빅데이터 기술 아키텍처의 어느 계층에서 통계 기반 데이터를 제공합니까?

빅 데이터 기술 아키텍처의 분석 계층은 통계 기반 데이터 마이닝 및 머신 러닝 알고리즘을 제공하며, 빅 데이터 인프라는 기본 계층, 관리 계층, 분석 계층 및 애플리케이션 계층을 포함하는 스택 기술 아키텍처로 구축됩니다. 레이어는 기업이 데이터 가치에 대한 통찰력을 얻을 수 있도록 데이터 세트를 분석하고 해석하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 10 시스템, DELL G3 컴퓨터.

빅데이터 기술 아키텍처의 분석 계층은 통계 기반 데이터를 제공합니다.

빅데이터 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 및 처리량은 선형적으로 확장 가능해야 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 및 쿼리, 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 기업이 의사결정을 내리고 최종 사용자에게 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 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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