Big data tahlili

Serverni virtuallashtirish
Serverni virtuallashtirish bitta fizik serverni bir nechta virtual serverlarga ajratadi. Mashinaning apparati va resurslari, shu jumladan tasodifiy kirish xotirasi (RAM), protsessor, qattiq disk va tarmoq boshqaruvchisi virtuallashtirish (mantiqiy qismlarga boʻlinib) ketma-ket virtual mashinalarga aylanishi mumkin, ularning har biri oʻz dasturlari va operatsion tizimida ishlaydi. Virtual mashina (VM) - bu fizik mashina bilan bir xil funktsiyalarni bajarishi yoki amalga oshirishi mumkin boʻlgan fizik mashinaning dasturiy ta’minotidir. Dasturiy ta’minotning ingichka qatlami aslida virtual mashina monitorini yoki gipervizorni oʻz ichiga olgan apparat tarkibiga kiritilgan. Gipervizorni virtual mashinalar va fizik mashina orasidagi trafikni boshqaruvchi texnologiya deb qarash mumkin.
Serverni virtuallashtirish fizik resurslardan samarali foydalanishni ta’minlash uchun giperviordan foydalanadi. Albatta, ushbu virtual mashinalarni oʻrnatish, sozlash va boshqarish vazifalarini oʻz ichiga oladi. Bunga litsenziyalarni boshqarish, tarmoqni boshqarish va ish hajmini boshqarish va salohiyatni rejalashtirish kiradi.
Serverni virtuallashtirish sizning platformangiz katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilishda ishtirok etadigan katta hajmdagi va har xil turdagi ma’lumotlarni boshqarish uchun kerak boʻlganda kattalashishini ta’minlashga yordam beradi. Tahlilni boshlashdan oldin siz talab qilinadigan strukturalangan va strukturalanmagan ma’lumotlarning miqdori yoki xilma-xilligi toʻgʻrisida xabardor boʻlmasligingiz mumkin. Ushbu noaniqlik, serverni virtuallashtirishga boʻlgan ehtiyojni yanada kuchaytiradi, bu sizning muhitingiz juda katta ma’lumotlar toʻplamlarini qayta ishlashga kutilmagan talabni qondirishga imkon beradi.
Bundan tashqari, server virtuallashtirish koʻplab bulutli xizmatlardan katta ma’lumotlarni tahlil qilishda ma’lumotlar manbalari sifatida foydalanishga imkon beradigan asos yaratadi. Virtuallashtirish bulut samaradorligini yaxshilaydi, bu esa koʻplab murakkab tizimlarni optimallashtirishni osonlashtiradi. Natijada, tashkilotlarda ilgari mavjud boʻlmagan yoki toʻplash juda qiyin boʻlgan ma’lumotlarga kirish uchun yetarli ishlash va optimallashtirish mavjud. Katta ma’lumotlar platformalaridan tobora koʻproq mijozlar istaklari, hissiyotlari va xulq-atvori toʻgʻrisidagi katta miqdordagi ma’lumotlar manbai sifatida foydalanilmoqda. Mijozlarning qiziqishlarini yaxshiroq tushunish va koʻproq maqsadli va moslashtirilgan takliflarni taqdim etish uchun kompaniyalar ushbu ma’lumotlarni ichki sotuvlar va mahsulot ma’lumotlari bilan birlashtirishi mumkin.