Khởi bước vào Big Data trên đám mây

Khởi bước vào Big Data trên đám mây

6. Cung cấp khả năng xây dựng nhanh chóng các khung nhìn và bảng giám sát tùy chỉnh
Giống như sự phát triển các dự án thu thập tin tức kinh doanh truyền thống, khi mọi người có thể thực hiện truy vấn trên Big Data và xuất ra các báo cáo, họ muốn tự động hóa chức năng đó và tạo ra một bảng giám sát với các hình ảnh đẹp mắt để tiện việc xem đi xem lại nhiều lần.

Trừ khi người dùng tự viết ra các câu lệnh Hive và chỉ sử dụng cấu trúc Hive, nhưng hầu hết các công cụ đều có một số khả năng để tạo ra các khung hiển thị dưới dạng bảng giám sát từ những câu lệnh truy vấn của chúng. Vẫn còn hơi sớm để triển khai Big Data cho việc trích dẫn ra các ví dụ về bảng giám sát. Có một dự báo, mà dựa trên lịch sử trong ngành thu thập tin tức kinh doanh, cho rằng, các bảng giám sát sẽ trở thành một phương tiện diễn đạt nội bộ rất quan trọng dành cho các Big Data tóm lược. Và theo dòng lịch sử của Business Intelligence, việc có được các bảng giám sát Big Data tốt sẽ rất quan trọng cho việc lấy và duy trì các hỗ trợ thi hành.

7. Quy mô có hiệu quả đối với bất kỳ khối lượng dữ liệu sử dụng phần cứng thương mại

Khi sử dụng một dịch vụ dữ liệu lớn đám mây, đây là một quan điểm lý thuyết hơn là thực tiễn. Nó còn tùy vào quyết định của nhà cung cấp dịch vụ để có được, sự cung cấp, và triển khai phần cứng vào đúng chỗ mà dữ liệu thường trú. Việc lựa chọn phần cứng không thành vấn đề.

Thật biết ơn khi các hóa đơn thanh toán Big Data chỉ đến từ việc thiết kế để sử dụng phần cứng thương mại. Có các nút liên kết chắc chắn trong nền kiến trúc nơi mà một máy chủ "chất lượng cao" làm việc tốt. Tuy nhiên, phần lớn các nút (những nút lưu trữ dữ liệu) trong một kiến trúc dữ liệu lớn có thể nằm ở chỗ phần cứng "kém chất lượng hơn".

8. Cung cấp sự kiểm soát truy cập và an ninh dựa trên vai trò phân chia
Khi dữ liệu phi cấu trúc tồn tại trong một thế giới dữ liệu quan hệ, sự phức tạp của việc truy xuất dữ liệu có thể cản trở mọi người trong việc lấy ra dữ liệu. Các công cụ báo cáo thông thường sẽ không giúp ích. Việc chuyển đổi thành Big Data là một bước tích cực hướng về việc làm cho sự phức tạp trở nên dễ dàng hơn để truy xuất. Nhưng không may, các thiết lập an ninh giống như vậy thường không chuyển đổi các hệ thống quan hệ hiện hữu thành dạng Big Data.

Có được một sự an ninh tốt sẽ trở nên quan trọng hơn nữa khi mà Big Data ngày càng được sử dụng nhiều hơn. Ban đầu, việc an ninh có thể thoải mái bởi vì không ai biết làm gì với Big Data (tôi đang bị mỉa mai đấy!). Khi các công ty phát triển thêm nhiều trình phân tích sử dụng dữ liệu trong Big Data. Các thành quả cần được bảo vệ, cụ thể là các báo cáo và các bảng giám sát, cũng tương tự cho cách làm thế nào để bảo vệ các hệ thống quan hệ.

Khởi đầu với Big Data đám mây, cần chú ý đến nhu cầu áp dụng an ninh vào một số mục đích nào đó, cụ thể là cho môi trường giám sát và báo cáo. Để khởi đầu, tuy nhiên, tôi khuyên là hãy để các trình phân tích chạy tự do. Đó là cách tốt nhất để phát triển nên sự hiểu biết mới.

