A importância da virtualização para big data

Resolver os desafios de big data requer a gestão de grandes volumes de dados armazena altamente distribuídos juntamente com o uso de aplicativos compute- e uso intensivo de dados. A virtualização fornece o nível adicional de eficiência para fazer plataformas de dados grandes em realidade. Embora a virtualização não é tecnicamente um requisito para a análise de dados grande, estruturas de software são mais eficientes em um ambiente virtualizado.

A virtualização tem três características que suportam a eficiência escalabilidade e operacional necessário para ambientes de dados grandes:

• particionamento: Na virtualização, muitas aplicações e sistemas operacionais são suportados em um único sistema físico dividindo os recursos disponíveis.

• Isolamento: Cada máquina virtual é isolado a partir do seu sistema físico hospedeiro e outras máquinas virtuais. Devido a este isolamento, se uma instância virtual falha, as outras máquinas virtuais e o sistema hospedeiro não são afectados. Além disso, os dados não são compartilhados entre uma instância virtual e outra.

• Encapsulation: Uma máquina virtual pode ser representado como um único arquivo, para que possa identificá-lo facilmente com base nos serviços que presta.

Video: Palestra sobre Virtualização com Manoel Veras

virtualização Big servidor de dados

Na virtualização de servidores, um servidor físico é dividido em vários servidores virtuais. O hardware e recursos de uma máquina - incluindo a memória de acesso aleatório (RAM), CPU, disco rígido e controlador da rede - pode ser virtualizado em uma série de máquinas virtuais que cada um executa seus próprios aplicativos e sistema operacional.

Uma máquina virtual (VM) é uma representação de uma máquina física que pode executar ou efectuar as mesmas funções que a máquina física software. Uma fina camada de software é efectivamente inserida no hardware que contém um monitor de máquina virtual, ou hypervisor.

A virtualização de servidor usa o hypervisor para fornecer eficiência no uso de recursos físicos. Claro, instalação, configuração e tarefas administrativas estão associados com a criação dessas máquinas virtuais.

A virtualização de servidor ajuda a garantir que sua plataforma pode escalar conforme necessário para lidar com os grandes volumes e variados tipos de dados incluídos em sua análise de dados grande. Você pode não saber a extensão do volume necessário antes de começar sua análise. Esta incerteza faz com que a necessidade de virtualização de servidores ainda maior, proporcionando o ambiente com a capacidade de atender à demanda inesperada para o processamento de grandes conjuntos de dados.

Além disso, a virtualização de servidores fornece a base que permite que muitos dos serviços em nuvem usados ​​como fontes de dados em uma análise de dados grande. A virtualização aumenta a eficiência da nuvem que faz com que muitos sistemas complexos mais fácil para otimizar.

virtualização Big aplicativo de dados

virtualização de infra-estrutura de aplicação fornece uma maneira eficiente de gerenciar aplicativos em contexto com a demanda do cliente. A aplicação é encapsulada numa maneira que remove as suas dependências do sistema de computador físico subjacente. Isso ajuda a melhorar a capacidade de gerenciamento geral e portabilidade da aplicação.

Video: Big Data at Banco Santander

Além disso, a infra-estrutura de software de virtualização de aplicativos normalmente permite codificar as políticas de uso de negócios e técnicas para se certificar de que cada uma de suas aplicações utiliza recursos físicos e virtuais de uma forma previsível. Eficiência são obtidos porque você pode mais facilmente distribuir os recursos de TI de acordo com o valor do negócio relativa de suas aplicações.

virtualização de infra-estrutura de aplicação usado em combinação com a virtualização de servidores pode ajudar a garantir que o negócio acordos de nível de serviço sejam atendidos. A virtualização de servidores monitora o uso de CPU e memória, mas não leva em conta as variações de prioridade de negócios ao alocar recursos.

virtualização de rede de dados grande

A virtualização de rede fornece uma maneira eficiente de usar a rede como um conjunto de recursos de conexão. Em vez de confiar na rede física para o gerenciamento de tráfego, você pode criar várias redes virtuais todos utilizando a mesma implementação física. Isso pode ser útil se você precisa definir uma rede para a recolha de dados com um determinado conjunto de características de desempenho e capacidade e outra rede para aplicações com diferentes desempenho e capacidade.

A virtualização da rede ajuda a reduzir esses gargalos e melhorar a capacidade de gerenciar os dados grandes distribuídos necessários para a análise de dados grande.

processador de dados Big e virtualização de memória

virtualização do processador ajuda a otimizar o processador e maximizar o desempenho. virtualização de memória desacopla a memória dos servidores.

Video: virtualizaçao

Na análise de dados grande, você pode ter consultas repetidas de grandes conjuntos de dados e a criação de algoritmos analíticos avançados, tudo projetado para procurar padrões e tendências que ainda não são compreendidos. Estas análises avançadas pode exigir muito poder de processamento (CPU) ea memória (RAM). Para alguns desses cálculos, pode levar um longo tempo sem recursos de CPU e memória suficientes.

Big dados e virtualização de armazenamento

A virtualização de dados pode ser usado para criar uma plataforma para serviços de dados ligados dinâmicas. Isso permite que os dados sejam facilmente pesquisados ​​e ligadas através de uma fonte de referência unificado. Como resultado, a virtualização de dados fornece um serviço de resumo que fornece dados de forma consistente, independentemente do banco de dados físico subjacente. Além disso, a virtualização de dados expõe dados em cache para todos os aplicativos para melhorar o desempenho.

Video: La importancia del Big Data Analytics en la empresa: Gemma Muñoz,en #START015

A virtualização de armazenamento combina recursos de armazenamento físico para que eles sejam mais eficazmente compartilhados. Isso reduz o custo de armazenamento e torna mais fácil para gerenciar armazenamentos de dados necessários para a análise de dados grande.