S:
Mevcut veri ambarı ortamları, büyük veri analitiğinin ihtiyaçlarını karşılamak için en iyi şekilde nasıl ölçeklenebilir?
A:Bireysel veri ambarı projelerinin durum bazında değerlendirilmesi gerekir. Genel olarak, büyük veri analizlerini daha iyi ele almak için mevcut bir veri ambarı tasarımını genişletmeye çalışırken, ne yapılması gerektiğini anlamak için temel bir süreç vardır. BT uzmanları buna "ölçeklendirme" veya "ölçeklendirme" diyebilir.
| Web Semineri: Büyük Demir, Büyük Verilerle Tanışın: Hadoop & Spark ile Ana Bilgisayar Verilerini Özgürleştirme Buradan kaydolun |
Ölçeklendirme genellikle yeterli işlem gücü elde etmeyi, yeterli miktarda bellek elde etmeyi ve işletmenin işleyeceği daha büyük veri kümelerini işlemek için daha güçlü sunucu etkinliklerine yer vermeyi içerir. Buna karşılık, ölçeklendirme, sunucu donanımı kümelerinin toplanması ve büyük veriye birleştirilmesi anlamına gelebilir.
Bazı BT uzmanları, Apache Hadoop ve diğer popüler büyük veri araçları ve platformları ile daha yaygın olan yöntemin, istenen etkileri elde etmek için donanımı ölçeklendirmek ve kümelemek olduğunu öne sürdü. Bununla birlikte, diğerleri, günümüz teknolojisiyle, bir veri ambarının, daha fazla miktarda RAM ile birlikte daha fazla sayıda işlem çekirdeği elde etmek gibi bir sunucuya kaynak ekleyen bir tedarik stratejisi kullanarak ölçeklendirilebileceğini belirtiyor.
Ölçeklendirilseler veya ölçeklendirilseler de, veri ambarlarının daha büyük veri iş yüklerini kaldırabilmesi için ek fiziksel donanım varlıklarına ihtiyacı vardır. Ayrıca ek insan yönetimine ihtiyaç duyarlar, bu da iç ekipler için daha fazla eğitim anlamına gelir. Yeni bir büyük veri ekosistemi için daha büyük veri iş yüklerinin mevcut bir sistem üzerinde ne tür bir stres ve baskıya sahip olacağını belirlemek için projeye çok fazla planlama yapılması gerekiyor. Büyük bir sorun, depolama merkezlerine yükseltme gerektiren depolama darboğazları ve eğer ele alınmazlarsa yeni bir sistemi bozabilecek diğer performans darboğazlarıdır.