9. Hỗ trợ multi-tenancy (đa thuê mướn) và triển khai linh hoạt

Việc sử dụng điện toán đám mây đã mang lại khái niệm về multi-tenancy — rõ ràng, không phải là một xem xét trên tiền đề môi trường Big Data.
Nhiều người lo lắng về việc đặt dữ liệu quan trọng trong một môi trường đám mây. Điều quan trọng là các đám mây cung cấp cho việc triển khai với chi phí thấp và nhanh chóng cần thiết để bắt đầu dự án Big Data. Đúng vậy, vì nhà cung cấp điện toán đám mây sẽ đặt các dữ liệu trong một kiến trúc mà tài nguyên phần cứng được chia sẻ, chi phí thì thấp hơn đáng kể.

Tất cả mọi thứ đều như nhau , điều này thật tốt khi chỉ có dữ liệu của bạn trên chính máy chủ của bạn với một người nào đó quản lý toàn bộ việc cài đặt. Tuy vậy, đó không phải là một mô hình kinh doanh hiệu quả khi nhu cầu Big Data đôi lúc bị gián đoạn. Kết quả là tốn chi phí hơn vì các công ty sẽ phải chi trả cho nhiều thời giờ vô ích, đặc biệt là trong các dự án đầu, khi các nhà phân tích vẫn còn đang khám phá, vận dụng, và học hỏi về Big Data.

10. Tích hợp và mở rộng thông qua các tài liệu hướng dẫn API

Có nhiều cách hiểu bài viết này có thể là một số ít dự án Big Data xa vời với cách viết các giao diện phần mềm của riêng chúng dành cho Big Data. Cũng nên để ý, mặc dù, điều đó có thể và đang được thực hiện mỗi ngày.

Big Data được thiết kế để truy cập bởi các ứng dụng tùy chỉnh. Các phương pháp tiếp cận phổ biến là sử dụng giao diện lập trình ứng dụng (APIs) RESTful (Representational State Transfer - Bộ truyền trạng thái đại diện). Những thứ này đều có sẵn cho tất cả các ứng dụng trong môi trường Big Data — để quản lý kiểm soát, lưu trữ dữ liệu và báo cáo số liệu. Bởi vì tất cả các thành phần cơ bản của Big Data là mã nguồn mở, các API này đều được chỉ dẫn bài bản và hiện diện công khai để sử dụng. Hy vọng rằng, các nhà cung cấp Big Data đám mây sẽ cho phép truy cập vào tất cả các API hiện hành và tương lai, đặt dưới chế độ bảo mật thích hợp.

Kết quả (Anh) 1:

