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大数据面临的挑战:当大数据遭遇云计算

發(fā)布時(shí)間:2023/12/10 编程问答 37 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 大数据面临的挑战:当大数据遭遇云计算 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
本文講的是大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn):當(dāng)大數(shù)據(jù)遭遇云計(jì)算,大數(shù)據(jù)正在徹底改變IT世界。那么,什么樣的數(shù)據(jù)談得上數(shù)據(jù)呢?

  根據(jù)IDC的報(bào)告,未來(lái)十年全球大數(shù)據(jù)將增加50倍。僅在2011年,我們就將看到1.8ZB(也就是1.8萬(wàn)億GB)的大數(shù)據(jù)創(chuàng)建產(chǎn)生。這相當(dāng)于每位美國(guó)人每分鐘寫3條Tweet,而且還是不停地寫2.6976萬(wàn)年。在未來(lái)十年,管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的服務(wù)器的數(shù)量將增加10倍以便迎合50倍的大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)。

  毫無(wú)疑問(wèn),大數(shù)據(jù)將挑戰(zhàn)企業(yè)的存儲(chǔ)架構(gòu)及數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施等,也會(huì)引發(fā)云計(jì)算、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能等應(yīng)用的連鎖反應(yīng)。2011年企業(yè)會(huì)將更多的多TB(1TB=1000GB)數(shù)據(jù)集用于商務(wù)智能和商務(wù)分析;到2020年,全球數(shù)據(jù)使用量預(yù)計(jì)暴增44倍,達(dá)到35.2ZB(1ZB=10億TB)。

  大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)——RISC已無(wú)法滿足未來(lái)的企業(yè)架構(gòu)需求

  對(duì)于海量的數(shù)據(jù)信息,如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的應(yīng)用成了現(xiàn)今數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的規(guī)律性的內(nèi)容,解決數(shù)據(jù)的應(yīng)用質(zhì)量問(wèn)題。充分利用有用的數(shù)據(jù),廢棄虛偽無(wú)用的數(shù)據(jù),是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的最重要的應(yīng)用。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性很強(qiáng),即其中的數(shù)據(jù)為完全結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),而目前數(shù)據(jù)最大特點(diǎn)就是半結(jié)構(gòu)化,因此此類數(shù)據(jù)挖掘比面向單個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘要復(fù)雜得多。

  談到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)候,大家不免就會(huì)買存儲(chǔ)設(shè)備,選服務(wù)器,不管是IBM Power或者是Oracle架構(gòu)的,這些其實(shí)都是在傳統(tǒng)時(shí)代非常有名的數(shù)據(jù)庫(kù)品牌,把它構(gòu)建在一起,構(gòu)成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),微軟、COCNOS等都提供解決方案。

  但從目前來(lái)看,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足未來(lái)的企業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)。

  對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō),不光要有高擴(kuò)展性,而且是動(dòng)態(tài)的需求,能夠讓設(shè)備自由擴(kuò)充,不用去管數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、應(yīng)用具體運(yùn)行在這些機(jī)器的哪一臺(tái)上,這些計(jì)算能力的耗費(fèi)完全是根據(jù)業(yè)務(wù)的伸縮而來(lái)的。

  傳統(tǒng)的架構(gòu)做這類的項(xiàng)目十年到二十年的時(shí)間,它們有一個(gè)特點(diǎn),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的訪問(wèn)和傳統(tǒng)的不同,所謂的不同就是查詢特別大,查詢的語(yǔ)句特別長(zhǎng)、特別復(fù)雜,不像去銀行的存提款只是在眾多的記錄中查詢一兩條,它符合大數(shù)據(jù)查詢的特征,傳統(tǒng)的查詢索引作用非常有限。在數(shù)據(jù)庫(kù)中涉及多張表的連接,同時(shí)還有匯總、算標(biāo)準(zhǔn)差等復(fù)雜的運(yùn)算。但是相反它的并發(fā)請(qǐng)求不是很多,一個(gè)企業(yè)就是人再多,不會(huì)同時(shí)超過(guò)一千個(gè)業(yè)務(wù)分析員在分析數(shù)據(jù)。

