Viktigheten av virtualisering til store data - dummies

Løsning av store datautfordringer krever styring av store mengder av svært distribuerte datalagre sammen med bruk av beregningsmetoder, og dataintensive applikasjoner. Virtualisering gir det økte effektivitetsnivået for å gjøre store dataplattformer til virkelighet. Selv om virtualisering ikke er et krav til stor dataanalyse, er programvarerammer effektivere i et virtualisert miljø.

Virtualisering har tre egenskaper som støtter skalerbarheten og driftseffektiviteten som kreves for store datamiljøer:

• Partisjonering: I virtualisering støttes mange applikasjoner og operativsystemer i et enkelt fysisk system av partisjonering av tilgjengelige ressurser.

• Isolering: Hver virtuell maskin er isolert fra sitt vertsfysiske system og andre virtualiserte maskiner. På grunn av denne isolasjonen, hvis en virtuell forekomst krasjer, påvirkes ikke de andre virtuelle maskinene og vertssystemet. I tillegg deles data ikke mellom en virtuell forekomst og en annen.

• Innkapsling: En virtuell maskin kan representeres som en enkelt fil, slik at du enkelt kan identifisere den basert på tjenestene den gir.

Virtualisering av stor dataservere

I servervirtualisering deles en fysisk server i flere virtuelle servere. Maskinvaren og ressursene til en maskin - inkludert RAM, CPU, harddisk og nettverksregulator - kan virtualiseres i en rekke virtuelle maskiner som hver kjører egne applikasjoner og operativsystem.

En virtuell maskin (VM) er en programvare representasjon av en fysisk maskin som kan utføre eller utføre de samme funksjonene som den fysiske maskinen. Et tynt lag av programvare er faktisk satt inn i maskinvaren som inneholder en virtuell maskinmonitor, eller hypervisor .

Server virtualisering bruker hypervisor for å gi effektivitet i bruk av fysiske ressurser. Selvfølgelig er installasjons-, konfigurasjons- og administrasjonsoppgaver knyttet til å sette opp disse virtuelle maskinene.

Server virtualisering bidrar til å sikre at plattformen din kan skalere etter behov for å håndtere de store volumene og varierte typer data som inngår i din store dataanalyse. Du kan ikke vite omfanget av volumet som trengs før du begynner analysen. Denne usikkerheten gjør behovet for servervirtualisering enda større, og gir ditt miljø muligheten til å møte den uventede etterspørselen etter å behandle svært store datasett.

I tillegg gir server virtualisering grunnlaget som gjør det mulig for mange av skyttjenestene som brukes som datakilder i en stor dataanalyse. Virtualisering øker effektiviteten av skyen som gjør mange komplekse systemer lettere å optimalisere.

Virtuell virtualisering av dataapplikasjoner

Virtualisering av applikasjonsinfrastruktur gir en effektiv måte å administrere applikasjoner i sammenheng med kundenes behov. Søknaden er innkapslet på en måte som fjerner avhengighetene fra det underliggende fysiske datasystemet. Dette bidrar til å forbedre overordnet håndterbarhet og bærbarhet av applikasjonen.

I tillegg tillater applikasjonsinfrastruktur virtualiseringsprogramvaren vanligvis kodifisering av forretnings- og tekniske brukspolitikker for å sikre at hver av dine applikasjoner utnytter virtuelle og fysiske ressurser på en forutsigbar måte. Effektivitet oppnås fordi du lettere kan distribuere IT-ressurser i henhold til den relative forretningsverdi av dine applikasjoner.

Virtualisering av applikasjonsinfrastruktur som brukes i kombinasjon med servervirtualisering, kan bidra til å sikre at avtaler om serviceavtale er oppfylt. Server virtualisering overvåker CPU og minnebruk, men tar ikke hensyn til variasjoner i virksomhetsprioritet når allokering av ressurser.

Virtuell virtualisering av datanettverk

Nettverksvirtualisering gir en effektiv måte å bruke nettverk på som et basseng av tilkoblingsressurser. I stedet for å stole på det fysiske nettverket for å administrere trafikk, kan du opprette flere virtuelle nettverk som alle bruker den samme fysiske implementeringen. Dette kan være nyttig hvis du må definere et nettverk for datainnsamling med et bestemt sett med ytelsesegenskaper og kapasitet og et annet nettverk for applikasjoner med forskjellig ytelse og kapasitet.

Virtualisering av nettverket bidrar til å redusere disse flaskehalsene og forbedre muligheten til å håndtere de store distribuerte dataene som kreves for stor dataanalyse.

Stor dataprosessor og minnevirtualisering

Prosess virtualisering hjelper til med å optimalisere prosessoren og maksimere ytelsen. Memory virtualisering avbryter minne fra serverne.

I stor dataanalyse kan du ha gjentatte spørringer av store datasett og opprettelse av avanserte analytiske algoritmer, alle designet for å lete etter mønstre og trender som ennå ikke er forstått. Disse avanserte analysene kan kreve mye prosessorkraft (CPU) og minne (RAM). For noen av disse beregningene kan det ta lang tid uten tilstrekkelig CPU og minne ressurser.

Stor data- og lagringsvirtualisering

Datervirtualisering kan brukes til å lage en plattform for dynamiske koblede datatjenester. Dette gjør at data enkelt kan søges og kobles sammen via en enhetlig referanse kilde. Som et resultat gir datervirtualisering en abstrakt tjeneste som leverer data i en konsistent form uavhengig av den underliggende fysiske databasen. I tillegg eksponerer data virtualisering hurtigbufrede data til alle applikasjoner for å forbedre ytelsen.

Lagringsvirtualisering kombinerer fysisk lagringsressurser slik at de deles mer effektivt. Dette reduserer kostnadene ved lagring og gjør det enklere å administrere datalager som kreves for stor dataanalyse.