Run step into Big Data on the cloud6. Offer the ability to build quickly the viewport and custom monitoring dashboardLike the development of the project of gathering news in traditional business, when people can perform queries on Big Data and export reports, they want to automate that function and create an oversight board with the beautiful photos to view the facilities go back many times.Unless you manually write the command structure and use only Hive Hive, but most of the stuff has some ability to create the frame displayed in the monitoring tables from the query command. Still somewhat soon to deploy Big Data for cited the example of the monitoring panel. There is a forecast, which is based on the history in the industry gather business news, said that the Supervisory Board will become an internal expression media is very important for the Big Data Summary. And the history of Business Intelligence, getting the Big Data Monitoring Board good will is very important for obtaining and maintaining the support of enforcement.7. The scale is effective for any volume of data using commercial hardwareWhen using a large cloud data services, here is a perspective of the theory rather than practice. It depends on the decision of the service provider to get supplies, and deployment of the hardware on which the resident data. The selection of hardware doesn't matter.Genuinely grateful when the Big invoice Data only from the design to use a commercial hardware. There are certainly links button in the background architecture where a "high quality" work well. However, most of the nodes (the nodes store the data) in a large data architecture can hardware is the "poor quality".8. Provide access control and role based Security DivisionWhen unstructured data exists in a world of relational data, the complexity of the data retrieval can impede people in the retrieved data. The normal reporting tools will not help. The conversion into Big Data is a positive step toward making the complexity becomes easier to retrieve. But unfortunately, the same security setting usually does not convert existing relations systems into Big Data.There was a really good security will become even more important when that Big Data is increasingly being used more. Initially, the security may ease because no one knows what to do with Big Data (I'm being ironic!). As companies develop more process analysis using data in Big Data. The results should be protected, in particular, the reports and the monitoring panel, similar to the way how to protect the system of relations.Started with Big Data cloud, should pay attention to the needs of security applied to a number of purposes, namely for environmental monitoring and reporting. To start, however, I recommend to the analysis process run freely. That is the best way to develop the new understanding.9. support multi-tenancy (most hiring) and flexible deploymentThe use of cloud computing has brought the concept of multi-tenancy — clearly, not a review on the premise Big Environmental Data.Many people worry about the latest important data in a cloud environment. It is important that the cloud provides for the deployment of low cost and quickly needed to start the project of Big Data. Yes, because cloud computing provider will place the data in an architecture that hardware resources are shared, the costs, the significantly lower.All things are the same, this is real good when only your data on your server with someone to manage the entire installation. However, it is not an efficient business model when demand Big Data sometimes is interrupted. The result is costly because more companies will have to pay for quite a while now in vain, especially in projects, when the analysts are still exploring, practicing, and learning about Big Data.10. Integrated and extended through the API documentationThere are many ways to understand this article may be a few Big projects Data far away with writing their own software interface for Big Data. Also should note, though, that can and are being made every day.Big Data is designed for access by custom applications. The common approach is to use the application programming interfaces (APIs) RESTful (Representational State Transfer-status transmission represents). These are available for all applications in the environment of Big Data — to manage data storage, control and reporting. Because all the basic ingredients of Big Data is open source, the APIs are instructions and present publicly to use. Hopefully, the Big Data provider the cloud will allow access to all current and future API, under appropriate security modes.

Kết quả (Anh) 2:

Run enters Big Data in the cloud

6. Provides rapid construction of views and monitoring custom table
Like development projects news collecting traditional business, when people can actually Big Data is a query on reports and export them, they want to automate that function and create an oversight board with beautiful images for easy watch it again and again.

Unless users to write out the statement Hive and Hive structure only use, but most of the tools are a number of possibilities to create the frames displayed as supervisory board query commands general. Still a little early to deploy Big Data for quoting the examples of monitoring tables. There is a forecast, which is based on a history of industry news gathering business, said, the supervisory board will become an internal medium of expression is important for Big Data summaries. And the lines of business intelligence history, having been the Big Data table better monitoring will be crucial for obtaining and maintaining the support enforcement.

7. Scale efficiently for any volume of data using commercial hardware

Using a large data services cloud, this is a theoretical point of view rather than practical. It depends on the decision of the service provider to obtain, supply, and deploy the hardware in place that permanent data. The selection of hardware is not a problem.

Really thankful when the bill came from the Big Data only designed to use commercial hardware. Link buttons to make sure the architecture where a server "high quality" do good work. However, most of the buttons (the data storage nodes) in a large data architecture may lie in the hardware "lower quality".

8. Provides access control and role-based security division
As unstructured data exists in a world of relational data, the complexity of data access could hinder people to retrieve data. The common reporting tools will not help. The Big Data is converted into a positive step towards making the complexity becomes easier to access. Unfortunately, the security settings are not the same conversion of existing relational systems form Big Data.

There is a good security will become even more important when that Big Data is increasingly being used more. Initially, the security can be relaxed because nobody knows what to do with Big Data (I'm being sarcastic there!). As companies develop more projects using data analysis of Big Data. These achievements should be protected, namely the reports and monitoring tables, similar to the way how to protect the system of relations.

