Análise de tendências do setor

Tendências do setor
Tendências do setor

Com o rápido desenvolvimento de tecnologias de Big Data, houve um aprofundamento do entendimento da importância dos dados. Como consequência, Big Data passou a ser crescentemente mais integrado a diversos setores. De acordo com estudos, mais de 39,6% das empresas ao redor do mundo têm aplicado tecnologias de Big Data nos seus negócios, enquanto que 89,6% têm, ou planejam estabelecer, departamentos nessa área. Além disso, mais de 60% estão aumentando seus investimentos relacionados. A capacidade que você tem de dar sentido aos dados é crucial para o sucesso dos seus negócios.

Desafios comerciais

  • Altos custos de infraestrutura e de manutenção de TI

    Operações convencionais de serviços de Big Data necessitam de um imenso investimento inicial em construção de sala de equipamentos, em servidores de armazenamento, em servidores para aplicações e em utilidades. Enquanto isso, a escala do serviço e a arquitetura da plataforma irão requerer melhorias a fim de atender ao crescimento dos negócios, resultando em mais recursos heterogêneos e dificuldades em O&M.

  • Longos ciclos de análises, baixo desempenho

    Para explosões de tráfego durante acontecimentos de grande proporção ou atividades promocionais, um data center convencional não consegue expandir o armazenamento e os recursos computacionais com a rapidez necessária para lidar com esse fluxo inesperado. Como resultado, tarefas de Big Data e de análises se acumulam e o processamento não se finaliza antes do tempo máximo tolerável, acarretando na perda de negócios.

  • Desperdício de capacidade e de eficiência por análises de dados externas

    Análise de Big Data requer excelentes habilidades para lidar com leituras e escritas de dados simultâneos, que é inalcançável por servidores de armazenamento tradicionais. Portanto, os dados são geralmente copiados em computadores locais e, depois, analisados. Essas convencionais práticas demandam espaço de armazenamento local extra e afeta a eficiência da análise.

  • Desperdício de recursos em função de provisionamentos rígidos

    Dados são materiais de produção cruciais para os negócios. As empresas geralmente gastam altos valores para comprar um espaço de armazenamento extra muito maior que o volume de dados. Tudo isso para poder armazená-los com redundância (mais de três cópias) e evitar perdas e danos.

Cenários típicos

  • Análise de Big Data em tempo real

  • Análise de Big Data offline

Análise de Big Data em tempo real

Introdução

BigData Pro fornece recursos computacionais de alto desempenho com escalabilidade flexível, baixa latência e alta taxa de transferência, sendo compatível com as plataformas mais convencionais do setor para serviços de análise em tempo real. Em conjunto com a ampla rede de largura de banda e o OBS multiprotocolo, BigData Pro melhora consideravelmente a sua eficiência.

Vantagens

Utilização eficiente de recursos

A implementação independente de recursos de computação e de armazenamento permite a maximização da eficiência de utilização. O dimensionamento automático de recursos computacionais atendem às constantes mudanças dos requisitos do serviço.

Excelente desempenho de análise

BMSs estão conectados ao OBS por meio da rede com largura de banda ultra-alta (25 Gbit/s), garantindo o atendimento dos requisitos de baixa latência e alta largura de banda. A solução alcança um desempenho 2x mais alto do que o de plataformas de análise de Big Data nas premissas do cliente.

Serviços relacionados

Análise de Big Data offline

Introdução

Recursos computacionais ficam separados de recursos de armazenamento para reduzir desperdícios. O armazenamento escalável elimina o desperdício de espaço de armazenamento reservado. Capacidades de armazenamento multiprotocolo reduzem consideravelmente operações de replicação de dados.

Vantagens

Armazenamento-computação desacoplados

Recursos de armazenamento e de computação são escaláveis de forma automática separadamente. Portanto, você não precisa reservar espaço de armazenagem ou vincular recursos computacionais para armazenar recursos.

Compatibilidade multiprotocolo

Protocolos de objeto, de arquivo e de HDFS são compatíveis, o que facilita a ingestão e o acesso de dados, além de eliminar replicações não efetivas.

Excelente desempenho

BMSs podem utilizar a tecnologia InfiniBand para alcançar alta taxa de transferência e baixa latência, assegurando um desempenho ultra-alto da computação de Big Data offline.

Alta confiabilidade

A recuperação de desastre entre AZs de armazenamento distribuído possibilita que a durabilidade de dados alcance 99,9999999999%.

Serviços relacionados

Vantagens

  • Serviços contínuos e estáveis

    Com uma arquitetura de confiabilidade multinível, a solução alcança até 99,9999999999% de durabilidade de dados, além de dar suporte à implementação de alta disponibilidade de sistemas de serviço de três DCs em dois sites, com redundância de dados de 3 AZs.

  • Computação poderosa e de múltiplas arquiteturas

    VMs, Bare Metal Servers (BMSs) e recursos computacionais de IA de alto desempenho estão disponíveis para atender a seus requisitos de serviço. Além disso, a ampla largura de banda da intranet e a alta velocidade da Internet otimizam de forma efetiva o desempenho geral do sistema.

  • Utilização eficiente de recursos

    Ao implementar recursos computacionais separadamente de recursos de armazenamento, o BigData Pro entrega uma eficiência 75% maior em cluster e 50% maior em utilização de armazenagem. Há também a disponibilidade do Auto Scaling para combinar, de forma dinâmica, recursos computacionais com cargas variáveis de serviço.

  • Reutilização ativa de dados

    Object Storage Service (OBS), integrado com a solução BigData Pro, dá suporte a diversos protocolos, permitindo que você acesse seus dados armazenados em OBS a partir de vários terminais. Você também pode executar tarefas de análise online. Com reutilização ativa de dados, seus serviços necessitam de menos tempo de processamento.