  因此,在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)誕生的第一天,系統(tǒng)一直就有一個(gè)瓶頸,要把大查詢分解成小任務(wù),這些小任務(wù)由并行的服務(wù)器來(lái)完成,我們強(qiáng)調(diào)小的機(jī)器要多,而不要大的機(jī)器CPU數(shù)少。因此,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)天生就是MPP、開(kāi)放架構(gòu)的CPU加上并行擴(kuò)展橫向擴(kuò)展數(shù)量,從這方面來(lái)看,擴(kuò)展性較差,并行處理能力有限的RISC架構(gòu)已經(jīng)不能代表未來(lái)的企業(yè)架構(gòu)。

  而以英特爾為代表的X86處理器天生就是為大數(shù)據(jù)應(yīng)用而生,Oracle推出的Exadata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器采用了英特爾至強(qiáng)(Nehalem)處理器、DDR3內(nèi)存和40Gbps InfiniBand,Exadata數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)第二版的CPU、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)速度分別提高了80%、200%、100%,單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器內(nèi)存容量則達(dá)到了72GB,原始磁盤容量和每機(jī)架磁盤容量達(dá)到100TB、336TB,Sun FlashFire內(nèi)存卡則實(shí)現(xiàn)了高性能的OLTP。

  當(dāng)大數(shù)據(jù)遭遇云計(jì)算

  云計(jì)算為什么能盛行呢?在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域應(yīng)用系統(tǒng)的構(gòu)建:客戶群體是不確定的、系統(tǒng)規(guī)模不確定、系統(tǒng)投資不固定、業(yè)務(wù)應(yīng)用有很清晰的并行分割特征、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的構(gòu)建、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)規(guī)模可估算、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的系統(tǒng)投資與業(yè)務(wù)分析的價(jià)值和回報(bào)相關(guān)、商業(yè)智能應(yīng)用屬于整體應(yīng)用、Saas模式構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。

  在大數(shù)據(jù)技術(shù)上用云計(jì)算構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)成為熱門話題,這當(dāng)中包括大數(shù)據(jù)管理,分布式進(jìn)行文件系統(tǒng),如Hadoop、Mapreduce數(shù)據(jù)分割與訪問(wèn)執(zhí)行;同時(shí)SQL支持,以Hive HADOOP為代表的SQL界面支持。從系統(tǒng)需求來(lái)看,大數(shù)據(jù)的架構(gòu)對(duì)系統(tǒng)提出了新的挑戰(zhàn):

  1、集成度更高:這意味著一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)箱最大限度完成特定任務(wù),華碩不久推出的一款高密度機(jī)架式服務(wù)器RS720,2U高度最大能采用支持4個(gè)雙路計(jì)算節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)單機(jī)8個(gè)英特爾5600系列處理器和高達(dá)總計(jì)768G內(nèi)存資源。

  2、配置更合理、速度更快:存儲(chǔ)、控制器、I/O通道、內(nèi)存、CPU、網(wǎng)絡(luò)均衡設(shè)計(jì),針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)訪問(wèn)最優(yōu)設(shè)計(jì),比傳統(tǒng)類似平臺(tái)高出一個(gè)數(shù)量級(jí)以上,這方面的經(jīng)典案例是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)頭號(hào)廠商Teradata,其采用雙路Xeon六核處理器的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)5650可輕松為數(shù)千名用戶處理更復(fù)雜、更大量的工作負(fù)載、持續(xù)負(fù)載以及批負(fù)載、操作性查詢、簡(jiǎn)單報(bào)表和復(fù)雜的分析,所有功能均在同一個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行。與上一代產(chǎn)品相比,動(dòng)態(tài)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)5650的性能提高了43%,占地面積保持不變,減少了能源消耗和空間需求。

