Архитектура программного обеспечения для систем больших данных

Введение в архитектуру программного обеспечения для систем обработки больших данных

0:00

Йен Гордон, эксперт в области архитектуры программного обеспечения, обсуждает проблемы, связанные с масштабированием архитектуры программного обеспечения, включая разработку крупномасштабных систем управления данными и аналитики.
Он также рассматривает внутренние связи и намерения между архитектурами программного обеспечения, данными и развертыванием и облачными системами.

Большие данные и их влияние на архитектуру программного обеспечения

2:20

Большие объемы данных являются движущей силой масштабируемости, в которой сегодня нуждаются многие системы.
Йен подчеркивает сложность и сложность использования технологий с открытым исходным кодом для создания систем больших данных, а также проблемы, связанные с технологическими препятствиями и доступом к данным.

Сложность выбора технологий для обработки больших данных

8:24

Йен обсуждает разнообразие моделей данных, языков запросов и технологий, используемых для обработки больших данных.
Он подчеркивает сложность выбора правильной технологии для уровня данных и необходимость горизонтального распределения данных для достижения масштабируемости.

Сложность реализации теории на практике

11:53

В статье сотрудников Google описывается сложность перевода теории в практику для распределенных консенсусных алгоритмов, таких как Paxos.
В статье также обсуждаются сложности, связанные с масштабируемостью, рабочей нагрузкой, согласованностью и доступностью данных.

Эмпирическое правило масштабируемости

12:58

Чем сложнее решение проблемы, тем меньше оно будет масштабироваться.
Примеры: обеспечение согласованности, простые запросы, машинное обучение.

Подходы к масштабируемым системам

16:36

Важно контролировать затраты на создание масштабируемых систем.
Использование масштабируемых архитектур программного обеспечения и масштабируемых платформ исполнения, таких как облачные технологии.

Работа в области больших данных и масштабируемых систем

18:22

Две основные проблемы: дизайн и технологии.
Разработка базы знаний и подхода "Leap for BD" для выбора технологий для систем с большими объемами данных.
Создание прототипов и использование технологии YCSB для оценки масштабируемости и производительности технологий.

Прототипирование и тестирование производительности

24:00

Видео обсуждает важность создания прототипов в области больших данных и их влияние на производительность.
Представлены графики производительности Cassandra, базы данных, ориентированной на столбцы, используемой Facebook.
Показано, как увеличение нагрузки на ось x влияет на пропускную способность и производительность.

База знаний по атрибутам качества для систем больших данных

29:07

Видео рассказывает о проекте KBase, который является расширением Википедии для области проектирования архитектуры больших данных.
KBase использует семантическую модель данных и знания о принципах проектирования и технологиях для обеспечения структурированного и динамического доступа к информации.
Примеры использования KBase включают страницы о согласованности, тактических приемах и компромиссах.

Создание базы знаний для больших данных

36:18

Видео обсуждает процесс создания базы знаний для больших данных, которая включает в себя семантическую модель и запросы на основе этой модели.
База знаний используется для создания страниц, которые содержат информацию о различных технологиях и их возможностях.

Разработка вики-страниц и использование знаний

40:02

Компания разрабатывает вики-страницы для базы знаний, которые включают в себя визуализацию возможностей технологий и их компромиссов.
Эти страницы могут быть использованы для оценки технологий больших данных и определения их соответствия требованиям к атрибутам качества.

Распространение информации и обучение

41:48

Видео упоминает о курсе, который проводится в Портленде, и о сокращенной версии курса, которая будет представлена на конференции в Сиднее.
Также обсуждаются планы по распространению информации о базе знаний среди широкой аудитории через блог и вебинары.

Постоянство полигонов и многоуровневое сохранение данных

47:49

В мире больших данных и NoSQL, идея Мартина Фаулера о постоянстве полигонов предполагает использование корпоративных хранилищ данных, больших хранилищ данных Oracle и MySQL, а также существующих схем.
Возможно, будут использоваться различные типы хранилищ, дополняющие эти хранилища данных, например, Hadoop для выполнения определенных аналитических задач.
Концепция многоуровневого сохранения данных предполагает объединение систем, использующих различные типы технологий баз данных, специфичных для решения конкретной проблемы.

Поддержка и обновление баз данных

49:53

В случае с базами данных, такими как Википедия, возможно использование модели открытого доступа, контролируемой людьми.
В случае с технологиями, которые развиваются быстро, важно иметь экспертов в определенных областях, которые могут присылать обновления и рецензировать их.
Темпы изменений в технологиях баз данных управляемы, и базовые знания в области дизайна остаются неизменными.

Сравнение производительности NoSQL и SQL

51:37

Сравнение производительности между технологиями NoSQL и SQL может быть сложным, так как рабочая нагрузка может быть разной.
В случае с Cassandra, работающей на записи, она может быть быстрее, чем реляционная база данных, но может иметь слабую консистенцию.
Важно проводить глубокие исследования и избегать поверхностных сравнений.

Архитектура и знания о море

53:02

Знания о море могут быть широкими и фундаментальными, но они также специфичны для предметной области и технологии.
Данные о каждой системе NoSQL могут быть доступны в стандартных форматах, таких как XML или RDF.
Первоначальная версия базы знаний будет записываться внутри вики, но данные могут быть экспортированы в RDF.

Архитектура программного обеспечения для систем больших данных

Ключевые темы и таймкоды

Введение в архитектуру программного обеспечения для систем обработки больших данных

Большие данные и их влияние на архитектуру программного обеспечения

Сложность выбора технологий для обработки больших данных

Сложность реализации теории на практике

Эмпирическое правило масштабируемости

Подходы к масштабируемым системам

Работа в области больших данных и масштабируемых систем

Прототипирование и тестирование производительности

База знаний по атрибутам качества для систем больших данных

Создание базы знаний для больших данных

Разработка вики-страниц и использование знаний

Распространение информации и обучение

Постоянство полигонов и многоуровневое сохранение данных

Поддержка и обновление баз данных

Сравнение производительности NoSQL и SQL

Архитектура и знания о море