Starting with the Big Data cloud, should pay attention to the need to apply security to a certain number of purposes, namely for environmental monitoring and reporting. To start, however, let me suggest that the freedom to run the analysis. That's the best way to develop new understanding should.

9. Support multi-tenancy (multi-hire) and flexible deployment

Using cloud computing has brought the concept of multi-tenancy - obviously, not a review on the premise environment Big Data .
Many people worry about putting critical data in a cloud environment. It is important that the cloud provides for deployment at low cost and quickly needed to start the project Big Data. Yes, because the providers of cloud computing will put the data in an architecture that hardware resources are shared, costs are significantly lower.

All things being equal, this is so good that only your data on your own server with someone managing the whole installation. However, it is not an effective business model as Big Data needs sometimes interrupted. The result is more costly because companies will have to pay for a lot of time in vain, especially in projects, while analysts are still being discovered, apply, and learn about Big Many thanks.

ten.

Integrated and extended through the API documentation There are many ways to understand this article may be one of the few projects far from Big Data interfaces to write their own software for Big Data. It may be noted, though, that can and is being done every day.

Big Data is designed to be accessed by custom applications. The common approach is to use application programming interfaces (APIs) RESTful (Representational State Transfer - The representational state transfer). These are available to all applications in Big Data environments - to control management, data storage and data reporting. Because all of the basic components of Big Data is open source, these APIs are guided all the public presence and to use. Hope that,

Kết quả (Anh) 3:

In the beginning to enter the big data cloud6. Quick view and custom control panel for capacity buildingAs the development of the traditional business news gathering, when people can achieve in the query and export report data, they hope the automation function, create a table and image monitoring eyes to see many times.Unless the user writes these commands themselves using only the hive, the hive structure, but most of the tools have some ability to manufacture the display panel in the framework of the form of the supervision commands from their query. Is a little early for the deployment of large data monitoring in parables you have a history of prediction, industry news gathering business, based on the control panel will become an internal medium expression is important to you big data survey. According to the information of the historical process, monitor panel are big data is crucial. In order to maintain and support the implementation of.7. Scale with any effective quality data, using commercial hardwareWhen using a large data cloud service, which is a theoretical point of view than the actual decision, it depends on the service provider to obtain, provide the hardware deployment, and resident data in the appropriate place. Select hardware no problem.Appreciate your sales data from the design to the use of commercial hardware button link has a background in architecture on a server "high quality". However, most of the button (button data storage data structure) in a large place, can be in inferior hardware "".8. Provide access control and role based securityUnstructured data, complexity existing in a world of data, data access work can prevent people from working in the data report. Tools, usually do not help. Big data is converted into a positive step, to make the complicated work easier access. Unfortunately, this security system all the design is generally not change into the big data format exists.There is a good security will become more important when the data is getting bigger, the use of more secure. At first, it is very comfortable, because no one knows what to do big data (I'm being sarcastic!) When companies develop more programs using the data analysis, in large data. These results need to be protected, specific reporting and monitoring panels, and also on how to protect the relationships of these systems.Big data and cloud start, to pay attention to the application of security needs, in some specific goals, is to monitor and report on the environment. In order to start, however, my proposal is to let the program analysis free run. This is the best way to develop new knowledge.9. Support multi tenancy (large hire) and flexible deploymentThe use of cloud computing brings the concept of multi tenancy - obviously not a consideration in the context of the environmental data.Many people are concerned about the importance of the environment of the data, it is important that the cloud. Cloud deployment and provide low cost and rapid start of the project requires large data. Yes, because the cloud computing provider will be placed in a data structure, hardware resource sharing, the cost is quite low.Everything is the same, this is a good time, only your data server installed in their friends and someone the whole management. However, this is not an effective business model, need big data sometimes after interruption. This is because the cost to pay a lot of useless time than the male the Secretary, especially at the beginning of the project, analysts are still exploring the use of big data, and learning.10. Through the integration and expansion of the document H n