Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
The article provides a comparative analysis of the architecture of cloud systems operating big data. The architecture of cloud systems working with Big Data is a complex infrastructure, which is a system for storing, processing and working with large volumes of analysis data in a cloud environment. Analysis of the architectures that operate Big Data allows us to identify their disadvantages and advantages, as well as the features of their work.
distributed architecture, server-client architecture, Big Data, cloud systems
Распределенная архитектура считается одной из основных архитектурных моделей в работе с Big Data в облачной системе. Данная архитектура легко масштабируема и производительна это достигается за счет того, что в этой модели данные храниться и обрабатываться на нескольких серверах или узлах данные разбиваются на части что обеспечивает анализ больших объёмов данных и параллельную обработку. Примерами распределенных облачных систем для Big Data являются Apache Hadoop, Apache Spark и Google Cloud Dataflow. Данная системы предоставляют инструменты обработки анализа данных и хранения данных в облаке используя для этого распределенную архитектуру и с ее помощью достигают масштабируемости и производительности системы.
К основным характеристикам распределенной архитектуры Big Data, а облачной системе относят:
- Горизонтальное масштабирование: это возможность увеличения производительности, а также обработки данных благодаря возможности добавления новых узлов.
- Отказоустойчивость: если один из узлов выдает ошибку и перестает работать данные сохраняться автоматически, и обработка проходит без прерываний.
- Параллельная обработка: одновременная обработка данных на нескольких узлах ускоряет процесс анализа данных.
- Распределенное хранение: для обеспечения баланса доступности и нагрузки данные распределяться автоматически.
- Управление данными: выполнения задач на различных узлах и распределение данных автоматически управляется системой.
Также рассмотрим недостатки распределенной архитектуры Big Data в облаке:
- Сложность управления: управление данной архитектурой требует наличия специальных знаний, а также навыков что вызывает трудности для части организации.
- Затраты на инфраструктуру: развертывание обслуживание и поддержка распределенной архитектуры требует значительных затрат на обслуживание серверов и инфраструктуру.
- Безопасность: распределенная архитектура требует увеличения количества сервера, а это влияет на риск утечки данных или несанкционированного доступа к информации и это требует дополнительных способов сохранения безопасности.
- Согласованность данных: между различными узлами распределённой архитектуры возникают проблемы согласованности данных что приводит к ошибкам в анализе.
Распределенная архитектура Big Data в облаке в целом являет собой эффективное решение для работы с большими объёмами данных, однако стоит отметить, что для успешной реализации стоит учитывать ее особенности и недостатки что бы избежать рисков и обеспечивать эффективный анализ данных.
Другой популярной архитектурой облачных систем, оперирующих Big Data, является сервер-клиентская архитектура. В данной архитектуре данные
хранятся на сервере централизованно, а приложения клиентов получают доступ к данным через интерфейс или с помощью API. Примерами таких облачных систем являются Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure.
Сейчас идет постоянный рост объёмов данных и сильной необходимостью эффективного и быстрого их анализа и за этого клиента серверная архитектура все больше набирает популярность среди решений для предприятий. Данная модель является системой, где с клиентскими устройствами через облачную инфраструктуру взаимодействуют серверы, хранящие данные и обрабатывающие их обеспечивая возможность и доступа к данным и анализу большого объёма информации в реальном времени.
Преимущества сервер-клиентской архитектуры Big Data в облаке:
- Масштабируемость: По мере необходимости серверы в облаке могут быть масштабируемы горизонтально и вертикально что обеспечит увеличение объёма хранимых данных и производительность.
- Отказоустойчивость: обеспечение с помощью облачных серверов высокой доступности данных и при отказе одного сервера перенаправление нагрузки на другие узлы уменьшая риск потери информации.
- Гибкость: для обеспечения гибкости в работе с информацией устройства клиентов имеют доступ к данным из любой точки мира через интернет.
- Быстродействие: для ускорения и оптимизации бизнес-процессов обработка и анализ данных больших объёмов информации происходят на облачных серверах.
Рассмотрим недостатки сервер-клиентской архитектуры Big Data в облаке:
- Высокие затраты на обслуживание: для организации с ограниченным бюджетом это может серьезной проблемой так как подержание и обновление серверов требует значительных финансовых затрат как на техническую поддержку, так и на инфраструктуру.
