П:
Како постојеће окружење складишта података може најбоље да се прилагоди потребама велике анализе података?
А:Појединачни пројекти складишта података морају се оцјењивати за сваки случај. Генерално, у покушају растезања постојећег дизајна складишта података да би се боље управљало аналитиком великих података постоји суштински процес за откривање шта треба учинити. ИТ професионалци ово могу назвати „скалирањем“ или „скалирањем“.
| Вебинар: Биг Ирон, Упознајте велике податке: Ослобађање података главног рачунара са Хадооп & Спарк Региструјте овде |
Скалирање углавном подразумева сагледавање довољне снаге за обраду, добијање довољне количине меморије и смештај снажнијих активности сервера за руковање свим већим сетовима података које ће предузеће обрадити. Супротно томе, скалирање може значити прикупљање кластера хардвера сервера и њихово умрежавање у скупину великих података.
Неки ИТ стручњаци су сугерисали да је најчешћа метода са Апацхе Хадооп и другим популарним алатима и платформама за велике податке табела да се скалира и групира хардвер како би се постигли жељени ефекти. Међутим, други истичу да са данашњом технологијом складиште података може да се повећа помоћу стратегије набавке која серверу додаје ресурсе, попут добијања већег броја процесорских језгара, заједно са већом количином РАМ-а.
Без обзира да ли их повећавају или повећавају, складиштима података потребна су додатна физичка хардверска средства како би се могла носити са већим оптерећењима података. Такође им је потребна додатна људска администрација, што значи и више обуке за унутрашње тимове. Пуно планирања треба да се укључи у пројекат како би се утврдило какав ће стрес и притисак имати веће обим података на постојећи заостављени систем да би га искористили за нови велики систем података. Једно велико питање су уска грла која захтевају надоградњу у центрима за складиштење и друге врсте уских грла која могу угасити почетни систем ако се не реше.
