Những điều bạn cần làm trước khi bắt đầu triển khai kho big data trên đám mây (P1)
Cân nhắc các mục tiêu cụ thể, hiểu các yêu cầu về dữ liệu, chọn đúng công cụ khai thác big data… là những điều bạn cần phải làm để có thể sử dụng nguồn lực dữ liệu này một cách hiệu quả nhất.
Trong bối cảnh kinh doanh như hiện tại, dữ liệu được xem như mỏ dầu màu mỡ - nguồn tài nguyên quan trọng nhất mang sức mạnh có thể biến đổi mọi ngành nghề.
Những tổ chức nào cho tới giờ vẫn chưa biết tận dụng nguồn dữ liệu qúy giá đang thu thập mỗi ngày sẽ dần bị tụt lại phía sau. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi rất nhiều công ty đang háo hức gia nhập đội quân big data.
>> Tìm hiểu thêm: Tại sao Điện toán đám mây lại là lựa chọn thích hợp để triển khai kho dữ liệu Big data
Big data với đặc tính là một khối dữ liệu khổng lồ - và chắc chắn sẽ ngày một lớn hơn nữa - các doanh nghiệp đang lựa chọn các đám mây cho những nhu cầu về big data của mình. Đám mây mang đến nhiều lợi ích khác nhau, trong đó khả năng mở rộng linh hoạt và tiết kiệm chi phí là những yếu tố có thể giúp các tổ chức thuộc mọi quy mô tận dụng triệt để nguồn lực big data.
Tuy nhiên, việc dịch chuyển big data sang môi trường đám mây có thể là một nhiệm vụ khá khó khăn. Có một kế hoạch và chiến lược cụ thể là rất quan trọng, và đáng chú ý nhất trong đó là cần phải có các phương pháp tiếp cận hợp lý. Vậy hãy cùng Bizfly Cloud xem những yếu tố cần khi bắt đầu triển khai kho big data trên đám mây dưới đây.
1. Xác định mục tiêu quan trọng và chính yếu
Nếu khởi động một dự án big data chỉ để tìm hiểu và nhận định các khả năng, mà không có mục tiêu rõ ràng ngay từ đầu sẽ khiến tổ chức lãng phí rất nhiều thời gian, công sức và tài nguyên.
Đã có nhiều doanh nghiệp nhận được những bài học đắt giá với 85% các dự án big data thất bại. Quả thực là một con số đáng cân nhắc.
Tỷ lệ thất bại ở mức cao không phải do bản thân công nghệ big data. Thay vào đó, các tổ chức thường không có cái nhìn rõ ràng về những gì mà họ muốn trích xuất từ dữ liệu và chúng ảnh hưởng đến doanh nghiệp như thế nào.
Để tăng tỷ lệ thành công, hãy xác định các mục tiêu cơ bản và quan trọng nhất mà bạn muốn đạt được từ các dự án big data. Một số câu hỏi cần trả lời bao gồm:
- Những mục tiêu về phân tích dữ liệu nào bạn muốn đạt được thông qua cải thiện khả năng phân tích?
- Những mục tiêu này phù hợp với chiến lược kinh doanh tổng thể của bạn như thế nào?
- Những bộ phận nào sẽ bị ảnh hưởng nhiều nhất?
- Một chiến lược big data thành công sẽ như thế nào?
Nhất thiết phải xác định các tiêu chí thành công cho dự án để mọi người hiểu được cần phải làm gì để đạt được mục tiêu đó.
Khi đã xác định được mục tiêu, chúng ta mới có thể khai thác chi tiết việc triển khai big data.
2. Hiểu và xác định nhu cầu cơ sở hạ tầng lưu trữ dữ liệu
Bước tiếp theo chúng ta cần am hiểu dữ liệu củ chính mình và xác định cơ sở hạ tầng để lưu trữ và phân tích dữ liệu đó.
Phân tích cần có các yếu tố sau:
- Loại dữ liệu sẽ lưu trữ và phân tích
- Bạn cần xử lý bao nhiêu dữ liệu
- Bạn cần kết quả phân tích nhanh như thế nào
- Cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL
Nếu loại dữ liệu mà bạn lưu trữ và phân tích được tổ chức và cấu trúc tốt, thì cơ sở dữ liệu SQL (ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) có thể là lựa chọn tốt nhất trong trường hợp này.
