معرفی تکنولوژی های برتر پردازش و مدیریت بیگ دیتا

معرفی تکنولوژی های برتر پردازش و مدیریت بیگ دیتا

قبل از شروع به معرفی ابزارها و تکنولوژی های موجود جهت آنالیز و مدیریت بیگ دیتا لازم است تا مفهوم بیگ دیتا یا کلان داده را بدانیم و با کاربرد آن آشنا شویم. بیگ دیتا به حجم عظیمی از اطلاعات گفته می شود که توسط ابزارهایی مانند SQL Server قابل مدیریت و پردازش نیستند و به سرعت به مجموع آن اضافه می‌شود.

مواردی همچون رکورد داده‌ها، ذخیره سازی داده‌ها، تجزیه و تحلیل آن‌ها، جستجو، به اشتراک گذاری، انتقال، تجسم، کوئری زدن، به روزرسانی و حفظ حریم خصوصی اطلاعات همگی چالش هایی هستند که فرآیند استفاده از بیگ دیتا را دشوار می‌سازند.

همانطور که میدانید پلتفرم هایی مثل گوگل، واتساپ، وایبر، اینستاگرام و فیسبوک به راحتی قابل دسترس هستند و برای استفاده از آنها هیچ هزینه ای پرداخت نمی شود و کاملا رایگان می باشند. آیا تا به حال به این مساله فکر کرده‌اید که درآمد این شرکت ها به جز تبلیغات از چه طریقی میسر می شود؟

پاسخ این سوال بسیار روشن هست و کاربران این پلتفرم ها با فعالیت مداوم و درج اطلاعات خود یک پروسه رفتاری تشکیل می دهند و این اطلاعات بوجود آمده یک منبع در آمد ایده آل برای این شرکت ها خواهد بود.

ده ویژگی مهم بیگ دیتا که آن را از مجموعه های داده های دیتا متمایز می کند

1) سرعت دیتا (Velocity) : سرعت تولید داده ها در بیگ دیتا بسیار سریع می باشد و بطور مداوم تولید می‌شوند.

2) تنوع دیتا (Variety) : فرمت داده ها در بیگ دیتا بسیار متنوع می باشد و بیگ دیتا از متن، تصاویر، صدا، فیلم و … به دست می‌آید.

3) حجم دیتا (Volume) : این ویژگی کمیت و مقدار داده‌های تولید شده و ذخیره شده را بیان می‌کند ، بیگ دیتا حجم عظیمی از داده ها را شامل می شود.

4) جامعیت دیتا (Data Integrity) : یکپارچگی و سازگاری داده ها با یکدیگر یک ویژگی مهم در بیگ دیتا می باشد.

5) مقیاس‌پذیری (Scalability) : محدودیت خاصی برای بیگ دیتا تعریف نشده و داده ها خیلی سریع می توانند در بیگ دیتا رشد کنند.

6) ارتباط داده‌ها با یکدیگر (Relational) : بیگ دیتا از مجموعه داده هایی که زمینه های مشترکی با یکدیگر دارند پشتیبانی می کند و با متا آنالیز آنها را ترکیب میکند

7) صحت دیتا (Veracity) : معتبر بودن داده ها در بیگ دیتا به دلیل آنالیز دقیق یک مسئله مهمی می باشد و بیگ دیتا مجموعه ای از داده های معتبر می باشد.

8) تغییرپذیری داده‌ها (Variability) : داده ها در کلان داده قابل تغییر هستند و بسته به نیاز یک سازمان باید تغییر کنند.

9)  ارزش داده‌ها (Value) : داده های بیگ دیتا ارزشمند می باشند زیرا توسط آنها یک شرکت یا یک سازمان به درآمد و سود قابل ملاحظه ای می رسد.

10) گستردگی داده‌ها (Extensional) : علاوه بر مقیاس پذیری ، داده های بیگ دیتا باید قابل گسترش باشند و در هر عنصر از داده‌های جمع‌آوری شده زمینه های جدید می‌تواند به راحتی اضافه شوند یا تغییر کنند.

