معماری داده بزرگ چیست؟

معماری داده بزرگ چیست؟ در این مقاله در مورد داده بزرگ توضیح دادیم و حالا درباره معماری و ساخت آن سخن خواهیم گفت. با ما همراه باشید.

معماری داده‌های بزرگ پایه و اساس تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به شمار می‌رود. معماری داده بزرگ سیستمی کلی است که برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌شود. با استفاده از آن می‌توان داده‌ها را برای اهداف تجاری تجزیه و تحلیل کرد ، و فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها را هدایت نمود. و نیز محیطی را فراهم کرد که در آن ابزارهای گوناگون تحلیلی بتوانند اطلاعات را استخراج کنند.

چارچوب معماری داده بزرگ به عنوان یک مدل معیار برای ایجاد زیرساخت‌ها و یافتن راه‌حل‌های پردازش داده بزرگ شناخته می‌شود.

این راه‌حل‌ها به همراه اجزای مورد استفاده در معماری ، نحوه جریان اطلاعات و جزئیات امنیتی در طراحی معماری داده بزرگ به صورت منطقی (و نه لزوماً فیزیکی) مورد توجه قرار می‌گیرند.

اجزای معماری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ معمولاً از چهار لایه منطقی تشکیل شده و چهار فرآیند اصلی را انجام می‌دهند:

لایه‌های معماری داده بزرگ

لایه منبع داده بزرگ

یک محیط داده بزرگ می‌تواند هم پردازش دسته‌ای و هم پردازش جریان برای تحلیل لحظه‌ای (real-time) را روی داده‌های دریافت شده از منابع داده انجام دهد. مانند انبارهای داده ، سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای ، برنامه‌های SaaS ، حسگرها و دستگاه‌های موجود در شبکه اینترنت اشیا. سپس این داده‌ها به لایه مدیریت و ذخیره‌سازی فرستاده می‌شوند.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  داده عمیق چیست و چه کاربردی دارد؟

لایه مدیریت و ذخیره‌سازی

داده‌ها را از منبع دریافت می‌کند و آن‌ها را به فرمت قابل فهم برای ابزار تجزیه و تحلیل داده تبدیل می‌کند و سپس با توجه به قالب آن ذخیره می‌کند.

لایه تجزیه و تحلیل

ابزارهای تجزیه و تحلیل هوش تجاری را از لایه ذخیره داده‌های بزرگ استخراج می‌کنند.

لایه مصرف

نتایج حاصل از لایه تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را دریافت کرده و به لایه خروجی مربوطه ارائه می‌دهد ، که به عنوان لایه هوش تجاری نیز شناخته می‌شود.

فرایند معماری داده‌های بزرگ

اتصال به منابع داده

اتصال دهنده‌ها و آداپتورها قادر به اتصال موثر هر قالب داده هستند و می‌توانند به انواع سیستم‌های مختلف ذخیره‌سازی ، پروتکل‌ها و شبکه‌ها متصل شوند.

اعمال حاکمیت بر داده‌ها

شامل حریم خصوصی و مقررات امنیتی است که از زمان بلعیدن (جذب داده‌ها) از طریق پردازش ، تجزیه و تحلیل ، ذخیره و حذف عمل می‌کند.

مدیریت سیستم‌ها

خوشه‌های توزیع شده در مقیاس بزرگ و با ویژگی مقیاس‌پذیر معمولاً پایه و اساس معماری مدرن داده‌های بزرگ هستند که باید به طور مداوم از طریق کنسول‌های مدیریت مرکزی نظارت شوند.

حفاظت از QoS

چارچوب QoS از تعیین کیفیت داده‌ها ، خط مشی‌های انطباق ، و تعداد و نیز میزان جذب و بلع داده پشتیبانی می‌کند.

در این مقاله درباره اینکه معماری داده بزرگ چیست صحبت کردیم. با تشکر از همراهی شما.

مطالب مرتبط
هوش تهدید چیست؟ 1 دقیقه

هوش تهدید چیست؟

golearnwork

هوش تهدید چیست؟ در این نوشتار می‌خواهیم درباب هوش تهدید، به عنوان عامل پیشگیرانه وقوع حوادث امنیتی مانند نفوذ و غیره صحبت کنیم. امروزه فناوری‌های دیجیتال در قلب کلیه صنعت‌ها و بیزینس‌ها قرار دارند. اتوماسیون و هوش مصنوعی باعث ایجاد انقلابی در مؤسسات اقتصادی و فرهنگی جهان شده است، اما خطراتی را نیز در قالب […]

1 دقیقه

انواع هوش تهدید چیست؟

golearnwork

انواع هوش تهدید چیست؟ در این نوشتار آموزشی بر آن شدیم که درباره انواع هوش تهدید مباحثی را مطرح کنیم. با ما همراه باشید. نوشتار اصلی: هوش تهدید چیست؟ همان‌طور که در بحث چرخه حیات هوش تهدید دیدیم، محصول نهایی بسته به نیازهای اولیه اطلاعاتی، منابع اطلاعات و مخاطبان مورد نظر متفاوت خواهد بود. تقسیم […]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سبد خرید
Subtotal 0 تومان