Welche Schicht der Big-Data-Technologiearchitektur stellt statistisch basierte Daten bereit?

Die Analyseschicht der Big-Data-Technologiearchitektur bietet statistikbasierte Data-Mining- und maschinelle Lernalgorithmen. Die Big-Data-Infrastruktur ist als Stack-Technologiearchitektur aufgebaut, einschließlich der Basisschicht, der Verwaltungsschicht, der Analyseschicht und der Anwendungsschicht Layer wird zur Analyse und Interpretation von Datensätzen verwendet, um Unternehmen dabei zu helfen, Einblicke in den Wert ihrer Daten zu gewinnen.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 10-System, DELL G3-Computer.

Die Analyseschicht der Big-Data-Technologiearchitektur stellt statistikbasierte Daten bereit.

Die Big-Data-Infrastruktur ist als Stack-Technologiearchitektur aufgebaut, einschließlich: Basisschicht, Verwaltungsschicht, Analyseschicht und Anwendungsschicht.

Die vierschichtige Stapeltechnologiearchitektur von Big Data:

1. Basisschicht

Die erste Schicht ist die unterste Schicht der gesamten Big-Data-Technologiearchitektur und gleichzeitig die Basisschicht. Um Anwendungen im Big-Data-Maßstab zu realisieren, benötigen Unternehmen eine hochautomatisierte, horizontal skalierbare Speicher- und Rechenplattform. Diese Infrastruktur muss sich von ehemaligen Speichersilos zu Speicherpools mit hoher Kapazität und gemeinsam genutzten Funktionen weiterentwickeln. Kapazität, Leistung und Durchsatz müssen linear skalieren.

Das Cloud-Modell fördert den Zugriff auf Daten und stellt einen elastischen Ressourcenpool zur Bewältigung großer Probleme bereit. Es löst das Problem, wie große Datenmengen gespeichert und die für den Betrieb der Daten erforderlichen Rechenressourcen akkumuliert werden können. In der Cloud werden Daten über mehrere Knoten bereitgestellt und verteilt, wodurch die Daten näher an die Benutzer gelangen, die sie benötigen, was zu schnelleren Reaktionszeiten und höherer Produktivität führt.

2. Management

Um eine detaillierte Analyse von Daten aus mehreren Quellen zu unterstützen, ist eine Managementplattform in der Big-Data-Technologiearchitektur erforderlich, um das strukturierte und unstrukturierte Datenmanagement mit Echtzeitübertragungs- und Abfrage- und Berechnungsfunktionen zu integrieren . Diese Ebene umfasst sowohl die Datenspeicherung und -verwaltung als auch die Datenberechnung. Parallelisierung und Verteilung sind Elemente, die bei einer Big-Data-Management-Plattform berücksichtigt werden müssen.

3. Analyseebene

Big-Data-Anwendungen erfordern eine Big-Data-Analyse. Die Analyseschicht bietet statistikbasiertes Data Mining und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse und Interpretation von Datensätzen und hilft Unternehmen dabei, detaillierte Einblicke in den Wert von Daten zu gewinnen. Eine Big-Data-Analyseplattform mit starker Skalierbarkeit und flexibler Nutzung kann zu einem leistungsstarken Werkzeug für Datenwissenschaftler werden, das mit halbem Aufwand das Doppelte des Ergebnisses erzielt.

4. Anwendungsschicht

Der Wert von Big Data spiegelt sich in den Anwendungen wider, die Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen zu treffen und Dienste für Endbenutzer bereitzustellen. Unterschiedliche neue Geschäftsanforderungen treiben die Anwendung von Big Data voran. Im Gegenteil, die Wettbewerbsvorteile, die Big-Data-Anwendungen für Unternehmen bieten, führen dazu, dass Unternehmen dem Wert von Big Data mehr Aufmerksamkeit schenken. Neue Big-Data-Anwendungen stellen weiterhin neue Anforderungen an die Big-Data-Technologie, und die Big-Data-Technologie wird daher angesichts ständiger Entwicklungen und Veränderungen immer ausgereifter.

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