Video: Chọn Laptop cho dân thiết kế đồ họa, kiến trúc, dựng phim, game 3D Đức Việt 2025
Theo quan điểm, mục tiêu thiết kế kiến trúc để phân tích dữ liệu đi kèm để xây dựng một khuôn khổ để thu thập, phân loại và phân tích các dữ liệu lớn cho mục đích phát hiện các kết quả khả thi.
Không có cách nào chính xác để thiết kế môi trường kiến trúc cho việc phân tích dữ liệu lớn. Tuy nhiên, hầu hết các thiết kế đều cần đáp ứng các yêu cầu sau để hỗ trợ những thách thức mà dữ liệu lớn có thể mang lại. Các tiêu chí này có thể được phân phối chủ yếu qua sáu lớp và có thể được tóm tắt như sau:
- Kiến trúc của bạn nên bao gồm một nền tảng dữ liệu lớn để lưu trữ và tính toán, chẳng hạn như Hadoop hoặc Spark, có khả năng mở rộng ra.
- Kiến trúc của bạn nên bao gồm phần mềm có quy mô lớn và các công cụ dữ liệu lớn có khả năng phân tích, lưu trữ và truy xuất dữ liệu lớn. Chúng có thể bao gồm các thành phần của Spark, hoặc các thành phần của hệ sinh thái Hadoop (chẳng hạn như Mahout và Apache Storm). Bạn cũng có thể muốn chấp nhận một công cụ quy mô lớn dữ liệu lớn sẽ được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu trong doanh nghiệp của bạn. Chúng bao gồm Radoop từ RapidMiner, IBM Watson và nhiều người khác.
- Kiến trúc của bạn nên hỗ trợ ảo hóa. Ảo hóa là một thành phần thiết yếu của điện toán đám mây vì nó cho phép nhiều hệ điều hành và ứng dụng chạy đồng thời trên cùng một máy chủ. Do khả năng này, ảo hóa và điện toán đám mây thường đi đôi với nhau. Bạn cũng có thể áp dụng một đám mây riêng trong kiến trúc của bạn. Một đám mây riêng cung cấp kiến trúc tương tự như một đám mây công cộng, ngoại trừ các dịch vụ trong một đám mây riêng được giới hạn cho một số lượng người dùng nhất định thông qua tường lửa. Amazon Elastic Computer Cloud là một trong những nhà cung cấp chính các giải pháp đám mây riêng và không gian lưu trữ cho các doanh nghiệp, và có thể mở rộng khi họ phát triển.
- Kiến trúc của bạn có thể phải cung cấp phân tích thời gian thực nếu doanh nghiệp của bạn đang làm việc với dữ liệu nhanh (dữ liệu đang chảy trong các luồng với tốc độ nhanh). Trong trường hợp, bạn sẽ cần phải xem xét một cơ sở hạ tầng có thể hỗ trợ thu được những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu trong thời gian thực gần mà không cần chờ dữ liệu được ghi vào đĩa. Ví dụ: thư viện phát trực tuyến của Apache Spark có thể được dán nhãn với các thành phần khác để hỗ trợ phân tích dữ liệu nhanh.
- Kiến trúc của bạn nên tính đến bảo mật dữ liệu lớn bằng cách tạo ra một hệ thống quản trị xung quanh việc cung cấp truy cập dữ liệu và kết quả. Kiến trúc bảo mật dữ liệu lớn phải phù hợp với các thực tiễn bảo mật chuẩn và các chính sách trong tổ chức của bạn điều khiển truy cập vào các nguồn dữ liệu.
Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ mạnh mẽ để giúp bạn bắt đầu phân tích dữ liệu mà không cần phải có chuyên môn về các thuật toán và sự phức tạp đằng sau việc xây dựng các mô hình dự đoán thì bạn nên thử KNIME, RapidMiner hoặc IBM Watson.
Với RapidMiner, bạn có thể nhanh chóng tải và chuẩn bị dữ liệu, tạo và đánh giá các mô hình dự đoán, sử dụng các quy trình dữ liệu trong các ứng dụng của bạn và chia sẻ chúng với người dùng doanh nghiệp của bạn. Với rất ít nhấp chuột, bạn có thể dễ dàng xây dựng một mô hình phân tích tiên đoán đơn giản.Phân tích kéo-và-thả với RapidMiner.
RapidMiner được xây dựng để cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu một hộp công cụ toàn diện bao gồm hơn một nghìn hoạt động và thuật toán khác nhau. Dữ liệu có thể được tải nhanh chóng, bất kể nguồn dữ liệu của bạn có trong Excel, Access, MS SQL, MySQL, SPSS, Salesforce hay bất kỳ định dạng nào khác được RapidMiner hỗ trợ. Ngoài việc tải dữ liệu, xây dựng mô hình tiên đoán và đánh giá mô hình, công cụ này còn cung cấp cho bạn công cụ hiển thị dữ liệu bao gồm bản đồ tự tổ chức điều chỉnh và đồ thị 3 chiều.
RapidMiner cung cấp một giao diện lập trình ứng dụng mở rộng mở (API) cho phép bạn tích hợp các thuật toán của riêng mình vào bất kỳ đường ống nào được xây dựng trong RapidMiner. Nó cũng tương thích với nhiều nền tảng và có thể chạy trên các hệ điều hành chính. Có một cộng đồng trực tuyến đang nổi lên của các nhà khoa học dữ liệu sử dụng RapidMiner nơi họ có thể chia sẻ các quy trình của họ và hỏi và trả lời các câu hỏi.
Một công cụ dễ sử dụng khác được sử dụng rộng rãi trong thế giới phân tích là KNIME. KNIME là viết tắt của người thông tin Konstanz Miner. Đây là một phân tích số liệu mã nguồn mở có thể giúp bạn xây dựng các mô hình tiên đoán thông qua một khái niệm đường truyền dữ liệu. Công cụ này cung cấp các thành phần kéo và thả cho ETL (khai thác, chuyển đổi và nạp) và các thành phần cho mô hình tiên đoán cũng như hình dung dữ liệu.
KNIME và RapidMiner là những công cụ bạn có thể đưa đội ngũ khoa học dữ liệu của bạn dễ dàng bắt đầu xây dựng các mô hình tiên đoán. Đối với một trường hợp sử dụng tuyệt vời trên KNIME, hãy kiểm tra các giấy "Bảy kỹ thuật cho Dimensionality Giảm. "RapidMiner Radoop là sản phẩm của RapidMiner mở rộng hộp công cụ phân tích tiên đoán trên RapidMiner Studio để chạy trên môi trường Hadoop và Spark.Radoop gói gọn MapReduce, Pig, Mahout, và Spark. Sau khi bạn xác định luồng công việc của mình trên Radoop, các hướng dẫn được thực hiện trong môi trường Hadoop hoặc Spark, do đó bạn không phải lập trình các mô hình tiên đoán mà tập trung vào việc đánh giá mô hình và phát triển các mô hình mới.
Để bảo mật, Radoop hỗ trợ xác thực Kerberos và tích hợp với Apache Ranger và Apache Sentry.
