Arquitectura de Big Data en procesamiento y acceso a datos

El verdadero poder de grandes volúmenes de datos radica en ingerir cantidades masivas de datos de diversas fuentes. Big Data Architecture ayuda a gestionar esta enorme cantidad de datos proporcionando soluciones detalladas para almacenarlos, procesarlos y analizarlos.

Los datos recopilados de diferentes fuentes se pueden clasificar en: estructurados, semiestructurados y no estructurados. Una arquitectura de datos importante gestiona estos tipos de datos clasificados capa por capa y ayuda a proporcionar almacenamiento, análisis e informes de datos.

¿Qué es Big Data?

Hoy en día tenemos acceso a Internet y a teléfonos inteligentes, pero ¿alguna vez te has preguntado cuántos datos puede generar un solo teléfono inteligente? Deja en paz un teléfono inteligente; Piense en grandes organizaciones y empresas. ¿Dónde almacenan esta enorme cantidad de datos y cómo los gestionan todos? Es difícil procesar todos estos datos para un sistema informático tradicional. Entonces, ¿qué datos se clasifican como big data y cómo? Esto es posible con cinco conceptos: cantidad, velocidad, diversidad, integridad y valor.

Entendamos mejor este concepto con la ayuda de un ejemplo: Todos los datos que generan los centros de salud se producen simultáneamente todos los días, lo que atribuye velocidad a los datos; Además, se puede utilizar para otros fines, como la detección rápida de enfermedades, mejores tratamientos y beneficia enormemente al sector de la salud, lo que agrega integridad y valor a los datos. Ahora que hemos definido big data, analicemos cómo gestionarlos.

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¿Qué es la arquitectura de Big Data?

La arquitectura Big Data es el sistema central que soporta análisis de datos grandes. Es un diseño donde los datos se pueden registrar, procesar y analizar de manera óptima. En otras palabras, arquitectura de Big Data en la columna vertebral del análisis de datos que ayuda a extraer información útil de archivos basura que de otro modo se desperdiciarían. Con la ayuda de la arquitectura de datos, todos los datos generados se pueden utilizar y emplear en la dirección correcta.

Para comprender mejor la arquitectura de datos importantes, comprendamos sus capas y componentes.

Existen algunos de los componentes importantes de la arquitectura de datos:

1) Fuentes de datos: El proceso es identificar y recopilar todas las fuentes y categorías de datos. Los datos que se pueden recopilar generalmente se generan cuando utiliza una aplicación web o un sitio web, mira videos o usa sus teléfonos celulares. Archivos de registro del servidor web, bases de datos relacionales o fuentes de datos en tiempo real; Todas las fuentes que alimentan el proceso de extracción de datos están sujetas a esta definición.

2) Ingestión de datos: Se procesa a través del canal de ingesta de datos después de recopilar e identificar todas las fuentes de datos. Después de recopilar e identificar todas las fuentes de datos, el siguiente paso es procesar los datos a través del canal de ingesta de datos. herramientas de ingesta de datos Puede optimizar este proceso al gestionar de manera eficiente la transferencia de datos desde varias fuentes a los sistemas de almacenamiento, garantizando que los datos fluyan sin problemas hacia la arquitectura para su posterior procesamiento y análisis.

3) Almacenamiento de datos: Todos los datos se almacenan en el área de almacenamiento. Fecha lagos almacene bloques de datos masivos en varios formatos para limpiar y transformar datos. Una vez que todos los datos han sido recopilados, clasificados y almacenados, se envían para su preprocesamiento.

4) Preprocesamiento de datos: Antes de procesar los datos, se preprocesan en función de los criterios o requisitos específicos del cliente o de la empresa. Después de limpiar y transformar los datos, finalmente se envían para su procesamiento. Este preprocesamiento implica un paso crucial conocido como proceso de limpieza de datos, donde se identifican y corrigen inconsistencias, errores y discrepancias en los datos sin procesar. El proceso de limpieza de datos no solo elimina estos problemas sino que también garantiza la calidad y precisión de los datos, haciéndolos adecuados para su posterior procesamiento.

5) Procesamiento de datos: Mediante el procesamiento de datos, todos los datos se filtran, agregan y preparan para el análisis de grandes fragmentos de datos. Se utilizan varios enfoques para el procesamiento por lotes, incluidos trabajos de Hive, trabajos de U-SQL, Sqoop o Pig.

6) Ingestión de datos de mensajes en tiempo real: Luego, todos los datos generados se envían a un sistema de transmisión en tiempo real, lo que garantiza que los datos generados se reciban de manera secuencial y uniforme para el proceso de procesamiento por lotes.

7) Proceso de transmisión: Todos los datos generados en tiempo real se clasifican y agregan antes del análisis de los datos.

8) Almacenamiento de datos analíticos: Se utilizan herramientas de almacenamiento analítico para preparar los datos para su posterior análisis; las herramientas pueden estar basadas en HBase o cualquier otro datos no SQL tecnología de almacén.

9) Informes y análisis: Genera información sobre los datos procesados y utiliza elementos visuales interactivos para representar mejor la información sobre los datos. Con este fin, las arquitecturas de big data también pueden incluir una capa de modelado de datos, admitir BI de autoservicio e incluir exploración interactiva de datos.

10) Orquestación: Automatiza el flujo de trabajo asociado con operaciones de procesamiento de datos redundantes.

