Pendahuluan
Data besar memerlukan perangkat lunak, penyimpanan, dan teknik komputasi khusus untuk memproses data tidak terstruktur dalam jumlah besar. Keragaman perangkat lunak memerlukan server khusus yang memenuhi permintaan data besar yang tinggi.
Namun, dengan strategi server yang tepat, bisnis dapat memanfaatkan kekuatan data untuk wawasan analitis yang lebih dalam, mempercepat pertumbuhan perusahaan.
Artikel ini menjelaskan server data besar dan jenis persyaratan yang diperlukan untuk memenuhi pemrosesan server data besar.
Apa Itu Server Big Data?
Server data besar adalah server khusus yang dikonfigurasi untuk bekerja dengan data besar. Server data besar harus memiliki:
- Kekuatan pemrosesan tinggi untuk penyimpanan, pengambilan, dan analitik.
- Perangkat lunak untuk mengumpulkan sejumlah besar data tidak terstruktur dengan cepat.
- Kemampuan komputasi paralel dengan integritas data tinggi.
- Ketersediaan tinggi dan pemulihan cepat.
Server Data Besar vs. Server Khusus Reguler
Tabel di bawah menguraikan perbedaan utama antara server data besar dan server khusus biasa:
| Server Data Besar | Server Khusus | |
|---|---|---|
| Metode penulisan | Asinkron. Tidak ada penundaan penulisan. | Sinkron. Simultan dan dikategorikan dengan sedikit atau tanpa penundaan penulisan. |
| Penyimpanan | Sistem NoSQL atau NewSQL. | sistem SQL. |
| Teknologi | Teknologi masih dalam tahap pengembangan. | Teknologi yang matang dan berkembang dengan baik. |
| Biaya | Perangkat keras yang mahal, perangkat lunak yang terjangkau. | Terjangkau untuk perangkat keras dan perangkat lunak. |
Perbedaan utama antara server data besar dan server khusus biasa terletak pada kinerja dan biaya.
Bagaimana Cara Memilih Server Big Data?
Server data besar menantang untuk dikonfigurasi dan berpotensi memiliki label harga yang mahal sehingga memilih perangkat keras dan perangkat lunak yang ideal memerlukan strategi yang mapan.
Sebagian besar perangkat lunak yang digunakan dalam data besar merekomendasikan penggunaan infrastruktur terdistribusi. Namun, menyebarkan di beberapa server tidak diperlukan. Oleh karena itu, ukuran dan biaya server pada akhirnya bergantung pada teknologi yang dioperasikan perusahaan dan jumlah data yang diproses.
Perusahaan data besar dapat menggunakan satu server khusus yang kuat dengan jumlah inti yang tinggi. Pada akhirnya, itu semua tergantung pada kebutuhan bisnis dan jumlah informasi.
Alternatifnya adalah cluster server khusus yang lebih kecil di cloud pribadi atau publik, yang menyediakan infrastruktur terdistribusi dan serbaguna yang diperlukan untuk data besar. Misalnya, mengotomatiskan penyediaan instans cloud bare metal sangat cocok untuk analitik data besar. Mengelompokkan beberapa instance server yang berbeda memberikan ketangguhan, skalabilitas, dan variasi yang diperlukan untuk data besar.
Bagaimana Mengoptimalkan Server untuk Analisis Big Data?
Karena server data besar mahal, pilih konfigurasi perangkat keras yang optimal untuk memaksimalkan informasi Anda. Parameter infrastruktur berikut sangat penting untuk analitik data besar:
- Sebuah jaringan dengan kapasitas yang cukup untuk mengirim data dalam jumlah besar diperlukan untuk server data yang besar. Minimalkan biaya dengan memilih bandwidth khusus jika Anda secara kasar mengetahui berapa banyak transfer data. Bandwidth tidak terukur tersedia untuk transfer besar.
- Penyimpanan yang cukup untuk tujuan analitik dengan ruang kosong untuk data yang dihasilkan secara tidak langsung dari analitik diperlukan untuk data besar.
- Aplikasi analisis data besar menghabiskan banyak memori . Lebih banyak RAM berarti lebih sedikit waktu yang dibutuhkan untuk menulis dan membaca dari penyimpanan.
- Prosesor dengan lebih banyak inti lebih disukai daripada inti kuat yang lebih sedikit. Alat analisis tersebar di beberapa utas, memparalelkan eksekusi pada banyak inti.
Apa Perangkat Lunak Analisis Data Besar Terbaik?
Alat analisis data terbaik mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh data besar. Namun, jumlah perangkat lunak yang saat ini tersedia untuk analitik sangat banyak.
Secara umum, ada tiga pengelompokan perangkat lunak berdasarkan bidang spesialisasi. Di bawah ini adalah beberapa alat yang terkenal dan kuat dalam kategorinya masing-masing.
1. Penyimpanan dan Pemrosesan
- HDFS adalah sistem penyimpanan data yang toleran terhadap kesalahan. Sebagai salah satu komponen utama arsitektur Hadoop, HDFS secara khusus melayani kebutuhan data dalam jumlah besar.
- HBase adalah sistem database terdistribusi open-source yang berjalan di atas HDFS.
- Sarang adalah sistem gudang data yang dibangun di atas Hadoop. Program ini membantu kueri dan memproses data dari HBase dan sumber data eksternal lainnya.
- Kassandra adalah database NoSQL yang dapat diskalakan dengan ketersediaan tinggi yang dibuat untuk menangani data dalam jumlah besar. Basis data memiliki bahasa kueri, CQL, untuk menjalankan operasi data.
- MongoDB adalah database dokumen NoSQL berkinerja tinggi. Basis data sangat tersedia dan mudah diskalakan, yang merupakan keharusan untuk data besar.
- Elasticsearch adalah mesin database yang dapat dicari untuk menyimpan dan mengelola data tidak terstruktur. Basis data berfungsi sebagai mesin pencari analitik untuk file log dengan fitur seperti pencarian teks lengkap.
2. Komputasi dan Umpan Data
- Apache Storm adalah kerangka komputasi pemrosesan aliran. Mesin streaming data menggunakan cerat dan baut khusus untuk membuat streaming data batch terdistribusi khusus.
- Apache Spark adalah kerangka kerja untuk komputasi dan analitik cluster. Salah satu mekanisme utama Spark adalah paralelisme data dan toleransi kesalahan. Lihat tutorial kami untuk penerapan otomatis cluster Spark di BMC.
- Logstash adalah arus pemrosesan data yang menyerap, mengubah, dan mengirimkan data apa pun formatnya. Ini bekerja paling baik ketika bekerja sama dengan Elasticsearch dan Kibana untuk membuat tumpukan ELK.
- Kafka adalah layanan streaming dan pemrosesan acara yang digunakan untuk analisis waktu nyata.
3. Visualisasi dan Penambangan Data
- Tabel adalah perangkat lunak visualisasi data yang imersif dengan BI.
- Power BI adalah layanan Microsoft untuk analitik dengan dasbor interaktif dan antarmuka yang sederhana.
- Pisau adalah platform open-source untuk menghasilkan laporan dengan pipeline modular, yang memungkinkan integrasi untuk machine learning.
- Grafana adalah aplikasi web untuk analitik, pemantauan, dan visualisasi.