Die Bedeutung der Virtualisierung zu Big Data

große Daten Herausforderungen Lösung erfordert die Verwaltung großer Mengen von hochverteilten Datenspeicher zusammen mit der Verwendung von rechen- und datenintensive Anwendungen. Virtualisierung bietet den zusätzlichen Grad an Effizienz große Datenplattformen Realität werden zu lassen. Obwohl Virtualisierung technisch keine Voraussetzung für große Datenanalyse ist, sind Software-Frameworks effizienter in einer virtualisierten Umgebung.

Virtualisierung hat drei Eigenschaften, die die Skalierbarkeit und Betriebseffizienz, die für große Datenumgebungen unterstützen:

• Partitionierung: In Virtualisierung, viele Anwendungen und Betriebssysteme werden in einem einzigen physischen System unterstützt durch die zur Verfügung stehenden Ressourcen partitionieren.

• Isolierung: Jede virtuelle Maschine wird von seinem physischen Hostsystem und anderen virtualisierten Maschinen isoliert. Aufgrund dieser Isolation, wenn eine virtuelle Instanz abstürzt, sind die anderen virtuellen Maschinen und dem Host-System nicht betroffen. Darüber hinaus werden Daten nicht zwischen einer virtuellen Instanz und einem anderen geteilt.

• Verkapselung: Eine virtuelle Maschine kann als eine einzige Datei dargestellt werden, so können Sie es leicht bietet auf der Grundlage der Dienste zu identifizieren.

Big Data Server-Virtualisierung

In Server-Virtualisierung wird ein physikalischer Server in mehrere virtuelle Server aufgeteilt. Die Hardware und die Ressourcen einer Maschine - inklusive der Direktzugriffsspeicher (RAM), CPU, Festplatte und Netzwerk-Controller - kann in eine Reihe von virtuellen Maschinen virtualisiert werden, dass jeder läuft seine eigenen Anwendungen und Betriebssystem.

Eine virtuelle Maschine (VM) ist eine Software-Darstellung einer physischen Maschine, die die gleichen Funktionen wie der physischen Maschine ausführen oder ausführen können. Eine dünne Schicht von Software wird tatsächlich in die Hardware eingesetzt, die ein Virtual Machine Monitor enthält, oder Hypervisor.

Server-Virtualisierung nutzt die Hypervisor-Effizienz bei der Nutzung von physischen Ressourcen zur Verfügung zu stellen. Natürlich, Installation, Konfiguration und administrative Aufgaben werden mit dem Einrichten dieser virtuellen Maschinen verbunden sind.

Server-Virtualisierung hilft sicherzustellen, dass Ihre Plattform als Skalen notwendig, um die großen Mengen und vielfältige Arten von Daten in Ihren großen Datenanalyse einbezogen zu behandeln. Sie können nicht das Ausmaß des Volumens erforderlich wissen, bevor Sie Ihre Analyse beginnen. Diese Unsicherheit macht die Notwendigkeit für die Server-Virtualisierung noch mehr, die Bereitstellung Ihrer Umgebung mit der Fähigkeit zur Verarbeitung von sehr großen Datenmengen, die unerwartete Nachfrage zu befriedigen.

Darüber hinaus bietet die Server-Virtualisierung die Grundlage, die viele der Cloud-Services verwendet als Datenquellen in einem großen Datenanalyse ermöglicht. Virtualisierung steigert die Effizienz der Wolke, die viele komplexe Systeme leichter zu optimieren macht.

Große Datenanwendungsvirtualisierung

Applikations-Infrastruktur-Virtualisierung bietet eine effiziente Möglichkeit, Anwendungen im Kontext zu verwalten mit der Kundennachfrage. Die Anwendung wird in einer Art und Weise verkapselt, die die Abhängigkeiten von dem zugrunde liegenden physikalischen Computersystem entfernt. Dies hilft, die allgemeine Verwaltung und Portabilität der Anwendung zu verbessern.

Darüber hinaus ermöglicht die Anwendungsinfrastruktur-Virtualisierungs-Software typischerweise für kodifizieren Politik geschäftlichen und technischen Gebrauch, um sicherzustellen, dass jeder Ihrer Anwendungen virtuellen und physischen Ressourcen in vorhersehbarer Weise nutzt. Effizienzen gewonnen werden, da Sie einfacher IT-Ressourcen entsprechend der relativen Geschäftswert Ihrer Anwendungen verteilen können.

Applikations-Infrastruktur-Virtualisierung in Verbindung mit Server-Virtualisierung verwendet wird, kann dazu beitragen, dass Business-Service-Level-Agreements erfüllt sind zu gewährleisten. Server-Virtualisierung überwacht CPU und Speicherauslastung, aber berücksichtigt nicht Veränderungen in der Geschäfts Priorität bei der Zuteilung von Ressourcen.

Große Datennetz-Virtualisierung

Netzwerk-Virtualisierung bietet eine effiziente Möglichkeit, Networking als Pool von Verbindungsressourcen zu nutzen. Statt für die Verwaltung von Datenverkehr auf dem physischen Netzwerk zu verlassen, können Sie mehrere virtuelle Netzwerke alle unter Verwendung der gleichen physikalischen Implementierung erstellen. Dies kann nützlich sein, wenn Sie ein Netzwerk für Daten definieren müssen mit einem bestimmten Satz von Leistungsmerkmalen und Kapazität und einem anderen Netzwerk für Anwendungen mit unterschiedlichen Leistungs- und Kapazitäts sammeln.

Die Virtualisierung hilft, das Netzwerk um diese Engpässe zu reduzieren und die Fähigkeit verbessern, um die großen verteilten Daten für große Datenanalyse erforderlich zu verwalten.

Große Datenprozessor und Speicher-Virtualisierung

Prozessor-Virtualisierung hilft, den Prozessor und maximieren die Leistung zu optimieren. Speicher-Virtualisierung entkoppelt Speicher von den Servern.

In großen Datenanalyse, haben Sie möglicherweise Abfragen großer Datenmengen und die Schaffung von modernen analytischen Algorithmen wiederholt, die alle für Muster und Trends zu suchen konzipiert, die noch nicht verstanden werden. Diese erweiterte Analysefunktionen können benötigen viel Rechenleistung (CPU) und Speicher (RAM). Für einige dieser Berechnungen kann es eine lange Zeit ohne ausreichende CPU- und Speicherressourcen nehmen.

Big Data und Storage-Virtualisierung

Daten Virtualisierung können verwendet werden, um eine Plattform für dynamisch gelinkte Datendienste zu schaffen. Dadurch können Daten leicht durchsucht und durch eine einheitliche Referenzquelle verbunden werden. Als Ergebnis liefert Daten-Virtualisierung eine abstrakte Dienst, der Daten in einer einheitlichen Form liefert unabhängig von der zugrunde liegenden physikalischen Datenbank. Darüber hinaus macht Datenvirtualisierung cached Daten für alle Anwendungen die Leistung zu verbessern.

Storage-Virtualisierung kombiniert physischen Speicherressourcen, so dass sie effektiver geteilt. Dies reduziert die Kosten für die Lagerung und macht es einfacher Datenspeicher für große Datenanalyse erforderlich zu verwalten.