如何为大数据分析优化服务器

自 2016 年以来,全球 90% 的数据产生了。企业、政府机构和消费者产生的数据量继续呈指数级增长。 根据市场情报公司 IDC 的数据,到 2020 年,全球存储了超过 40 万亿字节的数据。
企业及其客户生成的大部分数据都包含有价值的信息。 但只有拥有分析大量数据的基础设施、软件和专业知识的公司才能提取该价值。

在本文中,我们将探讨什么是大数据以及企业用来从中提取有价值见解的软件和硬件。
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,对于大型企业组织来说可能是数 PB(1 PB 是 1,024 TB)。

一种可能的定义是根据“五对”对大数据进行分类。它们是速度、数量、价值、多样性和准确性。体积是指有多少数据。速度是指生成数据的速度;大型企业每天可能会产生数 TB 的数据。多样性是指大数据可能包含多种类型的数据,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进行同类群组分析,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?
有许多旨在加速大数据分析的专业工具。他们高效地存储数据并使用优化算法(如 MapReduce)快速处理大量数据。它们的设计目的是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 Google 等科技企业广泛使用。
ElasticSearch,一个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一切。
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,还可以使用 MySQL 和 PostgreSQL 等主流关系数据库工具进行大数据分析。

用于大数据的集群与单服务器
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期望部署在不止一台服务器上。他们可以管理许多服务器的资源以快速处理海量数据。例如,Hadoop 被明确设计为在集群中连接在一起的数十个或数百个单独的服务器上运行。

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,一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聚集在一起,作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设施资源,以在其私有云上启动多个大数据分析项目。

您的企业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。

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为大数据分析优化服务器
在为大数据分析选择和优化服务器时,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,则背板(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)都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。
大数据没有万能的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。但是我们可以在这里给出一些一般性的指导。

网络
您会将大量数据写入您的服务器,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接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不限带宽。