以下將介紹用于大數(shù)據(jù)堆棧的五個最有用的架構(gòu)，以及每個架構(gòu)的優(yōu)點，以便更好地理解和權(quán)衡。此外，還對成本(按$ - $$$$$的規(guī)模)、何時使用、熱門產(chǎn)品，以及每種架構(gòu)的提示和技巧進(jìn)行了闡述。
五個大數(shù)據(jù)架構(gòu)
在此并沒有什么特別的順序，用戶在AWS公共云旅程中可能遇到的五個頂級大數(shù)據(jù)架構(gòu)是：
•流媒體- 允許攝取(并可能分析)任務(wù)關(guān)鍵型實時數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能會以爆發(fā)的形式出現(xiàn)在用戶面前。
•通用(或特定)的批處理集群—在可擴展、經(jīng)濟高效的集群中提供通用存儲和計算功能，可以執(zhí)行其他四種架構(gòu)的任何和所有功能。
•NoSQL引擎 - 使架構(gòu)師能夠處理“3V” —高速度、高容量，以及底層數(shù)據(jù)的多樣性/可變性。
•企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW) - 允許組織為多年的歷史數(shù)據(jù)維護(hù)一個單獨的數(shù)據(jù)庫，并對該數(shù)據(jù)運行各種長期運行的分析。
•就地分析 - 允許用戶將數(shù)據(jù)“就地”保存在低成本存儲引擎中，并針對該數(shù)據(jù)運行高性能的即席查詢，而無需創(chuàng)建單獨的、昂貴的“集群”。
(1)流媒體
流媒體解決方案由以下多個因素定義：
•關(guān)鍵任務(wù)數(shù)據(jù)—即使丟失一筆交易也會給用戶帶來災(zāi)難性的后果。
•負(fù)載中的爆發(fā)尖峰——物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施可能會從完全無聲的狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)橥瑫r與其通話設(shè)備中的一個。
•實時響應(yīng) - 高延遲響應(yīng)對用戶來說可能是災(zāi)難性的。
這里有很多現(xiàn)實世界的例子，從特斯拉公司的電動汽車(基本上是移動的4G設(shè)備)不斷將汽車的位置發(fā)送到數(shù)據(jù)中心，通知司機下一個充電站在哪里。此外，人們喜歡的日本一家高度自動化的壽司專營店：Sushiro。Sushiro所做的是將RFID傳感器放在每個壽司盤底，然后，壽司傳送帶上的傳感器跟蹤每個盤子的動態(tài)，將數(shù)據(jù)點發(fā)送到AWS Kinesis，其后端響應(yīng)儀表板的更新，通知壽司廚師，例如“丟掉即將過期變質(zhì)的食物，或者制作更多的雞蛋壽司，或者解凍更多的金槍魚”，通過使用流媒體技術(shù)，該連鎖店不僅有上述的實時效率推薦，而且還可以獲得每家餐廳的歷史信息，并且可以了解顧客購買的趨勢。
Sushiro是一個很好的例子，因為它符合流媒體的所有三個要求。其儀表板現(xiàn)在對業(yè)務(wù)運營至關(guān)重要。
•成本：$$ - $$$$$(通常為RAM密集型)
•適用性：任務(wù)關(guān)鍵型數(shù)據(jù)，負(fù)載爆發(fā)尖峰，實時響應(yīng)。用戶需要構(gòu)建KPI的實時儀表板。
•注意事項：獨立的流媒體解決方案的構(gòu)建和維護(hù)成本很高。擴展可能具有挑戰(zhàn)性，特別是如果在EC2上構(gòu)建。失敗對企業(yè)來說可能是災(zāi)難性的，但大多數(shù)產(chǎn)品都提供故障保護(hù)，例如復(fù)制優(yōu)化、備份和災(zāi)難恢復(fù)，以避免這種情況。
•受歡迎的產(chǎn)品：Kinesis(托管服務(wù))，Kafka(基于EC2)，Spark Streaming(作為托管服務(wù)和基于EC2)和Storm。
•提示和技巧：使用Kinesis作為初學(xué)者(易于使用、體積小、成本低)。許多組織轉(zhuǎn)向基于EC2的Kafka(如果他們只需要流媒體)或Spark Streaming，以獲得更好的控制，并降低大批量成本。這是AWS中為數(shù)不多的幾次托管任務(wù)，像Kinesis這樣的托管服務(wù)最終會比基于EC2的Kafka解決方案花費更多的費用。
(2)通用(或特定)的批處理集群
使用Hadoop/Spark這些系統(tǒng)，用戶可以獲得高度可擴展、低成本(商用硬件和開源軟件)存儲和計算，這些存儲和計算可能會遇到大量問題，從而以盡可能低的成本對數(shù)據(jù)進(jìn)行批量分析。
