Big Data na serwerach dedykowanych o wysokiej wydajności

Big data OVHcloud

Co to jest Big Data? Model 3V: "volume", "velocity" i "variety"

Nasze rekomendacje

Nowe opcje

Infra-4

Cena już od 949,70 PLN netto/miesiąc
Intel 2x Xeon Silver 4214
24 cores / 48 threads - 2.2 GHz
96  GB DDR4 ECC
2×960  GB SSD NVMe
Przepustowość do sieci publicznej: 1 Gbps
Wybierz

mHG-2019

Cena już od 948,99 PLN netto/miesiąc
Intel Xeon Silver 4110
8 cores / 16 threads - 2.1 GHz
96  GB DDR4 ECC
2×6 TB HDD SAS
Przepustowość do sieci publicznej: 1 Gbps
Wybierz

HG-2019

Cena już od 1 437,99 PLN netto/miesiąc
Intel Xeon Gold 6132
14 cores / 28 threads - 2.6 GHz
96  GB DDR4 ECC
2×6 TB HDD SAS
Przepustowość do sieci publicznej: 1 Gbps
Wybierz

BHG-2019

Cena już od 2 544,99 PLN netto/miesiąc
Intel 2x Xeon Gold 6132
28 cores / 56 threads - 2.6 GHz
192  GB DDR4 ECC
2×6 TB HDD SAS
Przepustowość do sieci publicznej: 1 Gbps
Wybierz

Jakie korzyści wynikają z zastosowania serwerów dedykowanych w projektach Big Data?

Termin Big Data odnosi się zazwyczaj do przechowywania, przetwarzania i analizy w czasie rzeczywistym ogromnych zbiorów danych biznesowych. Wielka ilość tych danych sprawia, że Big Data to prawdziwe wyzwanie. Dodatkową trudność stanowi fakt, że należy poradzić sobie z brakiem ich struktury oraz zapewnić dużą prędkość konieczną do przetwarzania. Z tego właśnie względu projekty Big Data opisywane są często za pomocą 3V: "volume", "velocity", "variety" (duża ilość danych, duża prędkość ich przetwarzania oraz duża różnorodność).

W rzeczywistości pewna forma przetwarzania Big Data praktykowana jest już od dziesięcioleci w ramach standardowych procesów biznesowych, takich jak analiza danych, analityka internetowa, wizualizacja i zarządzanie danymi. Jednak tradycyjny sprzęt, oprogramowanie i narzędzia analityczne nie były w stanie poradzić sobie z tak dużą ilością, złożonością i brakiem uporządkowania współczesnych danych. Do przetwarzania Big Data potrzebne są wydajne serwery działające w połączeniu z zaawansowanymi algorytmami, przestrzenią dyskową i narzędziami do analizy danych.

Doskonale do tego celu sprawdza się na przykład technologia NoSQL lub NewSQL oraz rozproszona architektura do analizy nieuporządkowanych danych z wielu źródeł (nazywanych jeziorem danych, z ang. „data lake”). Innym rozwiązaniem stosowanym w przypadku Big Data jest Apache Hadoop - otwarta platforma służąca do przechowywania i przetwarzania ogromnych ilości danych.

 

Przestrzeń dyskowa potrzebna do przechowywania Big Data

Uprość procesy zarządzania stronami Szybko buduj strony WWW i od razu je uruchomiaj
Aby wydobyć z danych cenną wiedzę, firmy muszą przetwarzać ogromne ich ilości. Przechowywanie tak dużych zbiorów wciąż pozostaje wyzwaniem. Serwery dedykowane od OVHcloud są standardowo wyposażone w przestrzeń dyskową 500 GB. Przestrzeń tę można dodatkowo rozbudowywać zgodnie z bieżącymi potrzebami.

Zarządzanie wieloma stronami WWW może być niezwykle czasochłonne, ale opcja MultiSite zdecydowanie to upraszcza. Jeden użytkownik otrzymuje hasło administratora i dostęp do katalogu głównego (np. administrator sieci), natomiast inni użytkownicy mogą uzyskać uprawnienia do zarządzania poszczególnymi stronami WWW. Pozwala to skrócić czas poświęcany na administrowanie stronami i jednocześnie zapewnić ich bezpieczeństwo.

Dzięki rozwiązaniu WordPress MultiSite zainstalujesz aplikacje tylko raz, a później każdą nową stronę WWW opublikujesz od razu online. Następnie możesz dodawać lub wyłączać dodatkowe strony lub wtyczki (np. Yoast SEO). Po zakończeniu instalacji kluczowych elementów swobodnie zarządzaj stronami w Internecie zgodnie z Twoimi bieżącymi potrzebami.

   
     

 

Dlaczego w przypadku Big Data lepiej skorzystać z serwera dedykowanego zamiast rozwiązania w chmurowego?

Zastanów się, co jest najbardziej odpowiednie dla Twojej firmy. Start-upy rozpoczynające działalność i deweloperzy zdobywający pierwsze doświadczenia w zakresie analizy Big Data mogą skorzystać z niedrogiego, podstawowego rozwiązania Public Cloud. Natomiast w przypadku dużych przedsiębiorstw zdecydowanie lepszym rozwiązaniem będzie serwer dedykowany lub chmura hybrydowa.

Jeśli wdrażasz projekt Big Data lub aplikację przetwarzającą terabajty danych, zastosowanie serwerów HG może okazać się znacznie tańsze niż wdrożenie Public Cloud, gdyż serwery HG cechują się bardzo dobrą relacją wydajności do ceny. Otrzymujesz ponadto bardzo dużą przestrzeń dyskową tylko i wyłącznie do Twojej dyspozycji - nie współdzielisz jej z innymi użytkownikami, przestrzeni nie zajmują też hiperwizory, jak ma to miejsce w przypadku wirtualizacji.

Porada 1: Połącz lokalną infrastrukturę z centrum danych OVHcloud

W Twojej lokalnej infrastrukturze zaczyna brakować miejsca do przechowywania Big Data? Użyj OVHcloud Connect lub sieci VPN typu site-to-site, aby bezpiecznie przechowywać dane w centrach OVHcloud.

Porada 2: Zapewnij redundancję, korzystając z systemu Hadoop

Hadoop pozwala przechowywać i przetwarzać duże ilości danych w rozproszonym środowisku klastrów. Gwarantuje dużą prędkość transferu danych pomiędzy węzłami. Pozwala to na nieprzerwaną pracę systemu, nawet w przypadku awarii jednego z elementów.

Zbuduj klastry Hadoop przy użyciu serwerów bare-metal od OVHcloud, a następnie uruchom i połącz wiele węzłów danych Hadoop za pomocą prywatnej sieci vRack. Skorzystaj z narzędzi i projektów dostępnych w ekosystemie Hadoop, takich jak Apache Spark, Kettle, Ouzi czy Mawazo. Pozwolą Ci one uprościć zarządzanie informacjami i procesy analizy biznesowej.

Porada 3: Eksperymentuj z architekturą Big Data

Serwery dedykowane od OVHcloud dostarczane są w przystępnej cenie wraz z narzędziami i opcjami, które pozwalają eksperymentować z różnymi rozwiązaniami Big Data. Skaluj infrastrukturę, kiedy projekt się intensywnie rozwija i usuwaj serwery zaraz po jego zakończeniu.

Skorzystaj z naszych krótkoterminowych umów i prostego w obsłudze Panelu klienta, gdzie znajdziesz liczne narzędzia do analizy wizualnej. Dostawę serwera realizujemy w ciągu zaledwie 120 sekund, udostępniamy skrypty poinstalacyjne.