Wat is big data? De drie V's: volumineus, vlug en verschillend.
Wat voegen dedicated servers toe aan big data?
Big data verwijst gewoonlijk naar de discipline waarbij enorme, zakelijke datasets opgeslagen, verwerkt en in realtime geanalyseerd worden. Dat is niet alleen lastig door de grootte van de databron, maar ook door het gebrek aan structuur en door de snelheid waarmee de data verwerkt moeten worden. Daarom wordt big data typisch gedefinieerd met de drie V's: volumineus, vlug en verschillend.
In werkelijkheid vindt er al tientallen jaren een vorm van big data plaats als onderdeel van standaard bedrijfsprocessen, zoals data-analyse, webstatistieken, visualisatie en informatiemanagement. Traditionele hardware, software en analysetools zijn echter niet meer opgewassen tegen de enorme grootte, complexiteit en ongestructureerde aard van de tegenwoordige gegevens. Big data gebruikt daarentegen krachtigere servers, samen met geavanceerde algoritmes, storage en data-analysetools om het volledige potentieel van digitale gegevens van organisaties te benutten.
Bij big data wordt bijvoorbeeld vaak NoSQL- of NewSQL-technologie en een gedistribueerde architectuur gebruikt om ongestructureerde gegevens uit meerdere bronnen (soms ook een „data lake“ genoemd) te analyseren. Ook is het open-source Apache Hadoop – een bestandssysteem om storage te managen – de meestgebruikte technologie bij big data-analyses.
|
||||||||
Waarom zou ik dedicated big data servers gebruiken in plaats van een cloud-oplossing?
Denk na over wat het beste bij uw bedrijf past. Start-ups en ontwikkelaars die met big data-analyses experimenteren, kunnen profiteren van een kosteneffectieve, basale Public Cloud-oplossing. Daarentegen kan voor grotere bedrijven een configuratie met dedicated big data servers of een hybride cloud-benadering de beste keuze zijn.
Door de competitief geprijsde Scale en High Grade servers van OVHcloud met een geweldige prijs-prestatieverhouding kan het, als u een significant big dataproject of applicatie implementeert met vele terabytes ruwe data, veel goedkoper zijn Scale en High Grade servers te implementeren in plaats van Public Cloud. U beschikt ook over een ongeëvenaarde hoeveelheid opslagruimte en u hoeft niet te worstelen met lawaaiige buren of hypervisors, wat het geval zou kunnen zijn bij een gevirtualiseerde optie.
Onze aanbeveling
Dedicated server Advance-4
Server op basis van een AMD EPYC™ 7313-processor (16c/32t @3,0/3,7 Ghz)
HGR-HCI-2 dedicated server
Dual Processor Intel Xeon Gold 6242R (40C/80T @ 3,10/4,10 GHz)
HGR-HCI-6 dedicated server
Dual Processor AMD EPYC® 7532 (64C/128T @ 2,40/3,30 GHz)
HGR-SDS-2 dedicated server
Server op basis van een AMD EPYC® 7402-processor (24C/48T @ 2,80/3,35 GHz)
Tip 1. Overweeg een uitbreiding naar een datacenter
Heeft uw on-premises infrastructuur bijna geen ruimte meer om uw big data op te slaan? Gebruik OVHCloud Connect of een site-to-site VPN om uw gegevens veilig in datacenters van OVHcloud te plaatsen.
Tip 2. Creëer redundantie met Hadoop
Doordat het in clusters werkt, bevordert het gedistribueerde bestandssysteem van Hadoop een snelle gegevensoverdracht tussen nodes. Hierdoor kan het systeem ononderbroken werken, zelfs als een element uitvalt.
Bouw Hadoop-clusters met OVHcloud bare-metal servers, implementeer dan meerdere Hadoop data-nodes en interconnecteer ze met elkaar met het privé vRack van OVHcloud (met een gegarandeerde bandbreedte van maximaal 50 Gbit/s). Overweeg de verschillende tools en projecten in het Hadoop-ecosysteem – zoals Apache Spark, Kettle, Ouzi of Mawazo – om uw informatiemanagement en businessanalyseprocessen te vereenvoudigen.
Tip 3. Experimenteer met uw big data-architectuur
De OVHcloud dedicated server reeks biedt alle tools, opties en zeer betaalbare modellen die u nodig heeft om met verschillende big dataoplossingen te experimenteren: opschalen bij succes en snel servers uitschakelen als projecten klaar zijn.
Maak gebruik van onze kortetermijncontracten, gebruiksvriendelijk Control Panel met talrijke visuele analysetools, 120 s levertijd en post-installatiescripts.