Hadoop技術(shù)非常成熟，提供了一個非常豐富的軟件生態(tài)系統(tǒng)，可以利用這些通用計算和存儲資源提供從數(shù)據(jù)倉庫到流媒體，甚至NoSQL的所有內(nèi)容。
在Hadoop之上，現(xiàn)在可以運行Spark，它帶有自己的可擴展框架，以低延遲(高內(nèi)存)方式提供上述所有功能，甚至適用于流媒體和NoSQL。
•成本：$ - $$$$(高度依賴于內(nèi)存需求)
•適用性：最低成本、最大靈活性。如果希望采用一個集群完成所有任務(wù)，并從Hadoop或Spark內(nèi)部部署轉(zhuǎn)移，那么這是一個不錯的選擇，非常適合機器學(xué)習(xí)。
•注意事項：一個全能的系統(tǒng)很少把每件事都做好，但這可以通過使用Spark和為每個工作量身定制的集群來大大減輕工作負(fù)荷。
•熱門產(chǎn)品：EMR(托管服務(wù)，也將運行Spark)，Cloudera(基于EC2)，Hortonworks(通過EMR作為托管服務(wù)，基于EC2)。
•提示和技巧：在S3存儲桶中長期存儲源數(shù)據(jù)，構(gòu)建集群，并根據(jù)需要將數(shù)據(jù)加載到集群中，然后在分析任務(wù)完成后立即關(guān)閉所有數(shù)據(jù)。這實際上正是默認(rèn)情況下EMR的工作原理，但即使使用的是Cloudera或Hortonworks(現(xiàn)在功能幾乎相同)，也可以輕松編寫上述所有內(nèi)容。利用EC2現(xiàn)場實例可以節(jié)省80%-90%的成本，并檢查自己的分析，以便可以向上或向下旋轉(zhuǎn)集群。以利用成本最低的spot窗口。
(3)NoSQL引擎
Velocity(并發(fā)事務(wù))在這里特別重要，這些引擎被設(shè)計為處理任意數(shù)量的并發(fā)讀寫。雖然其他系統(tǒng)通常不能用于最終用戶(需要低延遲響應(yīng))和員工分析團隊(可能會使用長時間運行的查詢鎖定多個表)，同時，NoSQL引擎可以擴展以適應(yīng)一個系統(tǒng)的兩個主服務(wù)器。一些開發(fā)允許以低延遲方式實時加入和查詢該數(shù)據(jù)。
•成本：$$ - $$$(通常為內(nèi)存密集型)
•適用性：“3V”問題。簡單和/或快速變化的數(shù)據(jù)模型。需要構(gòu)建KPI的實時儀表板。
•警告：必須放棄交易和豐富多樣的SQL。由于它不使用SQL，因此無法使用Tableau和Microstrategy等可視化工具直接查詢數(shù)據(jù)。擴展(尤其是添加新節(jié)點和重新平衡)可能很困難，并且會影響用戶延遲和系統(tǒng)可用性。
•受歡迎的產(chǎn)品：DynamoDB(托管服務(wù))，Neptune(托管服務(wù)，目前仍處于測試階段)，Cassandra(基于EC2)，CouchDB(基于EC2)和HBase(通過EMR作為托管服務(wù)，基于EC2)。
•提示和技巧：努力采用AWS管理的服務(wù)DynamoDB，而不是配置EC2并加載第三方系統(tǒng)。定期修剪最終用戶DynamoDB表，并在這些歷史表上創(chuàng)建每周或每月的表。使用Dynamic DynamoDB“自動調(diào)整”配置的容量，使其始終滿足消耗。使用DynamoDB Streams可以對客戶服務(wù)取消等關(guān)鍵事件進(jìn)行實時響應(yīng)，或者在第二個區(qū)域提供備份。
(4)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)
企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)與此處提到的其他系統(tǒng)截然不同。它提供了人們稱之為“OLAP”(在線分析處理，可以支持來自內(nèi)部用戶的一些長時間運行的查詢)與“OLTP”(在線事務(wù)處理，可以支持來自最終用戶的大量讀取和寫入)功能，如Oracle的RDBMS或MySQL。當(dāng)然，可以使用OLTP系統(tǒng)作為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)，但是大多數(shù)人都將OLTP數(shù)據(jù)庫集中在最近用戶的低延遲，最近事件(如“跟蹤上周的訂單”)需求和定期(通常是每天)窗口更舊數(shù)據(jù)輸出到OLAP系統(tǒng)，業(yè)務(wù)用戶可以在數(shù)月或數(shù)年的數(shù)據(jù)中運行長時間的查詢。