Tipos de arquitectura de Big Data

Hay dos tipos de Arquitectura Big Data: Arquitectura Lambda y Arquitectura Kappa.

Algunas capas permanecen constantes para los tipos mencionados: fuente de datos, almacenamiento de datos, gobernanza de big data y consumo de datos.

1) Arquitectura Lambda

El patrón Lambda tiene procesamiento por lotes y en tiempo real. Puede considerarse como una combinación de dos sistemas. Aquí discutiré tres patrones de arquitectura lambda:

● capa de porción solo por lotes: En este patrón, la capa por lotes ingiere datos y calcula los valores, seguida de una capa de servicio dedicada y luego la capa de consumo lee desde la capa de servicio. Como se mencionó anteriormente, la arquitectura Lambda es una combinación de procesamiento por lotes y en tiempo real; el procesamiento en tiempo real aquí está habilitado por una capa de velocidad que ingiere, calcula y produce resultados utilizados directamente por la capa de consumo.

● capa de servicio dedicada: En este patrón, al igual que la capa por lotes tiene una capa de publicación dedicada, hay una capa de publicación dedicada para la capa de velocidad.

● Capa de porción común: combina la capa de servicio del lote y la capa de servicio de velocidad en una capa estándar, que alimenta la capa de consumo.

2) Arquitectura Kappa

La arquitectura Kappa elimina la necesidad de una capa por lotes y se centra únicamente en el procesamiento en tiempo real. Aquí, el procesamiento en tiempo real se realiza utilizando una capa de transmisión que envía el valor calculado a una capa de servicio dedicada. Esta salida luego es utilizada por la capa de consumo, eliminando el procesamiento por lotes.

Herramientas y técnicas de Big Data

Las herramientas de big data se pueden clasificar en cuatro categorías:

Procesamiento masivo en paralelo (MPP)

MPP, o procesamiento masivo paralelo, es un paradigma de procesamiento en el que cientos y miles de nodos realizan diferentes partes de una tarea computacional en paralelo con sus dispositivos de entrada y salida y su memoria. Por lo general, realizan tareas informáticas cotidianas comunicándose entre sí a través de conexiones a Internet de alta velocidad.

Bases de datos sin SQL

Una base de datos No-SQL o no relacional es una base de datos estructurada que contiene todos los datos heterogéneos no estructurados en un dominio. Convierte todos los datos no estructurados del dominio en un formato estructurado porque, sin estructura, los datos no se pueden almacenar en la base de datos. Las bases de datos sin SQL son famosas por su escalabilidad y versatilidad.

Herramientas de procesamiento y almacenamiento distribuido

Como sugiere el nombre, una base de datos distribuida se encuentra dispersa en una red interconectada de sistemas informáticos. Cada receptor de base de datos tiene sus unidades de procesamiento. Azure, Amazon EMR y MS SQL son plataformas líderes de distribución y procesamiento de datos.

Herramientas de computación en la nube

Nube La informática ofrece la entrega de recursos informáticos configurables a través de Internet. Es un servicio pago que resulta muy útil para manejar grandes cantidades de datos.

Aplicaciones de arquitectura de big data

Big data utiliza marcos como Cassandra, Hadoop y Spark para almacenar y analizar datos voluminosos. Aunque puede haber muchas otras aplicaciones de la arquitectura Big Data, sólo he comentado dos.

1) Salud

Cada año se produce una cantidad considerable de datos en los sectores de la salud; con el crecimiento de las tecnologías, se prevé que los sectores de la salud crecerán enormemente; por lo tanto, utilizar todos los recursos actuales de la mejor manera posible ahorrará gastos futuros en estos sectores. El uso de una arquitectura de datos significativa en el campo de la salud les ayudará a analizar todos sus recursos, brindándoles mejores soluciones. Otros beneficios incluyen detectar o tratar enfermedades en una fase temprana o analizar el mejor tratamiento posible para sus pacientes.

2) Sector manufacturero

El sector manufacturero es la columna vertebral de la economía y siempre ha trabajado para encontrar innovaciones y tecnologías que generen más eficiencia y mejoren la calidad del trabajo. Para lograr una mayor sostenibilidad y tasa de crecimiento, los países han comenzado a analizar sus conjuntos de datos: el sector manufacturero almacena más datos que cualquier otro sector. La fuente de una producción tan masiva de datos debería utilizar una arquitectura de datos significativa para utilizar todos sus datos de manera eficiente y eficaz y contribuir al desarrollo de la nación. Algunos otros beneficios: Ayuda a investigar mejor. La nueva arquitectura de datos permite que los conjuntos de datos antiguos colaboren con los nuevos y utilicen toda la información existente de manera más integral. Ayude a los fabricantes a mejorar sus productos utilizando conjuntos de datos de extracción de mercado.

Conclusión

Necesitamos pensar y analizar para lograr avances científicos y tecnológicos. Para los seres humanos, es su cerebro el que hace este trabajo. Así, la arquitectura Big Data puede verse como un cerebro digital. Su crecimiento requiere métodos eficaces para analizar los datos generados diariamente. No sólo eso, sino que los informes analíticos también deberían poder proporcionar información útil para guiar las decisiones estratégicas de la empresa. Un plan de arquitectura de big data sólido y bien integrado permite el análisis y proporciona muchos beneficios en términos de ahorro de tiempo y obtención de conocimientos.