Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - читать онлайн книгу. Автор: Билл Фрэнкс cтр.№ 45

Создание традиционной системы EDW, функционирующей с точки зрения пользователя как единая машина, требует молниеносных соединений между входящими в нее машинами, а также сложного программного обеспечения для выполнения обработки. Такие соединения позволяют осуществлять масштабное перемещение данных, когда это необходимо (например, при объединении двух больших таблиц), и обеспечивают невероятно высокую скорость операций, когда перемещение данных не требуется. В отличие от этой концепции, которая объединяет машины с одинаковой конфигурацией, система на основе текстуры соединяет между собой различные типы платформ. Компьютинг на основе текстуры соединяет множество разных систем в одну большую логическую систему посредством высокоскоростных сетей, что позволяет любому компоненту взаимодействовать и обмениваться данными с любым другим компонентом текстуры. Многие люди приравнивают текстурный компьютинг к технологии Infiniband {44}, действующей гораздо быстрее, чем соединения в традиционных сетях. Однако эта сеть является всего лишь основой для аналитических процессов и соответствующего программного обеспечения по управлению процессами. На рис. 5.1 проиллюстрирована концепция построения компьютинга на основе текстуры.

В современных системах на основе текстуры машины с разными конфигурациями и разными базовыми платформами могут взаимодействовать между собой с молниеносной скоростью. Произвольное и частое перемещение массивных объемов данных по текстуре по-прежнему нежелательно, но очевидное преимущество состоит в том, что сейчас стало возможным достаточно быстро перемещать данные для удовлетворения важных потребностей без серьезного ухудшения производительности. С учетом строгих требований к производительности перемещение больших объемов данных в производственном или операционном окружении по-прежнему должно быть сведено к минимуму. Тем не менее в процессе обнаружения данных, когда производительность не так важна, применение текстуры обеспечивает безграничную эффективность и гибкость.

Единое аналитическое окружение уже на подходе

Компьютинг на основе текстуры развивается с целью удовлетворения сегодняшних потребностей в анализе больших объемов данных различного типа с использованием широкого разнообразия аналитических техник. Конечная цель – создать единое аналитическое окружение, где пользователи смогут всецело сосредоточиться на анализе данных, не думая о том, где эти данные находятся.

Превращение традиционной аналитики в операционную, особенно в эпоху больших данных, требует выбора концепции компьютинга на основе текстуры и создания единого аналитического окружения. Сегодня существует слишком много разных типов данных и различных аналитических потребностей для того, чтобы позволить единственной платформе управляться со всем, что касается скорости и масштаба. В едином аналитическом окружении пользователям будет не важно, какие конкретно технологии оно включает и где в текстуре физически находятся данные. Вместо этого они могут сосредоточиться на построении логики аналитического процесса. Давайте же посмотрим, как создать фундамент для будущего, которое начинается уже сегодня.

Единое аналитическое окружение, способное выполнять операционную аналитику для организации, стоит на трех опорах:

1. Реляционная база данных: используется для развертывания операционной аналитики в масштабах всей организации с учетом широкого круга пользователей и приложений. Это рабочая лошадка, которая внедряет операционную аналитику в бизнес-процессы.

2. Технология обнаружения данных: используется с целью облегчить исследование данных любого типа и тестирования аналитических процессов любого типа. Позволяет организации быстро и эффективно находить в данных новые инсайты.

3. Нереляционная технология (обычно Hadoop): используется для сосредоточения и первичной обработки данных любого типа, поскольку не делает предположений относительно их структуры. Также используется для текущего хранения малоценных и/или редко используемых данных.

Чтобы понять, как эти опоры сочетаются друг с другом в едином аналитическом окружении (рис. 5.2), вы можете представить каждую технологию в виде специализированного мозга. В прошлом все три мозга были автономными и не соединенными между собой. Поэтому каждый мог воспользоваться преимуществами только своей узкой специализации. Компьютинг на основе текстуры объединяет их с целью создать один мозг со множеством специализированных компонентов, которые могут напрямую взаимодействовать между собой и поддерживать друг друга. Это очень похоже на то, как работает человеческий головной мозг. Разные отделы нашего мозга отвечают за разные действия, но все они интегрированы в единую систему, которая гораздо мощнее суммы отдельных ее компонентов. Аналогичным образом единое аналитическое окружение как целое обладает гораздо большим потенциалом, чем сумма его отдельных частей.

Далее мы обсудим каждый компонент более подробно. В добавление к трем несущим опорам можно использовать для специфических нужд по выбору некоторые вспомогательные технологии. К ним относятся обработка в памяти, инструменты на основе графического процессора, технологии для обработки сложных событий и встроенные аналитические библиотеки. Каждая из них будет рассмотрена ниже.

Практически все организации сегодня используют механизмы реляционной базы данных для управления данными, предназначенными для поддержки корпоративных приложений. Большинство крупных организаций внедрило массивно-параллельный механизм базы данных, чтобы гарантировать предельную масштабируемость, которую такой механизм может придать аналитическим процессам. Компании, предлагающие предприятиям параллельное пространство для баз данных, включают в том числе Teradata, IBM и Oracle. На протяжении ряда лет реляционная технология была стандартным способом хранения данных и выполнения отчетов и аналитики на основе этих данных. Поскольку из трех опор реляционная технология является наиболее распространенной и понятной, мы рассмотрим ее вкратце.

Очень распространено заблуждение, будто загружать в реляционную базу можно только данные в сложноструктурированном формате, полностью и формально определенные. Несмотря на то что во многих организациях действуют правила, требующие приведения данных к формальной модели и структуре перед загрузкой, на самом деле реляционная технология этого не требует. Изображения или аудио плохо подходят для реляционной системы, а вот сенсорные данные и блоги вполне можно использовать, пусть и с небольшими дополнительными усилиями. Многие поставщики реляционных баз данных сегодня обеспечивают прямую поддержку расширяемого языка разметки Extensible Markup Language (XML), а некоторые недавно начали поддерживать и текстовый формат обмена данными JavaScript Object Notation (JSON). Поддержка этих форматов позволяет, в частности, загружать исходные сенсорные данные и делать запросы к ним напрямую, не прибегая к дополнительным манипуляциям.