  3、整體能耗更低:同等計(jì)算任務(wù),能耗最低。

  4、系統(tǒng)更加穩(wěn)定可靠:能夠消除各種單點(diǎn)故障環(huán)節(jié),統(tǒng)一一個(gè)部件、器件的品質(zhì)和標(biāo)準(zhǔn)。

  5、管理維護(hù)費(fèi)用低:數(shù)據(jù)藏的常規(guī)管理全部集成。

  6、可規(guī)劃和預(yù)見(jiàn)的系統(tǒng)擴(kuò)容、升級(jí)路線圖。

  云計(jì)算環(huán)境作為大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

  1.云計(jì)算環(huán)境中基本計(jì)算單元的分化

  企業(yè)云計(jì)算平臺(tái)上雖然有多個(gè)并行計(jì)算的CPU,但并沒(méi)有創(chuàng)造出具有超強(qiáng)數(shù)據(jù)處理能力的超級(jí)CPU,因此云計(jì)算平臺(tái)需要的是有并行運(yùn)算能力的軟件系統(tǒng)。同時(shí),當(dāng)所有用戶的數(shù)據(jù)全部放在云端時(shí),雖然存儲(chǔ)容量可以很方便地?cái)U(kuò)充,但面對(duì)大量用戶同時(shí)發(fā)起的海量數(shù)據(jù)處理請(qǐng)求,簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理邏輯已經(jīng)無(wú)法滿足需要。

  可以看到,國(guó)內(nèi)有相當(dāng)多的電商企業(yè),用小型機(jī)和Oracle扛了好幾年,并請(qǐng)了全國(guó)最牛的Oracle的專家不停優(yōu)化他的Oracle和小型機(jī),初期發(fā)展可能很快,但是后來(lái)由于數(shù)據(jù)量激增,業(yè)務(wù)開(kāi)始受到嚴(yán)重影響,最典型的例子無(wú)疑是京東商城前段時(shí)間發(fā)生的大規(guī)模訪問(wèn)請(qǐng)求宕機(jī)事件,因此他們開(kāi)始逐漸放棄了Oracle或者M(jìn)S-SQL,并逐漸轉(zhuǎn)向MySQL X86的分布式架構(gòu)。

  目前的基本計(jì)算單元常常是普通的X86服務(wù)器,它們組成了一個(gè)大的云,而未來(lái)的云計(jì)算單元里有可能有存儲(chǔ)單元、計(jì)算單元、協(xié)調(diào)單元,總體的效率會(huì)更高。

  2、對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的需求

  在應(yīng)對(duì)大規(guī)模訪問(wèn)的時(shí)候有一些系統(tǒng)穩(wěn)定性的追求,來(lái)自很多方面,來(lái)自網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)庫(kù)穩(wěn)定性。對(duì)系統(tǒng)而言,需要把握一個(gè)大原則,需要消除任何單點(diǎn)故障。不光是網(wǎng)絡(luò)上單點(diǎn)故障,還有來(lái)自你呼叫中心里的單點(diǎn)故障,只要有單點(diǎn)故障一定要消除掉。因?yàn)閷?duì)于電商行業(yè)而言,每一秒都是錢,電子商務(wù)業(yè)務(wù)如果宕機(jī)一個(gè)小時(shí),損失多少是可以算出來(lái)的,電商行業(yè)需要非常全面的技術(shù)系統(tǒng)監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)。有時(shí)候你會(huì)發(fā)現(xiàn)你如果通過(guò)技術(shù)系統(tǒng)的監(jiān)控去推導(dǎo)出你的技術(shù)發(fā)生問(wèn)題已經(jīng)晚了。


作者:王玉圓

來(lái)源: IT168

原文標(biāo)題:大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn):當(dāng)大數(shù)據(jù)遭遇云計(jì)算

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据面临的挑战:当大数据遭遇云计算的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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