Por que a nuvem é imperativo para big data
existem inúmeras combinações de modelos de implantação e entrega para grandes dados na nuvem. Por exemplo, você pode utilizar uma nuvem pública IaaS ou uma nuvem privada IaaS. Então, o que isso significa para big data e por que é a nuvem um bom ajuste para isso? Bem, big data requer conjuntos distribuídos de poder de computação, que é como a nuvem é arquitetado.
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Na verdade, uma série de características de nuvem torná-lo uma parte importante da grande ecossistema de dados:
escalabilidade: Escalabilidade no que diz respeito ao hardware refere-se à capacidade para ir desde pequenas a grandes quantidades de energia de processamento com a mesma arquitectura. No que diz respeito ao software, refere-se a consistência do desempenho por unidade de poder como aumento dos recursos de hardware. A nuvem pode ser escalado para grandes volumes de dados.
computação distribuída, parte integrante do modelo de nuvem, realmente funciona em um plano de “dividir e conquistar”. Então se você tem grandes volumes de dados, que pode ser dividido entre os servidores em nuvem. Uma característica importante de IaaS é que ele pode escalar de forma dinâmica. Isto significa que se você acabar precisando de mais recursos do que o esperado, você pode obtê-los. Isto está no conceito de elasticidade.
Elasticidade: Elasticidade refere-se à capacidade de aumentar ou diminuir computação demanda de recursos em tempo real, com base na necessidade. Um dos benefícios da nuvem é que os clientes têm o potencial de acessar o máximo de um serviço que eles precisam. Isso pode ser útil para projetos de big data em que você pode precisar para expandir a quantidade de recursos necessários para lidar com os dados de computação.
Pool de recursos: arquiteturas em nuvem permitem a criação eficiente de grupos de recursos compartilhados que tornam a nuvem economicamente viável.
Self-service: Com a auto-serviço, o usuário de um recurso de nuvem é capaz de usar um navegador ou uma interface de portal para adquirir os recursos necessários, por exemplo, para executar um enorme modelo preditivo. Esta é dramaticamente diferente de como você pode ganhar recursos a partir de um centro de dados, onde você teria que solicitar os recursos de operações de TI.
custos muitas vezes baixos up-front: Se você usar um provedor de nuvem, up-front custos muitas vezes pode ser reduzida porque você não está comprando enormes quantidades de hardware ou leasing para fora um novo espaço para lidar com seus grandes dados. Tirando partido das economias de escala associadas a ambientes de nuvem, a nuvem pode parecer atraente.
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Pay as you go: A opção de faturamento típico para um provedor de nuvem é Pay as You Go, o que significa que você é cobrado por recursos utilizados com base no exemplo de preços. Isso pode ser útil se você não tiver certeza de que os recursos que você precisa para seu projeto de dados grande.
Tolerância ao erro: provedores de serviços de nuvem devem ter tolerância a falhas construído em sua arquitetura, fornecendo serviços ininterruptos apesar da falha de um ou mais dos componentes do sistema.
Claramente, a própria natureza da nuvem torna um ambiente de computação ideal para big data. Então, como você pode usar dados de grandes juntamente com a nuvem? aqui estão alguns exemplos:
IaaS em uma nuvem pública: Neste cenário, você estaria usando a infraestrutura de um provedor de nuvem pública para os seus serviços de dados grandes, porque você não quer usar a sua própria infra-estrutura física. IaaS pode proporcionar a criação de máquinas virtuais com armazenamento quase ilimitada e poder de computação. Você pode escolher o sistema operacional que você quer, e você tem a flexibilidade para redimensionar dinamicamente o ambiente para atender às suas necessidades.
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PaaS em uma nuvem privada: PaaS é uma infra-estrutura inteira embalados para que ele possa ser usado para projetar, implementar e implantar aplicativos e serviços em um ambiente de nuvem pública ou privada. PaaS permite que uma organização para alavancar principais serviços de middleware sem ter que lidar com as complexidades do gerenciamento de elementos de hardware e software individuais.
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fornecedores de PaaS estão começando a incorporar tecnologias de dados grandes, como Hadoop e MapReduce em suas ofertas de PaaS. Por exemplo, você pode querer construir uma aplicação especializada para analisar grandes quantidades de dados médicos. O aplicativo poderia fazer uso do tempo real, bem como dados não-em tempo real. Ele vai exigir Hadoop e MapReduce para armazenamento e processamento.
SaaS em uma nuvem híbrida: Aqui você pode querer analisar “voz do cliente” dados de vários canais. Muitas empresas têm vindo a perceber que uma das fontes de dados mais importantes é o que o cliente pensa e diz sobre a sua empresa. Obtendo acesso a voz dos dados do cliente pode fornecer insights inestimáveis sobre comportamentos e ações. Cada vez mais, os clientes estão “vocalizar” em sites públicos.
O valor de entrada dos clientes pode ser muito maior, incorporando esses dados públicos em sua análise.