大数据体系结构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统,以便可以出于业务目的对其进行分析。根据组织的业务需求,可以将体系结构视为大数据解决方案的蓝图。大数据架构旨在处理以下类型的工作:
精心设计的大数据架构可以为您的公司节省资金,并帮助您预测未来的趋势,以便您制定良好的业务决策。
可用于分析的数据量每天都在增长。而且,流媒体来源比以往任何时候都多,包括来自流量传感器,运行状况传感器,事务日志和活动日志的可用数据。但是拥有数据只是成功的一半。您还需要能够理解数据并及时使用它来影响关键决策。使用大数据架构可以帮助您的企业节省资金并做出关键决策,包括:
如果做得正确,大数据架构可以为您的公司节省资金并帮助预测重要趋势,但这并非没有挑战。处理大数据时,请注意以下问题。
无论何时使用不同的数据源,数据质量都是一个挑战。这意味着您需要做一些工作以确保数据格式匹配,并且没有重复的数据或缺少数据,从而使分析不可靠。您需要先分析并准备数据,然后才能将其与其他数据一起进行分析。
大数据的价值在于其数量。但是,这也可能成为重要问题。如果您尚未设计出可扩展的体系结构,则可能会很快遇到问题。首先,如果您不计划为基础架构提供支持的成本可能会增加。这可能是您预算的负担。其次,如果您不计划扩展,则性能可能会大大下降。这两个问题都应在构建大数据架构的规划阶段中解决。
虽然大数据可以为您提供有关数据的深刻见解,但是保护该数据具有挑战性。欺诈者和黑客可能会对您的数据非常感兴趣,他们可能会尝试添加自己的虚假数据或浏览您的数据以获取敏感信息。网络罪犯可以伪造数据并将其引入您的数据湖。例如,假设您跟踪网站的点击以发现流量中的异常模式并在您的网站上发现犯罪活动。网络罪犯可能会渗透到您的系统中,从而给数据增加噪音,因此不可能发现犯罪活动。相反,在大数据中会发现大量敏感信息,如果您不保护边界,加密数据并进行匿名处理以删除敏感信息,网络罪犯可能会从您的数据中挖掘该信息。信息。
大数据架构会根据公司的基础架构和需求而有所不同,但它通常包含以下组件:
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