Cơ sở dữ liệu SQL là môi trường hoàn hảo cho các dữ liệu quan hệ, chẳng hạn như dữ liệu kế toán, thông tin khách hàng, dữ liệu hàng tồn kho bán lẻ và các loại dữ liệu khác có thể được sắp xếp gọn gàng theo hàng và cột.
Các dịch vụ cơ sở dữ liệu SQL bao gồm MySQL, máy chủ Microsoft SQL, PostgreSQL, Oracle và nhiều dịch vụ khác. Tất nhiên, các nhà cung cấp điện toán đám mây lớn sẽ có các phiên bản đám mây cho cơ sở dữ liệu SQL.
Tuy nhiên, sự gia tăng của big data cùng với áp dụng rộng rãi máy tính phân tán đã mở đường cho một công nghệ cơ sở dữ liệu linh hoạt hơn: NoSQL (Không chỉ có SQL).
Mặc dù SQL phục vụ các loại dữ liệu tương thích với các lược đồ quan hệ, NoSQL linh hoạt hơn nhiều và có thể áp dụng cho các loại dữ liệu phi cấu trúc khác như media và các dạng dữ liệu do con người và máy tạo ra.
NoSQL vượt trội hơn trong khả năng xử lý và lưu trữ dữ liệu theo thời gian thực và chia tỷ lệ theo chiều ngang, do đó, ngôn ngữ này lý tưởng cho việc nhập và quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Các tùy chọn cơ sở dữ liệu NoSQL bao gồm MongoDB, Redis, Cassandra và nhiều cơ sở dữ liệu khác. Các tùy chọn đám mây bao gồm Amazon DynamoDB, Azure CosmosDB và Google Cloud Bigtable.
Vậy liệu yếu tố này có giúp NoSQL trở thành lựa chọn tốt hơn cho các phân tích big data hay không? Không hẳn. Theo định nghĩa, big data bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, cả hai đều có khả năng chứa đựng những thông tin quan trọng. Việc lựa chọn sử dụng cơ sở dữ liệu SQL hay NoSQL sẽ tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể.
Hồ chứa dữ liệu và kho dữ liệu
Các yếu tố khác cần cân nhắc về cơ sở hạ tầng bao gồm nhu cầu về một hồ chứa dữ liệu hoặc kho dữ liệu.
Hồ chứa dữ liệu là một kho lưu trữ trung tâm có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc như trạng thái vốn có mà không cần bất kỳ kiểu xử lý nào. Dữ liệu được lưu trữ có thể ở dạng hoàn toàn thô và bạn có thể áp dụng lưu trữ toàn bộ mọi thứ với hồ chứa dữ liệu. Amazon S3 và Glacier, Azure Data Lake Storage và Google Cloud Storage thường được sử dụng làm nền tảng cho các hồ chứa dữ liệu.
Kho dữ liệu là kho lưu trữ dữ liệu trung tâm tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, có thể kể đến cơ sở dữ liệu, hệ thống giao dịch, hồ chứa dữ liệu và các nguồn khác. Dữ liệu này cần được xử lý và chuẩn hóa để bạn có thể dễ dàng, nhanh chóng chạy và xuất các báo cáo. Các tùy chọn kho dữ liệu đám mây gồm có Amazon Redshift, Azure SQL Data Warehouse và Google Cloud BigQuery.
Để dễ hình dung bạn có thể tưởng tượng hồ chứa dữ liệu như là tủ lạnh, trạn chứa thức ăn, gia vị, đồ khô… trong nhà bếp, nơi bạn lưu trữ tất cả các loại thực phẩm, nguyên liệu, và kho dữ liệu là quầy bếp nơi bạn tập hợp và sử dụng các thành phần bạn cần để làm bữa tối.
Theo Bizfly Cloud
>> Có thể bạn quan tâm: Những điều bạn cần làm trước khi bắt đầu triển khai kho big data trên đám mây (P2)