پنج ابزار مهم و قدرتمند در خصوص مدیریت و پردازش بیگ دیتا

1) فناوری آپاچی هدوپ : 

هدوپ یک فریمورک نرم افزاری متن باز جهت تحلیل‌ کلان‌داده و پردازش ، ذخیره‌ سازی و تقسیم بندی داده می باشد که با زبان جاوا برنامه نویسی شده و برای توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هدوپ  از مدل برنامه نویسی Clustering بهره می برد و قابلیت انجام محاسبات و ذخیره سازی اطلاعات به صورت Local یکی از ویژگی های مهم این فریمورک به حساب می آید.

هدوپ از چهار مولفه اصلی Hadoop Distributed File System ، Hadoop Map/Reduce ، Hadoop Yarn و Hadoop Common تشکیل شده است که امکان پردازش داده های حجیم و توزیع شده را فراهم می کنند.

2) فناوری آپاچی اسپارک : 

آپاچی اسپارک یک Engine بسیار قدرتمند، برای پردازش داده‌های بزرگ به صورتِ توزیع‌شده است که قابلیت پردازش داده ها به صورت Parallel  یا موازی روی چندین کامپیوتر به صورت خودکار و همزمان را داراست. موتور Spark با ارائه API برای توسعه دهندگان وظیفه برنامه نویسی را از دوش آنها برداشته و نیازی به کدنویسی صفر تا صد برای استفاده از سرویس های این فناوری نیست.

اسپارک از پنج ابزار MLIP  ، GraphX ، Spark Streaming ، Spark SQL و Spark Core  جهت پردازش و مدیریت داده ها بهره می برد.

3) آپاچی استورم : 

آپاچی استورم یک چارچوب متن باز برای پردازش داده ها به صورت Real Time می باشد که با هر زبان برنامه نویسی قابل استفاده است. استورم بسیار سریع بوده و قادر است بیش از یک میلیون رکورد در ثانیه را برای هر گره در یک خوشه با اندازه متوسط پردازش کند. مقیاس پذیری بالا و قابلیت تحمل پذیری خطا یا همان Fault tolerance نکات مثبتی هستند که این فریمورک محبوب دارا می باشد.

مولفه های اصلی این ابزار گره اصلی یا همان Master Node  ، گره های ناظر یا همان Supervisor Nodes ، نودهای Zookeeper و Spouts و Bolts  می باشند.

4) فناوری Splunk :

اسپلانک یک فریمورک پیشرفته جهت تشخیص الگوهای داده ، تولید معیارها ، تشخیص مشکلات و استفاده از هوش ماشین برای تحلیل اطلاعات می باشد که امکان جستجوی داده های خاص در یک دسته از داده های پیچیده را فراهم می کند.

قسمت های مهم این ابزار شامل Load Balancer ، Universal Forwarder ، Heavy Forwarder ،  Search Head ، Deployment Server ، License Master  Indexerمی باشند که جست و جو ، تجزیه تحلیل ، نظارت و بررسی Big Data توسط آنها انجام می شوند.

5) Apache Drill :

 فناوری دریل یک فریموورک متن باز که قابلیت پشتیبانی از زبان های Query ، فرمت های مختلف داده ، T-SQL را دارد و  Drill نسخه منبع باز سیستم Dremel است که شرکت گوگل برای آنالیز دیتاهای ذخیره شده در هزاران ماشین مختلف و اضافه کردن آنها به موتور جستجویش از آن ابزار استفاده میکند که بسیار سریع بوده و ساختاری شبیه به SQL دارد.

آپاچی دریل متشکل از یک سرویس به نام Drill Bit  و یک ابزار متن باز به نام Calcite می باشد که وظیفه پذیرش درخواست های کلاینت ، پردازش Request ها توسط آنها انجام می شود.

6) نرم افزار JasperSoft :

Jaspersoft یک نرم افزار هوشمند Reporting می باشد ;i پردازش سریع داده ها و استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی جهت جمع آوری و تجزیه تحلیل داده های بزرگ و ارائه اطلاعات مفید و کارآمد از ویژگی های بارز این نرم افزار می باشند.

معماری این نرم افزار از چهار بخش مهم طراحی ، کامپایل ، اجرا و خروجی تشکیل شده است که قابلیت اجرا روی برنامه هایی مانند Java E و برنامه های تحت وب را دارد.