مقیاس پذیری در داده کاوی چیست؟

مقیاس پذیری در داده کاوی چیست؟ در این مقاله قصد داریم درباره مقیاس پذیری در داده کاوی، به ویژه داده‌های بزرگ مطالبی را بیان کنیم. با ما همراه باشید.

مقاله اصلی: داده کاوی چیست؟

هم‌چنین بخوانید: مقیاس پذیری چیست؟

پروژه‌های کلان داده و تجزیه‌وتحلیل می‌توانند به کسب‌وکار شما کمک شایانی کنند، اما عملکرد آن‌ها مستقیماً به سخت افزار مورد استفاده بستگی دارد. یک مشکل رایج عدم مقیاس‌پذیری است، زمانی که پروژه شما شروع به استفاده از مقدار زیادی از منابع می‌کند.

عدم توانایی در رشد زیرساختی هم‌زمان با افزایش حجم داده‌های شما باعث ایجاد تنگنا در حجم کار داده‌های بزرگ و تجزیه‌وتحلیل شما می‌شود. یک سیستم غیر مقیاس‌پذیر به این معنی است که زیرساخت در نهایت به محدودیت منابع خود خواهد رسید.

مهاجرت به زیرساخت‌های مختلف فرآیندی پیچیده و زمان‌بر است که باعث خرابی و هزینه‌های قابل توجهی می‌شود.

چرا مدیریت حجم کاری داده‌های بزرگ چنین فرآیند پیچیده‌ای است؟

به چند دلیل:

۱. روش‌های جمع‌آوری داده‌ها و منابع داده گسترده و متنوع هستند.

۲. ابزارهای کلان داده معمولاً تخصصی هستند.

۳. شما باید ابزارهای کلان داده مناسب را برای مورد استفاده خود انتخاب کنید.

۴. مدیریت داده‌ها منجر به مشکلات امنیتی می‌شود.

۵. شما باید قوانین داخلی و بین‌المللی را رعایت کنید.

۶. وجود گلوگاه‌های عملکرد به دلیل محدودیت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری.

۷. محدودیت‌های سخت‌افزاری برای پروژه‌های کلان داده و تجزیه‌وتحلیل

اگر تجربه عملکرد کند یا با وقفه در خدمات داشتید، ممکن است لازم باشد زیرساخت‌های خود را بررسی کنید. چند دلیل وجود دارد که چرا عملکرد شما ممکن است کند یا نامنظم باشد:

۱. استفاده زیاد از CPU: پروژه‌های کلان داده و پروژه‌های تحلیلی به قدرت محاسباتی بالایی نیاز دارند تا استفاده از CPU به گلوگاه‌ها نرسد و در نهایت عملکرد را کاهش دهد.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده کاوی چیست؟

۲. حافظه کم: سرورهایی که حافظه کافی برای مدیریت بار ورودی ندارند، می‌توانند زیرساخت را به طور کامل تنزل دهند و نیاز به ارتقای RAM داشته باشند.

۳. ورودی/خروجی دیسک بالا: درایوهای اسپیندل سنتی ممکن است از نظر سرعت خواندن و نوشتن کافی نباشند.

۴. استفاده زیاد از دیسک: دیسک‌های سرور خالی شده می‌توانند باعث ایجاد گلوگاه شوند و نیاز به مقیاس‌گذاری داده‌ها داشته باشند.

۵. هنگام اجرای حجم کاری داده‌های بزرگ، به دلیل احتمال زیاد افزایش حجم داده، ممکن است مصرف بالای CPU، حافظه کم و مصرف زیاد دیسک را سریع‌تر تجربه کنید و پیکربندی شما به درستی کار نکند. پایگاه‌های اطلاعاتی بسیاری از شرکت‌ها در حجم زیادی از داده‌هایی غوطه‌ور هستند که نیاز به مقیاس‌بندی دارند.

چرا مقیاس‌پذیری برای پروژه‌های داده بزرگ و آنالیز داده بسیار مهم است؟

به طور کلی، یک زیرساخت داده بزرگ به یک شبکه سریع و سرورهایی نیاز دارد که قدرت محاسباتی قابل توجهی را ارائه دهند. برای اجرای پروژه‌های کلان داده و تجزیه‌وتحلیل، زیرساخت سرور باید قدرتمند و متناسب با اندازه کسب‌وکار شما باشد، اما هم‌چنین به اندازه کافی انعطاف پذیر باشد تا بتواند مسیر رشد شما را تطبیق دهد.

