Решения для обработки задач с большим объемом данных

Распространение вычислений в оперативной памяти привело к перебоям в технологической индустрии, поскольку эта технология позволяет эффективно управлять большими данными и обрабатывать их. Организациям необходимо использовать новый подход - и новую инфраструктуру - к обработке данных, если они хотят использовать весь потенциал этих данных.

Возможности сетки данных в памяти показали большие перспективы в решении проблем больших данных, оставаясь при этом относительно рентабельными. По этой причине сетка данных в памяти является распространенной платформой для предприятий, поскольку в ней используется распределенный кластер для увеличения скорости, емкости и доступности. Он обрабатывает узлы данных по всему набору данных, чтобы учесть объемы данных, превышающие объем памяти.

Это чаще называют «постоянным хранилищем», и сервер системы, которые имеют эту возможность, могут обеспечить немедленную производительность даже после полной перезагрузки системы, поскольку данные оптимизированы для хранения как на диске, так и в памяти. Распределенные данные также могут храниться на нескольких серверах, а сетка данных в памяти позволяет каждому серверу работать в активном режиме. Это обеспечивает гибкость и масштабируемость, которые важны для любой организации, особенно переживающей цифровую трансформацию.

Распространенные задачи с большим объемом данных

Ниже приведены распространенные задачи с большим объемом данных, которые могут использовать возможности решений на основе памяти, таких как сетки данных в памяти.

Прогнозная аналитика

Основываясь на текущих и исторических данных, прогностическая аналитика предсказывает будущие результаты, чтобы помочь предприятиям подготовиться к потенциальным проблемам или превентивно их решить. Недавние потребности в эффективной аналитике данных настолько переплели концепцию прогнозной аналитики с машинным обучением, что они часто работают вместе в нескольких бизнес-системах.

Машинное обучение используется для моделирования данных, поскольку оно может точно обрабатывать огромные объемы данных и распознавать закономерности в данных.

Потоковая аналитика

Потоковая аналитика в первую очередь обрабатывает новые данные или данные в реальном времени как «потоки» через систему. Он работает с потоками данных и не выполняет сложных аналитических задач; Основная цель потоковой аналитики - предоставлять пользователям актуальные данные в режиме реального времени, обновляя информацию по мере ее изменения во времени. Данные также могут храниться в нескольких форматах на нескольких платформах, что упрощает агрегирование, фильтрацию и анализ данных.

Виртуализация данных

Этот процесс включает интеграцию данных из различных источников без копирования или перемещения данных. Это ускоряет и упрощает доступ к данным, поскольку данные находятся на едином виртуальном уровне, охватывающем несколько приложений и физических расположений. Это одно из наиболее часто используемых решений, поскольку оно позволяет извлекать данные без каких-либо технических ограничений.

Распределенное хранилище

Эта система позволяет распределять данные между несколькими физическими серверами и даже между центрами обработки данных. Инфраструктура обычно состоит из сети модулей хранения, в которых есть инструмент для синхронизации данных между узлами кластера.

Распределенные файловые хранилища также содержат реплицированные данные, чтобы избежать сбоев узлов и повреждения источников данных. Репликация данных также помогает обеспечить малую задержку в больших компьютерных сетях для обеспечения быстрого доступа к данным.

Почему In-memory находится 'In'

По мере того, как большие данные становятся широко распространенными, инструменты, которые делают данные полезными для повышения операционной эффективности, также становятся обычными инструментами торговли. Данные в реальном времени предоставляют полезную информацию, которая помогает в принятии решений и управлении рисками. Однако основным достоинством сетки данных в памяти и других решений на основе памяти является возможность кластеризации. Это позволяет предоставлять такие важные функции, как репликация данных, синхронизация данных, высокая доступность и аварийное переключение.

Большие данные сложны, динамичны и огромны, но вполне могут стать будущим бизнес-аналитики. Поскольку он играет важную роль во многих аспектах бизнеса в различных отраслях по всему миру, его распространенность в настоящее время является предвестником будущего. Яркое будущее больших данных и вычислений в памяти указывает на более светлое будущее для бизнеса в целом. Решения http://dellexpert.ru/ на основе памяти показали, как они могут творить чудеса для бизнеса, а дальнейшие инновации указывают на улучшение преимуществ и вариантов использования для ИТ-индустрии и за ее пределами.

https://telegra.ph/Resheniya-dlya-obrabotki-zadach-s-bolshim-obemom-dannyh-02-25