這些OLAP系統(tǒng)使用諸如列式存儲、數(shù)據(jù)非規(guī)范化(創(chuàng)建具有幾乎無限維度的“數(shù)據(jù)立方體”)等策略，并提供RDBMS級ANSI 92 SQL依從性，這意味著可以完全訪問SQL功能，并且可以定制Tableau等可視化工具直接與他們合作。
•成本：$$ - $$$$$(通常需要大量節(jié)點來存儲和處理大量數(shù)據(jù))。
•適用性：如果希望專門針對業(yè)務(wù)價值分析數(shù)據(jù)或構(gòu)建KPI的實時儀表板。
•警告：確保團隊了解OLAP和OLTP之間的區(qū)別，并確保他們以正確的方式使用每個OLAP和OLTP。
•提示和技巧：與EMR/Hadoop一樣，只在需要時啟動集群，將源數(shù)據(jù)保存在S3存儲桶中(這實際上是Redshift默認(rèn)工作的方式)。標(biāo)記集群，以便用能夠以自動方式快速識別和關(guān)閉未使用的容量。考慮保留以控制成本。真正了解可用的不同節(jié)點類型(高存儲、高吞吐量)以便利用每個節(jié)點類型。采用本機加密，因為它可以將性能降低多達(dá)20%-25%。通過O'Reilly課程深入了解Redshift，或考慮通過出色的“數(shù)據(jù)倉庫”課程進(jìn)行面對面培訓(xùn)，該課程幾乎完全涵蓋Redshift。
(5)就地分析
幾年前，Presto通過提供高性能的數(shù)據(jù)分析改變了游戲規(guī)則，而無需將數(shù)據(jù)從原生的、低成本的長期存儲中移出。其最終結(jié)果是，可以簡單地運行查詢，而不是必須為昂貴的EMR或Redshift集群支付全部費用。而是只按使用的內(nèi)容收費。
此外，人們需要很多時間來嘗試選擇(然后管理)EMR或Redshift集群的正確節(jié)點和節(jié)點數(shù)。采用Presto，人們不再知道也不關(guān)心這種差別，而這一切都在用戶需要的時候起到作用。
最后，Presto支持RDBMS級別的ANSI-92 SQL兼容性，這意味著所有可視化工具都可以直接使用它，具有的SQL背景可以在ad-hoc查詢中全面使用。
•費用：$ - $$
•適用性：成本極低。沒有任何管理?？梢宰鳛榈统杀?、中等性能的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)。它不需要將數(shù)據(jù)復(fù)制到第二個系統(tǒng)。大型連接和復(fù)雜分析效果很好。
•警告：需要最低延遲。為了獲得不錯的性能，可能會使用序列化格式Parquet、壓縮、重新分區(qū)等重新格式化存儲的數(shù)據(jù)。可能需要多輪查詢調(diào)整和/或重新格式化才能獲得正確的結(jié)果。目前不支持UDF或事務(wù)。
•熱門產(chǎn)品：AWS Athena(用于查詢S3數(shù)據(jù)的托管服務(wù))，EMR(托管服務(wù)-可以自動安裝Presto)，自我管理的Presto(基于EC2–用戶永遠(yuǎn)不想在AWS中執(zhí)行此操作)。
•提示和技巧：只需使用Athena。利用AWS Glue構(gòu)建ETL管道，以獲取原始數(shù)據(jù)，并將其重新格式化為S3或Athena可以更有效地使用的內(nèi)容。使用S3生命周期策略將原有的數(shù)據(jù)移動到低成本的歸檔存儲(如Glacier)。
把它們放在一起
通過了解將在公共云中運行的五個頂級大數(shù)據(jù)架構(gòu)，用戶現(xiàn)在可以獲得有關(guān)最佳應(yīng)用位置的可操作信息，以及潛伏的位置。
一旦用戶開始在AWS公共云中構(gòu)建大數(shù)據(jù)架構(gòu)，將很快了解到更多的架構(gòu)，并且在很多情況下，企業(yè)可能會最終同時使用上述所有內(nèi)容，可能使用Kinesis將客戶數(shù)據(jù)流媒體傳輸?shù)紻ynamoDB和S3。用戶可能偶爾會在該源數(shù)據(jù)上啟動EMR(進(jìn)行某些機器學(xué)習(xí))或Redshift(分析KPI)集群，或者可以選擇以可以通過AWS Athena就地訪問的方式格式化數(shù)據(jù)，讓它像企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)一樣發(fā)揮作用。
具有執(zhí)行TMTOWTDI的能力是一件好事，AWS公司努力提供最適合用戶需求的服務(wù)。如果用戶從頭開始，在AWS認(rèn)證的全球知識培訓(xùn)課程中花費三天時間將可以提供滿足其需求的服務(wù)，并讓用戶盡快開始運營，并且順利實施。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號