Optimierung von Big Data Erkenntnissen mit serverloser Architektur

Big Data ist die riesige Menge an Daten, die strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert sein kann und für aktuelle kommerzielle Prozesse erforderlich ist. Big Data Bemühungen und Technologien werden eingesetzt, um große Mengen an Daten zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die für strategische Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sind. Die Datenmenge steigt ständig und erreicht Petabytes, Exabytes, Zettabytes und sogar Yottabytes, was erhebliche Management- und Verarbeitungsprobleme mit sich bringt. In der Praxis umfasst das Management großer Datenmengen mehrere Herausforderungen, wie Servermanagement, Speicherung, Clustering und die Bereitstellung von Algorithmen. Manuelle Eingriffe behindern die Schaffung erfolgreicher cloudbasierter Datenanalyseplattformen. Serverless Computing bietet eine Lösung, indem es den Kunden Pay-per-Use-Backend-Dienste anbietet, die den Bedarf der Nutzer an der Verwaltung von Serveroperationen verringern. Dieser Artikel beschreibt eine serverlose Architektur für große Datenanalysen, einschließlich Implementierung, Wartung und Governance auf Amazon Web Services (AWS). Darüber hinaus untersucht er die Unterschiede zwischen traditioneller und Big Data-Analyse in einem serverlosen System.