Gestionar la virtualización de datos grande
Video: ¿Qué beneficios tiene la virtualización de centros de datos?
La virtualización separa los recursos y servicios del entorno de entrega física subyacente, que le permite crear muchos sistemas virtuales en un único sistema físico. Una de las razones principales que las empresas han implementado la virtualización es mejorar el rendimiento y la eficiencia del procesamiento de una mezcla diversa de las cargas de trabajo
Video: Agile BI con Virtualización de Datos de Denodo
La gran hipervisor de datos
En un mundo ideal, usted no quiere preocuparse por el sistema operativo subyacente y el hardware físico. UN hipervisor es la tecnología responsable de asegurar que el intercambio de recursos se lleva a cabo de una manera ordenada y repetible.
Video: Virtualización, Cloud y Eficiencia de Centros de Datos
El hipervisor se sitúa en los niveles más bajos del entorno de hardware y utiliza una capa delgada de código para permitir el uso compartido de recursos dinámicos. El hipervisor hace que parezca que cada sistema operativo tiene los recursos físicos todos a sí mismo.
En el mundo de los grandes datos, puede que tenga que soportar muchas diferentes entornos operativos. El hipervisor se convierte en un mecanismo de entrega ideal para los componentes de la tecnología de la gran pila de datos. El hipervisor le permite mostrar la misma aplicación en una gran cantidad de sistemas sin tener que copiar físicamente que la aplicación en cada sistema.
Como beneficio adicional, debido a la arquitectura de hipervisor, se puede cargar cualquiera de los sistemas operativos diferentes como si fueran simplemente otra aplicación. Por lo tanto, el hipervisor es una forma muy práctica de hacer las cosas virtualizados forma rápida y eficiente.
Los sistemas operativos invitados son los sistemas operativos que se ejecutan en las máquinas virtuales. Con la tecnología de virtualización, puede configurar el hipervisor para dividir los recursos del ordenador físico. Los recursos pueden ser divididos 50/50 o 80/20 entre los dos sistemas operativos invitados, por ejemplo.
La belleza de esta disposición es que el hipervisor hace todo el trabajo pesado. El sistema operativo invitado no le importa que se está ejecutando en un partition- virtuales piensa que tiene un ordenador todo a sí mismo.
A encontrar básicamente dos tipos de hipervisores:
Hipervisores de tipo 1 ejecutar directamente en la plataforma de hardware. Ellos logran una mayor eficiencia, ya que se está ejecutando directamente sobre la plataforma.
Tipo 2 hipervisores ejecutarse en el sistema operativo anfitrión. A menudo se utilizan cuando existe una necesidad de apoyar una amplia gama de dispositivos de E / S.
Abstracción de datos y virtualización grandes
Para los recursos y servicios que sea virtualizado, que se separan del entorno de entrega física subyacente. El término para este acto de separación se llama abstracción. La abstracción es un concepto clave en grandes volúmenes de datos. MapReduce Hadoop y se distribuyen entornos de computación en el que todo se abstrae. El detalle se abstrae a cabo para que el desarrollador o analista no tiene que preocuparse de donde se encuentran los elementos de datos.
Abstracción minimiza la complejidad de algo ocultando los detalles y proporcionar sólo la información relevante. Por ejemplo, si se va a recoger a alguien a quien nunca ha visto antes, se le puede decir el lugar para encontrarse con él, y lo que va a usar. Él no necesita que le diga que lo vio nacer, la cantidad de dinero que tiene en el banco, su fecha de nacimiento, y así sucesivamente.
Esa es la idea con la abstracción - se trata de proporcionar una especificación de alto nivel en lugar de entrar en muchos detalles sobre cómo funciona algo.
Implementar la virtualización de trabajar con grandes volúmenes de datos
La virtualización ayuda a que su entorno de TI lo suficientemente inteligente como para manejar el análisis de datos grande. Mediante la optimización de todos los elementos de su infraestructura, incluyendo hardware, software y almacenamiento, se obtiene la eficiencia necesaria para procesar y gestionar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Con grandes volúmenes de datos, es necesario acceder, administrar y analizar los datos estructurados y no estructurados en un entorno distribuido.
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grandes datos asume la distribución. En la práctica, cualquier tipo de MapReduce va a funcionar mejor en un entorno virtualizado. Es necesario la capacidad de mover cargas de trabajo en torno partir del requerimiento de potencia de procesamiento y almacenamiento.
La virtualización le permitirá hacer frente a los problemas más grandes que aún no han sido de ámbito. Usted no puede saber de antemano la rapidez con que tendrá que escalar.
La virtualización le permitirá soportar una variedad de grandes almacenes de datos operacionales. Por ejemplo, una base de datos de gráfico que se puede girar como una imagen.
El beneficio más directo de la virtualización es asegurar que los motores funcionan mejor MapReduce. La virtualización se traducirá en una mejor escala y rendimiento para MapReduce. Cada una de las tareas y reducir el mapa debe ser ejecutado de forma independiente. Si el motor está MapReduce parallelized y configurado para funcionar en un entorno virtual, se puede reducir la carga de gestión y permitir expansiones y contracciones en las cargas de trabajo de tareas.
sí MapReduce es inherentemente paralela y distribuida. Al encapsular el motor MapReduce en un contenedor virtual, puede ejecutar lo que necesita cuando lo necesita. Con la virtualización, a aumentar su utilización de los activos que ya ha pagado, al convertirlos en piscinas genéricas de los recursos.