Большие данные требуют масштабирования по нескольким параметрам

Главное внимание при работе с большими данными обычно уделяется проблеме масштабирования. Если конкретнее, то количеству данных и объему требуемой обработки. Между тем нужно учитывать и другие параметры масштабирования в том случае, если организация решает внедрить аналитику на уровне всего предприятия и особенно если решает превратить ее в операционную. Эти аспекты проиллюстрированы на рис. 2.3 и 2.4.

Во-первых, необходимо произвести масштабирование касательно количества и разнообразия пользователей, имеющих доступ как к исходным данным, так и к результатам основанных на них аналитических процессов. Десяткам и сотням тысяч сотрудников может потребоваться в любое время ознакомиться в разных аспектах с первичными данными и результатами их анализа. Корпоративные платформы должны быть дружественными к пользователям и совместимыми с широким спектром инструментов и приложений.

Масштабирование касается не только хранения и обработки

Основное внимание при внедрении больших данных, как правило, уделяется возможностям масштабирования хранения и обработки данных. При этом часто упускаются из виду другие важные параметры, которые также требуют масштабирования, такие как количество пользователей, уровень параллелизма, управление рабочей нагрузкой и протоколы безопасности. Если системы не будут масштабированы по всем перечисленным параметрам, организации не удастся добиться успеха в операционной аналитике.

Во-вторых, крайне важно произвести масштабирование такого параметра, как параллелизм. Под ним понимается количество пользователей или приложений, которые одновременно могут получить доступ к определенному набору информации. Также параллелизм на уровне предприятия означает, что по мере изменения данных все пользователи получают согласованные ответы на свои запросы. По мере роста параллелизма значительно возрастает и риск того, что система перестанет справляться с обработкой запросов. Следовательно, если крупная организация решает внедрить у себя операционно-аналитические процессы, она должна создать такую среду, где множество разных пользователей и приложений могут одновременно взаимодействовать с одной и той же информацией.

В-третьих, существует потребность в масштабировании инструментов управления рабочей нагрузкой. Когда различные типы пользователей подают широкий спектр запросов на анализ да еще и на защищенном уровне, необходимо наладить управление рабочей нагрузкой. Сбалансировать разом множество запросов – не такая простая задача, как кажется, однако этот аспект масштабирования легко упустить из виду. Очень нелегко создать систему, которая способна эффективно управлять как незначительными тактическими, так и крупными стратегическими запросами.

Наконец, нужно масштабировать и протоколы безопасности. Организация при необходимости должна быть способна контролировать и блокировать доступ к данным. Пользователям предоставляются только те части данных, которые им позволяется видеть. Крупная организация должна встроить надежные протоколы безопасности во все свои платформы.

Все перечисленные параметры масштабирования – данные, обработка, пользователи, параллелизм, управление рабочей нагрузкой и безопасность – должны присутствовать с самого начала, если организация хочет добиться успеха в операционной аналитике. И потерпят неудачу те, кто заботится только о масштабировании хранения и обработки данных.