对销售数据执行群组分析,以发现哪些客户群体具有最高的生命周期价值。为此,他们需要收集、转换和分析尽可能多的销售数据。

什么是大数据分析的最佳工具?
有许多专业工具旨在加速大数据分析。他们高效地存储数据并使用优化的算法(例如 MapReduce)来快速处理大量数据。它们经过精心设计,可充分利用可用的硬件。

最受欢迎的大数据工具包括:

Hadoop,一个用于分布式存储和处理大量数据的框架。
Cassandra,最初由 Facebook 开发的分布式 NoSQL 数据库。
Apache Spark,一种分布式大数据处理框架,被金融机构、电信公司、政府以及Facebook和谷歌等科技企业广泛使用。
ElasticSearch,一种分布式搜索和分析引擎,用于从企业搜索引擎到基础设施监控和安全分析的所有内容。
Knime,一个包含机器学习和数据挖掘工具的数据分析平台。
根据所涉及的数据量和类型,也可以使用 MySQL 和 PostgreSQL 等主流关系数据库工具进行大数据分析。

大数据的集群与单个服务器
您可能已经注意到,上一节中的工具描述通常包含“分布式”一词。这是因为大数据工具希望部署在不止一台服务器上。他们可以管理多台服务器的资源以快速处理海量数据。例如,Hadoop 被明确设计为在数十或数百个连接在一起的集群服务器上运行。

但是,用户不会被迫部署在多台服务器上。对于较小的大数据分析目的,单个强大的专用服务器可能就足够了。还可以启动虚拟机集群以充当高规格专用服务器上的 Hadoop 或 Cassandra 节点。许多企业将一组专用服务器整合为私有云中的资源池。然后,他们可以有效地管理和分配基础架构资源,以在其私有云上启动多个大数据分析项目。

您企业的大数据基础架构的最佳架构取决于所涉及的数据量、可扩展性和冗余要求以及您将运行的软件。

我们的大数据分析服务器托管专家可以指导您找到适合您业务的最佳基础架构解决方案。联系我们进行免费咨询以了解更多信息。

为大数据分析优化服务器
在选择和优化用于大数据分析的服务器时,需要牢记几个因素。

您将大量数据传输到服务器进行处理。
如果您使用集群,背板(服务器之间的连接)必须能够处理大量数据。
大数据工具针对并行执行进行了优化,在每个服务器上使用多个线程并在多个服务器之间分配工作。
许多大数据工具(尽管不是全部)针对内存处理进行了优化,这通常比基于磁盘的处理快得多。
没有适用于大数据的万能服务器托管解决方案。成本和能力的理想交集取决于每个项目的具体情况。但我们可以在这里给出一些一般性指导。

网络
您将向服务器写入大量数据,通常来自第三方服务或数据中心。如果网络接口没有足够的容量,网络可能会成为瓶颈。如果您希望定期向服务器发送大量数据,我们建议最低 1 Gbps 或更高。

为了最大限度地降低数据成本,请选择提供与您期望传输的数据量相近的自定义带宽包的提供商。我们提供从每月 20 TB 到每月 1000 TB 的套餐,为有大量数据传输需求的客户提供无限带宽。