빅데이터 인프라는 스택 기술 아키텍처로 구축되며,

빅 데이터 인프라는 다음을 포함하는 스택 기술 아키텍처로 구축됩니다. 1. 전체 빅 데이터 기술 아키텍처의 최하위 레이어인 베이스 레이어 2. 데이터 저장 및 관리를 모두 포함하는 관리 레이어 데이터 계산 3. 데이터 세트를 분석하고 해석하기 위한 통계 기반 데이터 마이닝 및 기계 학습 알고리즘을 제공하여 기업이 데이터의 가치를 심층적으로 이해할 수 있도록 돕는 분석 레이어 4. 기업에 경쟁 우위를 제공하는 애플리케이션 레이어 빅데이터의 가치에 더욱 주목하게 만드는 이유다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

빅 데이터 인프라는 기본 계층, 관리 계층, 분석 계층 및 애플리케이션 계층을 포함하는 스택 기술 아키텍처로 구축됩니다.

빅데이터의 4계층 스택 기술 아키텍처:

1. 기본 계층

첫 번째 계층은 전체 빅데이터 기술 아키텍처 중 가장 낮은 계층이자 기본 계층이기도 합니다. 빅 데이터 규모의 애플리케이션을 달성하려면 기업에는 고도로 자동화되고 수평으로 확장 가능한 스토리지 및 컴퓨팅 플랫폼이 필요합니다. 이 인프라는 이전 스토리지 사일로에서 공유 기능을 갖춘 고용량 스토리지 풀로 발전해야 합니다. 용량, 성능, 처리량은 선형적으로 확장되어야 합니다.

클라우드 모델은 데이터에 대한 접근을 장려하고 탄력적인 자원 풀을 제공하여 대규모 문제를 처리할 수 있도록 하며, 대량의 데이터를 어떻게 저장하고 데이터를 운영하는 데 필요한 컴퓨팅 자원을 축적하는지에 대한 문제를 해결합니다. 클라우드에서는 데이터가 여러 노드에 걸쳐 프로비저닝되고 분산되어 데이터가 필요한 사용자에게 더 가까운 위치에 데이터가 제공되므로 응답 시간이 빨라지고 생산성이 향상됩니다.

2. 관리

다중 소스 데이터에 대한 심층 분석을 지원하려면 정형 및 비정형 데이터 관리와 실시간 전송, 쿼리 및 계산 기능을 통합하는 빅 데이터 기술 아키텍처에 관리 플랫폼이 필요합니다. 이 계층에는 데이터 저장 및 관리, 데이터 계산이 모두 포함됩니다. 병렬화와 분산은 빅데이터 관리 플랫폼에서 반드시 고려해야 할 요소입니다.

3. 분석 계층

빅 데이터 애플리케이션에는 빅 데이터 분석이 필요합니다. 분석 계층은 데이터 세트를 분석하고 해석하기 위한 통계 기반 데이터 마이닝 및 기계 학습 알고리즘을 제공하여 기업이 데이터 가치에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있도록 돕습니다. 강력한 확장성과 유연한 사용성을 갖춘 빅데이터 분석 플랫폼은 데이터 과학자를 위한 강력한 도구가 되어 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있습니다.

4. 애플리케이션 계층

빅데이터의 가치는 기업의 의사결정을 돕고 최종 사용자에게 서비스를 제공하는 애플리케이션에 반영됩니다. 다양한 새로운 비즈니스 요구로 인해 빅데이터 적용이 촉진됩니다. 오히려 빅데이터 애플리케이션이 기업에 제공하는 경쟁 우위는 기업이 빅데이터의 가치에 더 많은 관심을 갖도록 만듭니다. 새로운 빅데이터 애플리케이션은 빅데이터 기술에 대한 새로운 요구사항을 지속적으로 제시하고 있으며, 이에 따라 끊임없는 발전과 변화 속에서 빅데이터 기술은 점점 성숙해지고 있습니다.

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