Was ist Big Data? Die drei V: Volume (Umfang), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt).
Welchen Vorteil bieten dedizierte Server für Big Data?
Big Data bezeichnet generell den Anwendungsbereich der Speicherung, Verarbeitung und Echtzeit-Analyse umfangreicher Sätze von Unternehmensdaten. Die Größe der Datenquelle ist jedoch nicht die einzige Schwierigkeit. Auch die fehlende Struktur der Daten und die Geschwindigkeit, mit der diese verarbeitet werden müssen, stellen eine große Herausforderung dar. Aus diesem Grund wird Big Data meist über die drei V definiert: Volume (Umfang), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt).
Tatsächlich wird eine Art von Big Data schon seit Jahrzehnten angewandt, als Teil von Standard-Geschäftsprozessen wie Datenanalyse, Webanalyse, Visualisierung und Informationsmanagement. Allerdings können herkömmliche Hardware, Software und Analysetools nicht die immense Größe, Komplexität und unstrukturierte Form der heutigen Daten bewältigen. Big Data verwendet dagegen in der Regel leistungsstärkere Server. Diese werden mit fortgeschrittenen Algorithmen, Speicher- und Data-Analytics-Tools kombiniert, um das volle Potenzial der digitalen Daten eines Unternehmens auszuschöpfen.
Ein Beispiel: Bei Big Data kommen meist NoSQL- oder NewSQL-Technologie und eine verteilte Architektur zum Einsatz. Damit werden unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen (auch „Data Lake“ genannt) analysiert. Apache Hadoop ist ein Dateisystem für die Speicherverwaltung und als Open Source verfügbar. Es ist die bevorzugte Technologie für Big-Data-Analysen.
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Was spricht für dedizierte Big-Data-Server im Gegensatz zu einer Cloud-Lösung?
Entscheiden Sie, was sich am besten für Ihr Unternehmen eignet. Für Start-ups und Entwickler, die zunächst mit Big-Data-Analysen Erfahrungen sammeln, ist für den Einstieg eine kosteneffiziente Public-Cloud-Lösung wahrscheinlich die beste Lösung. Für das Geschäft von etablierten Unternehmen hingegen ist ein Dedicated-Big-Data-Server oder ein Hybrid-Cloud-Ansatz möglicherweise besser geeignet.
Die Scale und High Grade Server von OVHcloud bieten Ihnen dank ihrer wettbewerbsfähigen Preise ein ausgezeichnetes Preis-Leistungs-Verhältnis. Für ein Projekt oder eine Anwendung in den Dimensionen von Big Data und mit mehreren Terabyte Rohdaten sind sie gegebenenfalls wesentlich günstiger als Public Cloud Lösungen. Darüber hinaus bieten Ihnen dedizierte Server ein unübertroffenes Speichervolumen. Sie müssen sich weder mit „Noisy Neigbours“ noch mit Hypervisoren auseinandersetzen, was oft bei virtualisierten Lösungen der Fall ist.
Unsere Empfehlungen
Dedicated Server Advance-4
Der Server basiert auf einem AMD EPYC® 7313-Prozessor (16c/32t @ 3,0/3,7 GHz).
Dedicated Server HGR-HCI-2
Dual-Prozessor Intel Xeon Gold 6242R (40C/80T @ 3,10/4,10 GHz)
Dedicated Server HGR-HCI-6
Dual-Prozessor AMD EPYC® 7532 (64C/128T @ 2,40/3,30 GHz)
Dedicated Server HGR-SDS-2
Der Server basiert auf einem AMD EPYC® Prozessor 7402 (24C/48T @ 2,80/3,35 GHz).
Tipp 1: Rechenzentrum erweitern
Wird Ihre On-Premise-Infrastruktur langsam zu klein für Ihre Projekte vom Typ Big Data? Dann nutzen Sie OVHcloud Connect oder ein Site-to-Site-VPN, um Ihre Daten sicher in den Rechenzentren von OVHcloud zu lagern.
Tipp 2: Mit Hadoop für Redundanz sorgen
Das verteilte Dateisystem von Hadoop arbeitet in Clustern. Dadurch unterstützt es eine hohe Datenübertragungsrate zwischen den Nodes. So kann das System ohne Unterbrechungen funktionieren, selbst wenn ein Element ausfallen sollte.
Erstellen Sie Hadoop Cluster mit den Bare-Metal-Servern von OVHcloud. Setzen Sie dann mehrere miteinander verbundene Hadoop Data Nodes ein. Verwenden Sie dazu das private vRack von OVHcloud mit bis zu 50 Gbit/s garantierter Bandbreite. Möglicherweise können Sie auch einige der zahlreichen Tools und Projekte aus dem Hadoop-Ökosystem bei Ihrem Informationsmanagement und Business-Analytics-Prozessen unterstützten: Apache Spark, Kettle, Ouzi, Mawazo...
Tipp 3: Mit Ihrer Big-Data-Architektur experimentieren
Die Dedicated Server Reihe von OVHcloud bietet die erforderlichen Tools, Optionen sowie kostengünstige Modelle, um verschiedene Big-Data-Lösungen zu testen: Skalieren Sie erfolgreiche Projekte hoch und schalten Sie die Server bei Projektende zügig ab.
Profitieren Sie von unseren Verträgen mit geringer Laufzeit, dem nutzerfreundlichen Kundencenter mit zahlreichen visuellen Analysetools, der Bereitstellung binnen 120 Sekunden sowie unseren Postinstallationsskripten.