Cos’è il Big Data? Le tre V: volume, velocità e varietà
Cosa apportano i server dedicati al Big Data?
Con Big Data ci si riferisce in genere alla disciplina di memorizzazione, elaborazione e analisi in tempo reale di enormi data set aziendali. La dimensione della sorgente delle informazioni non costituisce l’unica difficoltà: anche mancanza di struttura e velocità di elaborazione rappresentano una sfida. Per questo motivo i Big Data vengono solitamente definiti dalle tre V: volume, velocità e varietà.
In realtà, una certa forma di Big Data viene praticata da decenni nell’ambito di processi aziendali standard come analisi dei dati, Web analytics, visualizzazione e gestione delle informazioni. L’hardware, i software e gli strumenti di analisi tradizionali non sono però in grado di gestire le problematiche legate a dimensioni, complessità e natura destrutturata dei dati contemporanei. Al contrario, in genere i Big Data riescono a sfruttare appieno il potenziale dei dati digitali aziendali, grazie all’utilizzo di server più potenti combinati con algoritmi avanzati e strumenti di archiviazione e analisi dei dati.
Per analizzare i dati non strutturati provenienti da più sorgenti (chiamati anche data lake), ad esempio, i Big Data ricorrono solitamente alla tecnologia NoSQL o NewSQL e un'architettura distribuita. Analogamente, l'open source Apache Hadoop, un filesystem per la gestione dello storage, è la tecnologia numero uno associata all'analisi Big Data.
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Perché utilizzare i server dedicati Big Data invece di soluzioni Cloud?
Bisogna pensare a ciò che è più adatto alla propria attività. Le startup e gli sviluppatori che sperimentano per la prima volta l'analisi Big Data possono trarre vantaggio da soluzioni Public Cloud di base ed economiche. Per le aziende potrebbe invece rivelarsi vincente una configurazione di server dedicati Big Data o un approccio Cloud ibrido.
Per l’implementazione di progetti o applicazioni Big Data con numerosi terabyte di dati grezzi, i server Scale e High Grade di OVHcloud offrono tariffe competitive e un ottimo rapporto prezzo/performance e costituiscono in genere una soluzione molto più economica rispetto al Public Cloud. Inoltre, è possibile usufruire di un volume di storage insuperabile, senza vicini rumorosi o hypervisor con cui lottare, come invece potrebbe accadere con un'opzione virtualizzata.
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Consiglio 1: considera la datacenter extension
Se la tua infrastruttura on premise non ha spazio sufficiente per archiviare i Big Data, è possibile utilizzare il servizio OVHCloud Connect o una VPN site-to-site per salvare in modo sicuro i dati nei datacenter OVHcloud.
Consiglio 2: crea ridondanza con Hadoop
Grazie al funzionamento in cluster, il filesystem distribuito di Hadoop favorisce un'elevata velocità di trasferimento dati tra i nodi garantendo la raggiungibilità del sistema anche in caso di malfunzionamento di un elemento.
Con i server Bare Metal di OVHcloud è possibile costruire cluster Hadoop per poi implementare e interconnettere più nodi di dati Hadoop con la rete privata vRack di OVHcloud (fino a 50 Gbps di banda passante garantita). Utilizzare alcuni degli strumenti e tool dell’ecosistema Hadoop (come Apache Spark, Kettle, Ouzi e Mawazo) consente inoltre di semplificare i processi di gestione delle informazioni e di analisi aziendale.
Consiglio 3: testa la tua architettura Big Data
La gamma di server dedicati OVHcloud viene fornita con tutti gli strumenti, opzioni e modelli più convenienti necessari per testare diverse soluzioni Big Data, che offrono la possibilità di aumentare le risorse in caso di successo e spegnere rapidamente i server a progetto ultimato.
Le nostre soluzioni sono disponibili con contratti a breve termine, interfaccia di gestione di semplice utilizzo che include numerosi strumenti di analisi visiva, consegna in 120 secondi e script di post-installazione.