高效能計算系統 使用高效能計算進行實時分析

2021-09-28 10:52:35 字數 2881 閱讀 9506

大量的技術支援實時分析

在處理,處理器被整合到記憶體晶元中。in-memory處理確保分割槽資料可擴充套件,並且支援超快資料訪問。這確保了對事物的高度支援並確保最佳一致性,還支援各種複雜資料模型。

由xap建立的效能模型,使用xap in-memory資料網路快取技術來確保高效能和低延遲。

完全複製

這種方法中,每個成員均有完整的資料,可以進行同步或非同步複製。

分割槽

每個節點持有資料的不同子集,允許不同虛擬機器持有完整的資料集,這是通過將tb的資料完整儲存在記憶體中實現的。

分割槽+備份

每個節點包含資料不同子塊。

實時分析使用hadoop mapreduce

分析邏輯構建在資料庫內,資料在資料庫內採用in-database分析技術處理

moa允許對資料流學習演算法在大的資料流和無記憶體上限的情況下進行評估。

moa允許資料流聚類的如下特性:

為了解決這些基於檔案的儲存問題,可以使用通用的並行檔案系統(cpfs),它能夠提供高效能,而且系統能夠為未來的需求提供高度擴充套件。gpfs提供了一些選項來應對非結構化資料。gpfs在雲環境中提供企業級儲存網路,該網路時伺服器和儲存的混合。

gpfs具有乙個token manager(令牌管理器),用來幫助協調共享的磁碟。令牌管理器控制節點幫助他們實現對資料的直接訪問。

gpfs用例:

分布式系統的有效負載均衡

gpfs通過並訪問共同的資料集的程序和節點,支援i/o工作負載進行讀寫操作。資料的讀寫和儲存使用資料分塊技術,檔案資料被分布到多個磁碟空間中。gpfs是乙個智慧型資料均衡系統,其中的資料集在節點中並行共享。非常可靠,並且對於任何儲存需求都可擴充套件,有助於改進輸入輸出處理。

分布式區域網路的資料共享

資訊生命週期管理

資訊生命週期掛曆(ilm)是為特定的系統管理資訊,包括儲存系統。資訊可以是任何形式的。ilm管理資料保護、資料備份、資料恢復、資料獲取、資料複製、災難恢復。

記錄和資訊管理(rim)使用ilm來管理資訊。資訊生命週期管理的效率可以通過cpfs的自動儲存管理架構獲得提高。另外乙個優點是管理員可以管理無數的檔案,也可以很容易檢索最近使用的檔案來建立儲存檔案的備份策略。

災難恢復

gpfs在另外的位置維持乙個複製檔案系統,可以隨時進行恢復。gpfs集群有三個硬體站點同時工作,兩個硬體站點中的gpfs節點包括檔案系統的副本。第三個站點只有乙個節點,用作gpfs的中斷器(tiebreaker)。

gfps有乙個先進的功能,被稱做無共享集群,該架構被稱作gpfs-snc。這裡增加的功能幫助系統隨時可用,並且提供了更好的資料複製。

在使用hadoop分布式檔案系統時,有一些限制,例如檔案不能被追加,而且任何部不能被覆蓋。gpfs幫助系統使用者開啟、讀取、追加檔案、並對檔案進行備份和歸檔,而且允許資料快取和資料複製。

hadoop

gpfs

架構基於主從技術

高效能共享磁碟架構

不支援檔案加鎖

分布式加鎖

資料分塊-統一大小

資料分塊-多個節點

一次寫入多次讀取模型

雲應用儲存選項

雲棧的儲存層的功能包括:

可擴充套件性

可靠性效率

低成本機器資料分析是分析方面發展最快的領域之一。機器資料可以是社交網路應用、移動裝置、伺服器等所產生的資料以及網路資料。

機器資料分析是關於對類似日誌資料、報警和訊息資料、申請等機器產生的資料的分析,並從這些資料中獲取價值,用來建立新的洞見。

機器資料是由兩種型別的互動所產生的資料,即機器到機器(m2m)和人到機器(h2m),這些資料可以是結構化的,也可以是非結構化的。

splunk使用計算機日誌來解決來自機器資料的安全問題以及其他錯誤。該軟體被設計為處理日常從不同**收集的tb級資料。

splunk可以部署到大量環境中,從單獨的系統到待處理資料量極大的分布式系統。splunk架構由forwarder、indexer、search head組成,能夠對來自各種**的結構化或非結構化資料進行安全有效的收集和索引操作

運營分析是關於業務運營的分析、會涉及資料探勘工具和技術,目的是從資料中獲得更多的價值以及得到更好的業務規劃。主要的目標是改進運營系統中的決策。

決策服務可以用來通過使用好的**模型和支援優化的技術來做出最佳決策。

ibm spss modeler功能

是乙個**分析平台,允許從系統和個人傳送的資料中做出**性決策。提供了大量技術和演算法,使得決策更加容易有效。

提供的功能:

ibm spss statistics

ibm spss data collection

ibm cognos business intelligence

ibm predictive maintenance and quality

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