داده‌ها به صورت تصاعدی در حال رشد هستند و می‌توانند سیستم داده شما را بیش از دچار افزونگی بار کنند. تغییر ناگهانی در حجم داده ها می‌تواند باعث ایجاد گلوگاه در پیکربندی شما شود که این امر می‌تواند منجر به خرابی شود. هیچ‌کس تعطیلی نمی‌خواهد.

شما می‌خواهید که سیستم‌های پردازش داده شما قابلیت‌های پردازش خود را همراه با حجم داده‌ها افزایش دهند. این بدان معناست که سیستم باید رشد تصاعدی داده‌ها را پیش‌بینی کند و تکامل جریان اطلاعات را مدیریت کند.

راه‌حل‌های مقیاس‌بندی

هنگامی که تصمیم به مقیاس‌بندی دارید، دو راه وجود دارد:

مقیاس‌گذاری عمودی: این نوع مقیاس‌بندی عمودی به معنای جایگزینی سرور شما با سروری است که سریع‌تر و دارای منابع قدرتمندتر (CPU و حافظه) است. مقیاس‌بندی معمولاً یک ویژگی است که در فضای ابری یافت می‌شود، زیرا سرورهای اختصاصی را نمی‌توان به راحتی مقیاس‌بندی کرد (زیرا جابجایی نیاز به رفتن به مرکز داده برای تغییر دستی سرور و مرور زمان دارد). توقف قابل توجه. با این حال، گزینه دیگری در دسترس است. سرورهای بره فلزی نوعی سرور اختصاصی با امکانات هستند.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  متن کاوی (تحلیل متن) چیست؟

مقیاس‌گذاری افقی: این نوع مقیاس افقی شامل استفاده از سرورهای بیشتری برای محاسبات موازی است. این بهترین برای یک پروژه تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ یا زمان واقعی (Real-Time) در نظر گرفته می‌شود، زیرا می‌توانید از همان ابتدا زیرساخت مناسبی را برای مورد استفاده خود طراحی کنید و در آینده به تعداد مورد نیاز سرور اضافه کنید.

هم‌چنین می‌توانید یک متعادل‌کننده بار اضافه کنید تا درخواست‌های دریافت را به طور هم‌زمان مدیریت کند و بار را بین چندین سرور توزیع کند. مقیاس‌پذیری افقی باعث کاهش هزینه‌ها در بلندمدت می‌شود.

در دنیای واقعی

فرض کنید یک پروژه تحلیلی بلادرنگ دارید. شاید در ابتدا فقط هر چند دقیقه یک بار چند درخواست دریافت کنید، زیرا تازه شروع به کار کرده‌اید و داده‌های زیادی برای تجزیه‌وتحلیل وجود ندارد. در برخی مواقع درخواست‌های دیگر شروع می‌شوند و متوجه می‌شوید که پایگاه داده دیگر به درستی کار نمی‌کند، زیرا فضای دیسک تقریباً پر است، CPU در 80٪ مواقع مشغول است و RAM به سرعت پر می‌شود.

اکنون زمان افزایش مقیاس و ارتقاء به یک سرور قدرتمندتر است. تا زمانی که ارتقاء به طور خودکار و با کم‌ترین زمان از کار افتادن اتفاق بیفتد، مانند سرورهای bare-metal، برای موفقیت آماده هستید.

