Kepentingan Virtualisasi ke Data Besar - dummies

Memecahkan cabaran data besar memerlukan pengurusan sejumlah besar kedai data yang sangat diedarkan bersama dengan penggunaan perhitungan- dan aplikasi intensif data. Virtualisasi menyediakan tahap kecekapan tambahan untuk menjadikan platform data besar realiti. Walaupun perbualan secara teknis bukanlah keperluan untuk analisis data besar, rangka kerja perisian lebih efisien dalam persekitaran maya.

Perbualan mempunyai tiga ciri yang menyokong skalabilitas dan kecekapan operasi yang diperlukan untuk persekitaran data besar:

• Pemisahan: Dalam virtualisasi, banyak aplikasi dan sistem operasi disokong dalam satu sistem fizikal memisahkan sumber yang ada.

• Pengasingan: Setiap mesin maya diasingkan dari sistem fizikal tuan rumah dan mesin virtual lain. Kerana pengasingan ini, jika satu contoh maya runtuh, mesin maya yang lain dan sistem tuan rumah tidak terjejas. Di samping itu, data tidak dikongsi antara satu contoh maya dan yang lain.

• Encapsulation: Mesin maya boleh diwakili sebagai satu fail, jadi anda boleh mengenal pasti dengan mudah berdasarkan perkhidmatan yang disediakannya.

Misteri pelayan data yang besar

Dalam virtualisasi pelayan, satu pelayan fizikal dibahagikan kepada beberapa pelayan maya. Perkakasan dan sumber mesin - termasuk memori akses rawak (RAM), CPU, cakera keras, dan pengawal rangkaian - boleh dim virtualisasi ke dalam siri mesin maya yang masing-masing menjalankan aplikasi dan sistem operasi mereka sendiri.

Mesin maya (VM) adalah perwakilan perisian mesin fizikal yang boleh melaksanakan atau melaksanakan fungsi yang sama seperti mesin fizikal. Lapisan tipis perisian sebenarnya dimasukkan ke dalam perkakasan yang mengandungi monitor mesin maya, atau hypervisor .

Perbualan pelayan menggunakan hypervisor untuk memberikan kecekapan penggunaan sumber fizikal. Sudah tentu, pemasangan, konfigurasi, dan tugas pentadbiran dikaitkan dengan menubuhkan mesin maya ini.

Perbualan pelayan membantu untuk memastikan platform anda dapat skala seperti yang diperlukan untuk mengendalikan jumlah besar dan pelbagai jenis data yang termasuk dalam analisis data besar anda. Anda mungkin tidak mengetahui tahap kelantangan yang diperlukan sebelum anda memulakan analisis anda. Ketidakpastian ini menjadikan keperluan untuk virtualisasi pelayan lebih besar, memberikan persekitaran anda dengan kemampuan untuk memenuhi permintaan yang tidak dijangka untuk memproses set data yang sangat besar.

Selain itu, virtualisasi pelayan menyediakan asas yang membolehkan banyak perkhidmatan awan digunakan sebagai sumber data dalam analisis data yang besar. Virtualisasi meningkatkan kecekapan awan yang menjadikan banyak sistem kompleks lebih mudah untuk dioptimumkan.

Perbualan aplikasi data yang besar

Aplikasi virtualisasi infrastruktur menyediakan cara yang efisien untuk mengurus aplikasi dalam konteks dengan permintaan pelanggan. Aplikasi ini dikemas dalam cara yang menghapus kebergantungannya daripada sistem komputer fizikal yang mendasarinya. Ini membantu meningkatkan kebolehmampuan dan kemudahalihan keseluruhan aplikasi.

Selain itu, perisian virtualisasi infrastruktur aplikasi biasanya membolehkan dasar dan keperluan penggunaan kod perniagaan untuk memastikan bahawa setiap aplikasi anda memanfaatkan sumber maya dan fizikal dengan cara yang boleh diramalkan. Kecekapan diperoleh kerana anda dapat dengan lebih mudah menyebarkan sumber IT mengikut nilai perniagaan relatif aplikasi anda.

Aplikasi virtualisasi infrastruktur yang digunakan dalam kombinasi dengan virtualisasi pelayan dapat membantu memastikan perjanjian tingkat layanan bisnis dipenuhi. Pengkomputeran pelayan memantau penggunaan CPU dan memori, tetapi tidak memperhitungkan variasi keutamaan perniagaan ketika memperuntukkan sumber.

Rangkaian virtualisasi data besar

Rangkaian virtualisasi menyediakan cara yang efisien untuk menggunakan rangkaian sebagai kumpulan sumber sambungan. Daripada bergantung pada rangkaian fizikal untuk mengurus lalu lintas, anda boleh membuat pelbagai rangkaian maya menggunakan semua pelaksanaan fizikal yang sama. Ini berguna jika anda perlu menentukan rangkaian untuk pengumpulan data dengan satu set ciri prestasi dan kapasiti dan rangkaian lain untuk aplikasi dengan prestasi dan kapasiti yang berbeza.

Memodenkan rangkaian membantu mengurangkan kesesakan ini dan meningkatkan keupayaan untuk menguruskan data diedarkan besar yang diperlukan untuk analisis data besar.

Pemproses data besar dan virtualisasi memori

Proses perbualan pemprosesan membantu mengoptimumkan pemproses dan memaksimumkan prestasi. Memori virtualisasi memadam memori daripada pelayan.

Dalam analisis data yang besar, anda mungkin telah mengulangi pertanyaan tentang set data yang besar dan penciptaan algoritma analisis lanjutan, semuanya direka untuk mencari corak dan trend yang belum difahami. Analisis lanjutan ini memerlukan banyak kuasa pemprosesan (CPU) dan memori (RAM). Untuk beberapa pengiraan ini, ia boleh mengambil masa yang lama tanpa mencukupi CPU dan sumber memori.

Data besar dan virtualisasi storan

Pemodelan data boleh digunakan untuk membuat platform bagi perkhidmatan data yang dinamik. Ini membolehkan data mudah dicari dan dihubungkan melalui sumber rujukan bersatu. Akibatnya, data virtualisasi menyediakan perkhidmatan abstrak yang menyampaikan data dalam bentuk yang konsisten tanpa mengira pangkalan data fizikal yang mendasarinya. Selain itu, data virtualisasi mendedahkan data cache kepada semua aplikasi untuk meningkatkan prestasi.

Penyediaan virtualisasi penyimpanan menggabungkan sumber penyimpanan fizikal supaya mereka lebih berkesan dikongsi. Ini mengurangkan kos penyimpanan dan memudahkan pengurusan kedai data yang diperlukan untuk analisis data besar.