Neden Bulutun Büyük Veriler İçin Zorunlu Olunur - AYDINLATMALAR

Buluttaki büyük veriler için çok sayıda dağıtım ve dağıtım modelleri kombinasyonu mevcuttur. Örneğin, bir genel bulut (IaaS) veya bir özel bulut (IaaS) kullanabilirsiniz. Bu, büyük veriler için bunun anlamı nedir ve bulut bunun için neden uygun? Büyük veri, bulutun nasıl tasarlandığı dağıtılmış güç hesaplama kümeleri gerektirir.

Aslında, bir dizi bulut özelliği onu büyük veri ekosisteminin önemli bir parçası haline getirir:

• Ölçeklenebilirlik: Donanımla ölçeklenebilirlik, aynı mimaride küçük ve büyük miktarda işleme gücüne geçme kabiliyetini ifade eder. Yazılımla ilgili olarak, donanım kaynakları arttıkça birim güç başına performans tutarlılığına işaret eder. Bulut büyük veri hacimlerine ölçeklenebilir.

  Bulut modelinin ayrılmaz bir parçası olan dağıtılmış bilgiişlem gerçekten "böl ve fethet" planında çalışır. Büyük miktarda veri varsa, bulut sunucuları arasında bölünebilirler. IaaS'ın önemli bir özelliği, dinamik olarak ölçeklenebilmesidir. Bu, beklenenden daha fazla kaynağa ihtiyaç duyarsanız bunları elde edebilirsiniz demektir. Bu elastikiyet kavramıyla bağlantılıdır.

• Esneklik: Esneklik, hesaplama kaynak talebini ihtiyaca dayalı olarak gerçek zamanlı olarak genişletme veya küçültme yeteneğini ifade eder. Bulutun sağladığı avantajlardan biri, müşterilerin ihtiyaç duyduğu kadar çok hizmete erişme potansiyeline sahip olmalarıdır. Bu, veri ile uğraşmanız gereken bilgi işlem kaynakları miktarını genişletmeniz gereken büyük veri projeleri için yararlı olabilir.

• Kaynak havuzu: Bulut mimarileri, bulutun ekonomik olarak yaşanabilir olmasını sağlayan paylaşılan kaynak gruplarının etkin bir şekilde oluşturulmasını sağlar.

• Self-service: Self-service ile, bir cloud kaynağının kullanıcısı, gerekli kaynakları elde etmek için bir tarayıcı veya portal arabirimi kullanabilir; modeli. Bu, BT operasyonlarından kaynak talep etmek zorunda kalacağınız bir veri merkezinden nasıl kaynak elde edebileceğinizden önemli ölçüde farklıdır.

• Düşük ön maliyet: Bir bulut sağlayıcı kullanıyorsanız, büyük miktarda donanım satın almadığınız veya büyük verilerinizle uğraşmak için yeni alan kiralamadığınız için ön maliyetler genellikle azaltılabilir. Bulut ortamlarıyla ilişkili ölçeğin ekonomilerinden faydalanarak bulut çekici görünebilir.

• Öde: Bir bulut sağlayıcısı için tipik bir faturalandırma seçeneği, Öde Ücretle Ödenmesi anlamına gelir; bu, örnek fiyatlandırmaya dayalı olarak kullanılan kaynaklar için faturalandırıldığı anlamına gelir.Büyük veri projeniz için hangi kaynakları kullanmanız gerektiğinden emin değilseniz bu yararlı olabilir.

• Hata toleransı: Bulut servis sağlayıcıları, sistem bileşenlerinden birinin veya daha fazlasının başarısız olmasına rağmen kesintisiz hizmet sunarak mimarisinde yerleşik olarak hata toleransına sahip olmalıdır.

Bulutun doğası, onu büyük veriler için ideal bir bilgi işlem ortamı haline getirir. Peki bulut ile birlikte büyük verileri nasıl kullanabilirsiniz? Bazı örnekler:

• IaaS genel bir bulut: Bu senaryoda, kendi fiziksel altyapınızı kullanmak istemediğinizden, büyük veri hizmetleriniz için bir genel bulut sağlayıcısının altyapısını kullanıyor olacaksınız. IaaS neredeyse sınırsız depolama ve hesaplama gücü ile sanal makineleri yaratmayı sağlayabilir. İstediğiniz işletim sistemini seçebilirsiniz ve ihtiyaçlarınızı karşılamak için ortamı dinamik olarak ölçekleme esnekliğiniz vardır.

• PaaS, özel bir bulutta: PaaS, bir kamu ya da özel bulut ortamında uygulama ve hizmetleri tasarlamak, uygulamak ve dağıtmak için kullanılabilen bir bütün altyapıdır. PaaS, bir kuruluşun, tek tek donanım ve yazılım öğelerini yönetmenin karmaşıklıklarıyla uğraşmak zorunda kalmadan, temel ara katman hizmetlerinden yararlanmasını sağlar.

  PaaS sağlayıcıları, Hadoop ve MapReduce gibi büyük veri teknolojilerini PaaS ürünlerine dahil etmeye başlıyor. Örneğin, büyük miktarda tıbbi verileri analiz etmek için özel bir uygulama oluşturmak isteyebilirsiniz. Uygulama, gerçek zamanlı ve gerçek zamanlı olmayan verileri kullanır. Depolama ve işleme için Hadoop ve MapReduce gerekecek.

• SaaS, karma bir bulut: Burada, birden fazla kanaldan gelen "müşterinin sesi" verilerini analiz etmek isteyebilirsiniz. Birçok şirket, en önemli veri kaynaklarından birinin müşterinin şirket hakkında düşünüyor ve söylediği şey olduğunu fark ettiler. Müşteri verilerinin sesine erişmek, davranışlara ve eylemlere ilişkin çok değerli bilgiler sağlayabilir. Müşteriler giderek, kamuya açık alanlarda "seslendiriyor".

  Bu genel verileri analizinize dahil ederek, müşterilerin girdilerinin değeri büyük ölçüde artırabilir.