¿Cuáles son las opciones para construir una plataforma de datos?
1. Almacén de datos convencional
El objetivo del almacén de datos es integrar datos y también ordenar la lógica empresarial. Aunque el almacén de datos también se puede empaquetar en cubos como SAAS para mejorar el rendimiento de la lectura de datos, la función del almacén de datos es más resolver los problemas comerciales de la empresa.
2. Mercado de datos ágil
El mercado de datos también es una solución común. Los productos de datos subyacentes están vinculados a la capa de análisis, de modo que la capa de aplicación puede interactuar directamente con los datos subyacentes. productos. Realice análisis de arrastrar y soltar en datos en . La principal ventaja de los data marts es integrar datos comerciales de manera simple y rápida, lograr un modelado ágil y aumentar considerablemente la velocidad del procesamiento de datos.
3. Arquitectura MPP (procesamiento paralelo masivo)
Desde que ingresamos a la era del big data, el modelo de computación host tradicional ya no puede satisfacer la demanda. Camino real. El marco familiar Hadoop MapReduce y el marco informático MPP se basan en estos antecedentes.
El producto representativo de la arquitectura MPP es Greenplum. El motor de base de datos de Greenplum se basa en Postgresql y utiliza el artefacto Interconnect para lograr una colaboración eficiente y computación paralela de múltiples instancias de Postgresql en el mismo clúster.
4. Arquitectura de sistemas distribuidos de Hadoop
Por supuesto, Hadoop sigue ocupando una posición clave insustituible en la arquitectura de sistemas distribuidos a gran escala. Yahoo, Facebook, Baidu, Taobao y otras grandes empresas nacionales y extranjeras comenzaron inicialmente basándose en Hadoop.
El ecosistema de Hadoop es enorme y las necesidades que las empresas pueden satisfacer basándose en Hadoop no se limitan al análisis de datos, sino que también incluyen aprendizaje automático, minería de datos, sistemas en tiempo real, etc. Cuando las empresas construyen plataformas de sistemas de big data, las capacidades de procesamiento de big data, la alta confiabilidad, la alta tolerancia a fallas, el código abierto y el bajo costo de Hadoop lo convierten en la primera opción.
El editor de Global Ivy compartirá con usted qué tipos de planes existen para la construcción de plataformas de datos. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y materiales de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.