با گذشت زمان، کسب‌وکار شما شروع به بزرگ‌تر شدن می‌کند و شروع به دریافت چند صد درخواست در دقیقه می‌کنید. اکنون زمان افزایش مقیاس است. مثلاً 20 ماشین با طرح پایگاه داده یکسان دریافت می کنید، هر ماشین فقط حاوی بخشی از داده‌ها است، که به گونه‌ای به هم متصل شده‌اند. (طراحی‌های این‌جا قابل تنظیم هستند و ابن امر به مورد استفاده شما بستگی دارد.) این کار به سیستم شما اجازه می‌دهد تا به خوبی کار کند و بتوانید داده‌های بلادرنگ را به درستی مدیریت و تجزیه‌وتحلیل کنید.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  تفاوت داده بزرگ و یادگیری ماشین چیست؟

مقیاس‌پذیری افقی ارائه شده توسط Hadoop برای شرکت‌هایی با نیازهای ذخیره‌سازی، مدیریت و تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ، مانند این مورد، نقطه قوتی است. MongoDB هم‌چنین از مقیاس‌پذیری افقی با استفاده از اشتراک‌گذاری پشتیبانی می‌کند. (به طور خودکار داده‌ها را در سراسر خوشه با توزیع آن در بین خرده‌های فیزیکی متعادل می‌کند).

از کدام زیرساخت استفاده کنیم؟

در حالی که ابر عمومی به دلیل ویژگی مقیاس‌پذیری خود شناخته شده است، اجرای حجم کاری داده‌های بزرگ و تجزیه‌وتحلیل در فضای ابری کار پیچیده‌ای است. یک ماشین فیزیکی، مانند یک bare-metal که اختصاصی و برای یک مستأجر است، تقریباً همیشه از یک راهکاد مجازی شده، مانند ابر عمومی، عملکرد بهتری دارد، به خصوص زمانی که صحبت از جذب داده در زمان واقعی می‌شود.

حجم بالای داده‌هایی که در پروژه‌های کلان داده تجزیه‌وتحلیل می‌شوند، می‌توانند با تنگناهای بیشتری در فضای ابری مواجه شوند و منجر به هزینه‌های اضافی نسبت به یک ماشین اختصاصی، مانند یک سرور bare-metal شوند.

سرورهای bare-metal هم قدرت ماشین‌های اختصاصی و هم انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری ابر را ارائه می‌دهند که برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ، داده‌های بزرگ، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین و داده‌های علمی بسیار ضروری هستند. با عملکرد سرورهای bare-metal و سرعت شبکه لایه 2، می توانید زیرساخت قدرتمند مورد نیاز خود را راه اندازی کنید و در عین حال از مقیاس‌پذیری هم به صورت افقی و هم به صورت عمودی لذت ببرید.

در این مقاله درباره این که مقیاس پذیری در داده کاوی چیست، مباحثی را مطرح نمودیم. با تشکر از توجه و مطالعه شما.

منابع

۱. مقیاس‌پذیری در داده کاوی – ترجمه از انگلیسی

سهراب محمدی

مهندس سهراب محمدی هستم، دانش آموخته کامپیوتر از دانشگاه خوارزمی تهران؛ رتبه ۹۲۸ کنکور سراسری؛ متخصص ماشین لرنینگ و علم داده؛ انجام دهنده پروژه های صنعتی دانشگاهی معتبر ؛ و سابقه فعالیت به عنوان مسئول آنالیز دیتا و تنظیم الگوریتم دارم.

مطالب مرتبط
1 دقیقه

اسکوپ پروژه چیست؟

گروه تجاری و کارآفرینی پرداس

اسکوپ پروژه چیست؟ اسکوپ پروژه همان محدوده و مرزهای یک پروژه است. در این آموزش به آن خواهیم پرداخت. اسکوپ پروژه چیست؟ اسکوپ (Scope) یا محدوده پروژه ، حدود و مرزهایی است که مشخص می‌کند یک پروژه مشخص تا کجا و چه بخش‌هایی کارایی دارد و چه بخش‌هایی دیگر مرتبط با پروژه نیست. برای تمثیل […]

1 دقیقه

هاست چیست؟ انواع و کارکردهای آن چیست؟

golearnwork

هاست چیست؟ انواع آن کدام است؟ کارکرد آن چیست؟ هاست اختصاصی ، اشتراکی ، مجازی و … چیست؟ برای رسیدن به پاسخ همراهان باشید. هاست به معنای میزبان ، وظیفه میزبانی از سایت‌ها یک سری خدمات را بر عهده دارد. هاستینگ چیست؟ شرکتی است که خدمات میزبانی هاست را ارائه می‌دهد. سرور چیست؟ سرور یک […]

دیدگاهتان را بنویسید

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

سبد خرید
Subtotal 0 تومان