Prezentacja dotycząca możliwości i sposób analizy danych w chmurach obliczeniowych

1. ANALIZY DANYCH W
CHMURZE
Marcin Niemiec
Nubitech (2012)

2. Plan prezentacji
• Definicja chmury obliczeniowej
• Biznesowe aspekty chmur obliczeniowych
• Definicja BigData
• Sposoby analizy BigData
• Podsumowanie

3. Czym są chmury obliczeniowe ?
Chmura obliczeniowa to rozproszone i skalowane
środowisko, automatycznie dostosowujące się do
wymagań klienta

4. Jakie są rodzaje chmur ?
• Model usług:
• IaaS – Infrastruktura jako usługa
• PaaS – Platforma jako usługa
• SaaS – Oprogramowanie jako usługa
• …
• XaaS – Wszystko jako usługa
• Model wdrożeń:
• Publiczne chmury
• Prywatne chmury
• Wspólnotowe chmury

5. Biznesowe aspekty chmury
• Ograniczają koszty generowane przez tradycyjne
infrastruktury
• Opłaty związane z działaniem aplikacji, są proporcjonalne
do zużytych zasobów
• Przechowywanie dużej liczby danych nie jest już
problemem
• Wysoka wydajność i dostępność usług (QoS i SLA)
• Bezproblemowe współdziałanie wielu urządzeń - PC,
smartfony, tablety
• Szybszy proces tworzenia aplikacji

6. Czym są BigData ? (1)
• Problem bezpośredniej definicji – wszystko zależy od tego
co należy z tymi danymi zrobić
• Opisowa definicja:
• Zbyt dużo do przetworzenia na pojedynczej maszynie
• Zbyt dużo do składowania na pojedynczej maszynie
• Duży przyrost nowych danych (każdego dnia)
• Miliony/Miliardy wierszy w bazie danych

7. Czym są BigData ? (2)
• Konkretne przykłady:
• Dane sprzedaży z sieci sklepów
• Dane opisujące aktywność użytkowników (np. z mediów
społecznościowych)
• Dane pomiarowe
• Dane obrazujące działanie infrastruktury przemysłowej
• Dane medyczne

8. W jaki sposób analizować BigData ?
• Kilka podstawowych rodzajów rozwiązań:
• System relacyjny z bazą agregacyjną i hurtownią danych
• System z bazą (jedną lub wieloma) NoSQL
• System analizujący dane w chmurze
• Komercyjne rozwiązania oparte na wysokowydajnych
produktach bazodanowych

9. System relacyjny z bazą agregacyjną i
hurtownią danych (1)

10. System relacyjny z bazą agregacyjną i
hurtownią danych (2)
• Utrata części danych szczegółowych w procesach ETL
• Trudne dodawanie nowych rodzajów raportów
(modyfikacja procesów ETL, schematów, itp.)
• Ograniczone możliwości skalowania poziomego

11. System z bazą (jedną lub wieloma)
NoSQL (1)

12. System z bazą (jedną lub wieloma)
NoSQL (2)
• Wszystkie dane przechowywane są w jednym miejscu
• Skomplikowana konfiguracja klastra baz NoSQL
• Skomplikowane modelowanie analiz za pomocą
Map/Reduce

13. System analizujący dane w chmurze (1)

14. System analizujący dane w chmurze (2)
• Praktycznie nieograniczone skalowanie poziome
• BigQuery potrafi przeanalizować terabajty danych w ciągu
kilku minut, a zapytania pisane są w języku podobnym do
SQL-a
• Koszt zależny od stopnia użytkownia

15. Podsumowanie
Obecny rozwój technologii chmur obliczeniowych pozwolił
na bezproblemowe składowanie i analizę praktycznie
dowolnych wolumenów danych

16. Więcej
Darmowy audyt chmurowy. Doradztwo.
Wyceny. biuro@nubitech.pl
nubitech.pl