Come fare del big data su un server dedicato high performance?

Definizione e interesse del server dedicato high performance

Si tratta di un server posto in un DataCenter e che dispone dell’insieme delle sue risorse fisiche. Quelle sono pienamente assegnate alla sua RAM, la sua capacità di stoccaggio e la sua potenza di calcolo. Si oppone al server virtuale, più classico, il cui processo di virtualizzazione consuma una parte delle sue risorse. Essendo messo a disposizione di un cliente unico dall’host, si oppone anche al server condiviso, il cui effetto Noisy Neighbour riduce a volte la sua prestazione.

Avendo tutte le sue risorse a disposizione, il server è capace di fornire la potenza e la prestazione necessarie alla gestione di dati importanti e complessi. può anche sviluppare delle soluzioni di stoccaggio accresciuto e di trattamento intensivo, quindi delle architetture softwares evolutive, che sono tanti usi suscettibili di interessare la vostra impresa.

Garantire ed accrescere la vostra capacità di stoccaggio tramite il DataCenter

Parecchi dei vantaggi presentati da questo tipo di server risiedono nel DataCenter. Da un lato, costituisce una garanzia di sicurezza per lo stoccaggio dei vostri dati, in termine di materiale e di ambiente. Da un altro lato, può portare un’estensione supplementare allo spazio di stoccaggio del vostro server, che è già importante in quanto tale. Il trasferimento di dati verso il DataCenter può effettuarsi tramite un VPN oppure una soluzione sviluppata specificamente dall’host del server. È quindi facile regolare la vostra capacità di stoccaggio per evitare ogni perdita in caso di picco del flusso di dati.

Strutturare e trattare senza interruzione i vostri dati tramite NoSQL e Hadoop

Alla luce della demoltiplicazione delle fonti di dati, quelli sono prodotti ad alta velocità, e devono essere trattati da una tecnologia ugualmente rapida. È imperativo sviluppare una soluzione sufficientemente efficiente per generare dell’informazione in tempo reale, man mano che il ricevimento dei dati.

In questo ambito, si tratta, da una parte, di portare della struttura ai dati raccolti. Quelli ne sono in effetti sprovvisti, ciò che rende il loro trattamento e la loro analisi particolarmente complessi. Da un’altra parte, importa assicurare il trattamento intensivo dei dati, da qui la necessità di ricorrere ad un server sufficientemente potente come un server dedicato high performance. Conviene di combinarlo con un processore ad alta velocità e costante, così come una tecnologia di gestione dei dati adeguata.

Gli strumenti più frequentemente usati al riguardo sono NoSQL e Hadoop. NoSQL è un sistema di gestione di databases, mentre Hadoop è un framework in open source. Entrambi procedono alla ripartizione dei dati ricevuti al seno di un cluster di macchine. In questo modo, sono in grado di analizzare dei dati eterogeni. Inoltre, il trattamento dei dati non è compromesso nella sua integralità in caso di fallimento di una macchina. Infine, il server è in grado di sviluppare dei cluster supplementari durante un picco di dati da trattare, ciò che minimizza il rischio di una perdita di informazione. Quindi, conviene di scegliere un server che permette di ricorrere a tali tecnologie.

Spesso usati in modo concorrente, può essere opportuno combinare questi strumenti, perché presentano delle affinità con dei tipi di dati diversi. In effetti, NoSQL è particolarmente rilevante per il trattamento di dati interattivi, includendo uno scambio con l’utente. Per quanto riguarda Hadoop, ha la capacità di gestire ed analizzare dei dati su larga scala, ripartiti in nodi che sono dopo trattati simultaneamente da parecchi clusters.

Regolare la gestione dei vostri dati tramite delle soluzioni evolutive

Questo tipo di server esiste in genere in diversi modelli, che sono oltretutto personalizzabili grazie all’aggiunta oppure al ritiro di strumenti e di opzioni. È ad esempio possibile aggiungere una o parecchie reti private, che sono particolarmente utili da un punto di vista organizzativo. Lo strumento è quindi facilmente modulabile e permette di regolare la gestione dei vostri dati in qualsiasi momento allo scopo di assicurarne la propria coerenza.

Di conseguenza, si tratta di una tecnologia appropriata al ciclo della vita dell’impresa e del progetto. Nella fase di lancio, alcuni bisogni possono rivelarsi complessi da valutare. Scegliere un’architettura software flessibile che permette la sperimentazione è quindi preferibile. I bisogni individuati possono dopo essere condotti ad evolvere alla fase di sviluppo, secondo delle difficoltà o sfide incontrate. Importa dunque ricorrere ad una soluzione evolutiva e che si addata a nuovi casi di uso oppure all’eventuale revisione degli obiettivi fissati.