Arquitetura de Big Data: o que é?
Saiba mais sobre a sua definição, características e porque é tão importante na tecnologia atual.
Provavelmente você sabe que Big Data engloba quantidades gigantes de dados que crescem sem parar e que, quando processadas devidamente, fornecerão detalhes interessantes para empresas, mídias de comunicação, governo entre outros.
Como sua própria natureza, o Big Data é enorme em termos de termos e elementos que determinam seu comportamento. Entre eles está a arquitetura de Big Data. Mas tem a ver com a sua forma? Seu estilo? Seu fluxo de informação?Antes de gerar zettabytes de pensamentos sobre o assunto, vamos aprender do que se trata essa definição.
A arquitetura de Big Data é o desenho dos sistemas e metodologias necessárias para analisar os volumes de dados existentes e converte-los em informações valiosas. Em poucas palavras, é o que faz possível interpretar corretamente a enorme quantidade de dados para que sejam processados por audiências não necessariamente especialistas.
O que define a arquitetura de Big Data?
A arquitetura de Big Data precisa de cinco componentes:
- Identificação da origem dos dados,
- Obtenção dos dados,
- Armazenamento dos dados,
- Tratamento dos dados
- Utilização da informação obtida
Se algum destes passos não está 100%, a leitura de dados pode não ser precisa, trazendo informações equivocadas.
Quais são as características da arquitetura de Big Data?
A arquitetura de Big Data conta com vários aspectos identificáveis. São eles:
Escalabilidade: Aumento constante da capacidade de processar e armazenar os dados que se geram.
Tolerância a falhas: a disponibilidade do sistema deve ser garantida, mesmo que ocorram falhas em alguns dos equipamentos utilizados.
Dados distribuídos: os dados são armazenados entre diferentes máquinas, evitando assim o problema de armazenamento de grandes volumes.
Processamento distribuído: o processamento de dados é realizado entre diferentes máquinas para melhorar os tempos de execução e fornecer escalabilidade ao sistema.
Localidade dos dados: os dados e os processos que irão traduzi-los devem estar próximos para evitar transmissões de rede que adicionam latências e aumentam os tempos de execução.
Analisar dados é mais do que apertar um botão e voilá! Requer etapas focadas em vários detalhes. Te mostramos aqui:
1. Análise e visualização: vem em primeiro lugar. Aqui os dados são exibidos para exploração e análise usando técnicas estatísticas, algoritmos de análise preditiva, aprendizado de máquina, etc.
2. Governança de dados: concentra-se na integração, governança e segurança de dados. É necessário escolher os dados adequados que permitirão um processamento eficiente, com a qualidade exigida e protegê-los adequadamente, minimizando os riscos de segurança.
3. Armazenamento e processamento: seu foco está no armazenamento dos dados obtidos e seu processamento eficaz de acordo com as necessidades que temos.
Streaming ou lote?
Depende. A questão refere-se a como processar os dados. Por exemplo, o streaming refere-se ao processamento contínuo e ininterrupto de dados, enquanto o lote refere-se ao processamento de blocos mais estruturados.
Ambos os modos são bons e são usados por vários tipos de arquitetura. Por exemplo, a arquitetura Lambda funciona em streaming ou batch em diferentes camadas, enquanto a arquitetura Kappa funciona apenas com streaming.
Cada um tem suas vantagens e detalhes. Dependerá do tipo de informação necessária e da complexidade.
Quem gerencia a arquitetura de Big Data?
Embora o processamento de Big Data tenha um alto componente digital, ele é feito com a orientação de especialistas, chamados de arquitetos de Big Data. Eles têm pleno conhecimento em programação, estatística, computação, matemática e afins para desenvolver a ferramenta certa para processar informações. Pense neste profissional como um só que cria programas de análise de dados sob medida para quem precisa deles.
Além disso, o Arquiteto de Big Data domina as ferramentas de comunicação e negociação para entender os dados obtidos e assessorar o cliente (acompanhando-o durante todo o processo) em sua tomada de decisão. O arquiteto saberá informar os riscos e oportunidades nos resultados alcançados com sua ferramenta.
Esta profissão tornou-se popular nos últimos anos, dada a capacidade dos arquitetos de não só criarem uma ferramenta ajustada ao que é solicitado, mas também aconselhar o cliente na melhor decisão de acordo com as suas necessidades. E você, quer se dedicar à arquitetura Big Data?
(Com informações do unite.net)