- Одиночная точка отказа: при выходе из строя сервера, на котором храниться данные это приводит к недоступности информации для приложений клиентов, а отсутствие резервного копирования повлечёт за собой потерю ценной информации.
- Низкая отказоустойчивость: если происходит сбой в сете или отказ сервера временно может быть потерян доступ к данным что привет к задержке работы с информации и данными.
- Безопасность данных: сервер-клиентская архитектура подразумевает хранение всей информации на централизованных серверах что увеличивает риск утечки информации и несанкционированного доступа к ней Иза этого приходиться принимать дополнительные меры для обеспечения безопасности данных на серверах.
В целом, сервер-клиентская архитектура, как и распределенная имеет свои плюсы и минусы, которые стоит учитывать при внедрении и разработки системы обработки и внедрения данных. Можно сказать, что сервер-клиентская архитектура — это гибкое и эффективное решение для работы с большими данными которая обеспечивает должную производительность. Из чего следует что организациям проще и быстрее адаптироваться к меняющемся потребностям рынка что обеспечит эффективность бизнес-процессов.
Сравнивая две архитектурные модели, которые мы рассмотрели выше это распределенная архитектура и сервер-клиентской архитектуры, можно выделить следующие преимущества и недостатки каждой из них:
- Распределенная архитектура:
Преимущества: высокая производительность, горизонтальное масштабирование, отказоустойчивость, пероральная обработка, распределённое хранение, управление данными.
Недостатки: сложность настройки и управления, требовательность к ресурсам, затраты на инфраструктуру, безопасность.
2. Сервер-клиентская архитектура:
Преимущества: простота использования, централизованное управление данными, гибкость и быстродействие.
Недостатки: ограничения по производительности и масштабируемости, высокие затраты на обслуживание, низкая отказоустойчивость, одиночная точка отказа.
В зависимости от конкретных задач организации или компании и потребностей можно выбрать оптимально подходящую архитектуру для работы с Big Data в облаке. При выборе подходящей системы нужно учитывать много факторов требования к производительности системы также к безопасности данных масштабируемости системы и другие важные факторы. Таким образом, проведенный сравнительный анализ архитектур распределенной архитектуры и сервера-клиентской архитектуры позволяет выбрать самый подходящий вариант для конкретных потребностей и задач организации. Каждая из рассмотренных моделей имеет свои недостатки и преимущества, которые нужно учитывать при выборе системы для работы с Big Data в облаке.
1. Shipilova E.A., Nekrylov E.E., Kurchenkova T.V. Analiz i modelirovanie traektoriy povedeniya pol'zovateley onlayn-servisov s ispol'zovaniem platformy RETENTIONEERING // Modelirovanie sistem i processov. – 2022. – T. 15, № 3. – S. 82-93.
2. Strength test of the industrial building's load-bearing structures / Sazonova S.A., Nikolenko S.D., Zyazina T.V., Chernyshova E.V., Kazbanova I.M. // Journal of Physics: Conference Series. III International Conference on Metrological Support of Innovative Technologies (ICMSIT-III-2022). Krasnoyarsk. – 2022. – S. 22016
3. Karpenko, A. Oblachnye arhitektury: razrabotka ustoychivyh i ekonomichnyh oblachnyh prilozheniy. (2023): 50-53.
4. Novikova T. P. Upravlenie dannymi: laboratornyy praktikum / T. P. Novikova. – Voronezh, 2022. – 106 s.
5. Vaygend, A. BIG DATA. Vsya tehnologiya v odnoy knige". (2019): 14-23.
6. Su, K. Teoreticheskiy minimum po Big Data. Vse chto nuzhno znat' o bol'shih dannyh. (2020): 33-43.
7. Razrabotka special'nogo programmnogo obespecheniya steganograficheskogo skrytiya informacii v audiofaylah / Zhumatiy V.P., Denisenko D.I., Chernyshova E.V. // Informatika: problemy, metody, tehnologii. Materialy XX Mezhdunarodnoy nauchno-metodicheskoy konferencii ; pod red. A.A. Zacarinnogo, D.N. Borisova. – 2020. – S. 1022-1031.
8. Poluektov A.V., Makarenko F.V., Yagodkin A.S. Ispol'zovanie storonnih bibliotek pri napisanii programm dlya obrabotki statisticheskih dannyh // Modelirovanie sistem i processov. – 2022. – T. 15, № 2. – S. 33-41.
