ビッグデータ テクノロジー アーキテクチャのどの層が統計ベースのデータを提供しますか?

ビッグ データ テクノロジー アーキテクチャの分析レイヤーは、統計ベースのデータ マイニングおよび機械学習アルゴリズムを提供します。ビッグ データ インフラストラクチャは、ベース レイヤー、管理レイヤー、分析レイヤー、アプリケーションを含むスタック テクノロジー アーキテクチャとして構築されます。レイヤー: レイヤーはデータ セットの分析と解釈に使用され、企業がデータの価値についての洞察を得るのに役立ちます。

#このチュートリアルの動作環境: Windows 10 システム、DELL G3 コンピューター。

ビッグ データ テクノロジー アーキテクチャの分析レイヤーは、統計に基づいたデータを提供します

ビッグ データ インフラストラクチャは、ベース レイヤー、管理レイヤー、分析を含むスタック テクノロジー アーキテクチャとして構築されます。レイヤー、アプリケーションレイヤー。

ビッグデータの 4 層スタック技術アーキテクチャ:

1. 基本層

最初の層はビッグデータ全体として機能しますテクノロジー アーキテクチャ 基盤の最下位層もベース層です。ビッグ データ スケールのアプリケーションを実現するには、企業は高度に自動化され、水平方向に拡張可能なストレージおよびコンピューティング プラットフォームを必要とします。このインフラストラクチャは、以前のストレージ サイロから、共有機能を備えた大容量ストレージ プールに進化する必要があります。容量、パフォーマンス、スループットは直線的に拡張可能である必要があります。

クラウド モデルは、データへのアクセスを促進し、大規模な問題に対処するための柔軟なリソース プールを提供し、大量のデータを保存する方法と、データの操作に必要なコンピューティング リソースを蓄積する方法の問題を解決します。 。クラウドでは、データがプロビジョニングされ、複数のノードに分散されるため、データが必要なユーザーに近づくため、応答時間が短縮され、生産性が向上します。

2. 管理

マルチソース データの詳細な分析をサポートするには、ビッグ データ テクノロジー アーキテクチャで構造化されたデータと非データ データを管理するための管理プラットフォームが必要です。構造化データ リアルタイム送信、クエリ、計算機能を備えた構造化データ管理が統合されています。この層には、データの保存と管理、およびデータ計算の両方が含まれます。並列化と分散は、ビッグ データ管理プラットフォームで考慮する必要がある要素です。

3. 分析レイヤー

ビッグ データ アプリケーションにはビッグ データ分析が必要です。分析レイヤーは、データセットを分析および解釈するための統計ベースのデータマイニングおよび機械学習アルゴリズムを提供し、企業がデータの価値について深い洞察を得るのを支援します。強力な拡張性と柔軟な使用を備えたビッグ データ分析プラットフォームは、データ サイエンティストにとって強力なツールとなり、半分の労力で 2 倍の結果を達成できます。

4. アプリケーション層

ビッグデータの価値は、企業の意思決定やエンドユーザーへのサービス提供を支援するアプリケーションに反映されます。さまざまな新しいビジネス ニーズがビッグ データの応用を推進します。それどころか、ビッグ データ アプリケーションによって企業に競争上の利点がもたらされるため、企業はビッグ データの価値にさらに注目するようになります。新しいビッグ データ アプリケーションは、ビッグ データ テクノロジーに対する新たな要件を提示し続けており、そのためビッグ データ テクノロジーは絶え間ない開発と変化の中でますます成熟しています。

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