Lidar com volumes massivos de dados é uma realidade para um número cada vez maior de organizações hoje em dia. Por outro lado, ainda é comum ver empresas que enfrentam sérias dificuldades em lidar com isso de forma realmente eficiente e que traga resultados positivos em tempo hábil.
E, quando se trata de coletar, estruturar, armazenar e analisar grandes volumes de informações, ter as estratégias certas em ação é essencial para obter o sucesso que se almeja.
A partir de agora, você confere 3 estratégias para lidar com volumes massivos de dados. Ao compreender e aplicar essas estratégias, você terá uma base mais sólida para enfrentar os desafios da era dos dados em larga escala.
Ter à disposição um sistema de armazenamento escalável é indispensável, pois, quando se fala em big data, a capacidade de armazenar e acessar eficientemente esses dados é crucial para garantir a agilidade e o desempenho necessário nas operações de uma organização.
Mas é preciso prestar atenção, pois existem diferentes tipos de armazenamento escalável. Confira abaixo alguns dos principais:
- Armazenamento em nuvem: uma opção popular é aproveitar os serviços de armazenamento em nuvem oferecidos por provedores confiáveis, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP). Essas plataformas fornecem infraestrutura escalável e flexível, permitindo que você aumente ou diminua a capacidade de armazenamento de acordo com as necessidades em constante mudança.
- Bancos de dados distribuídos: em vez de confiar em um único servidor de banco de dados, a abordagem de banco de dados distribuído permite que você distribua os dados em vários nós de armazenamento. Isso oferece escalabilidade horizontal, em que é possível adicionar mais servidores conforme o volume de dados aumenta. Exemplos populares de bancos de dados distribuídos incluem Cassandra, MongoDB e HBase.
- Sistemas de arquivos distribuídos: outra alternativa é utilizar sistemas de arquivos distribuídos, como Hadoop Distributed File System (HDFS) e Google File System (GFS). Esses sistemas dividem os arquivos em blocos e os distribuem em vários nós, permitindo o armazenamento e o processamento paralelos. Isso garante que os dados sejam acessados e processados de forma eficiente, mesmo em um ambiente distribuído.
Se a sua empresa precisa que as informações coletadas sejam processadas de forma eficiente e ágil, a computação distribuída é uma solução que deve ser levada em consideração.
Isso acontece porque, ao distribuir o processamento em várias máquinas, a computação distribuída permite lidar com grandes conjuntos de dados de maneira paralela, acelerando o tempo de processamento e aumentando a capacidade de escalabilidade. Algumas das opções mais interessantes de computação distribuída são:
- Frameworks de processamento distribuído: frameworks populares, como Apache Hadoop e Apache Spark, fornecem uma infraestrutura robusta para a computação distribuída. Essas ferramentas permitem que você divida as tarefas de processamento em várias máquinas e as execute em paralelo. Elas também oferecem recursos de tolerância a falhas, permitindo que o processamento continue mesmo se ocorrerem falhas em algum nó.
- Modelos de programação paralela: ao utilizar a computação distribuída, é importante adotar modelos de programação paralela para aproveitar todo o potencial de processamento disponível. Modelos como MapReduce, usado pelo Hadoop, e o modelo de dados RDD (Resilient Distributed Datasets) do Spark, simplificam o desenvolvimento de algoritmos distribuídos, permitindo que você divida as tarefas em etapas mapear-reduzir e aproveite a execução paralela dos dados.
- Gerenciamento de recursos e balanceamento de carga: em um ambiente distribuído, o gerenciamento eficiente dos recursos é fundamental. Ferramentas como o Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) e o Apache Mesos ajudam a gerenciar os recursos computacionais, distribuindo-os de forma equilibrada entre as tarefas em execução. Isso garante que a carga de trabalho seja distribuída de maneira uniforme e que os recursos sejam alocados de forma otimizada.
Outra estratégia que pode e deve ser levada em conta quando sua empresa precisa de desempenho e eficiência ao lidar com big data é a modelagem de dados otimizada.
Dependendo da necessidade e da demanda de dados que sua empresa possuir, projetar modelos de dados eficientes e adequados pode ser essencial para garantir que as consultas e operações sejam executadas de maneira otimizada. Confira agora algumas das principais técnicas de modelagem de dados otimizada:
- Modelagem dimensional: essa é uma técnica amplamente utilizada para projetar esquemas de banco de dados otimizados para análise. Essa abordagem utiliza a estrutura de estrela ou floco de neve, com uma tabela de fatos central, cercada por tabelas de dimensão.
- Particionamento de dados: o particionamento de dados envolve dividir uma tabela em várias partes menores, com base em critérios pré-definidos, como faixa de valores ou chave de particionamento. Essa técnica permite distribuir os dados de maneira equilibrada em vários nós de armazenamento e facilita a recuperação de informações específicas.
- Índices adequados: o uso de índices adequados é essencial para melhorar o desempenho das consultas em grandes conjuntos de dados. Índices estrategicamente criados em colunas relevantes podem acelerar a busca e a recuperação de dados.
Como você pôde ver, o mercado hoje dispõe de diversas opções para que, assim, as empresas possam maximizar seus resultados por meio da coleta e armazenamento de dados.
Saber quais soluções melhor se aplicam ao seu negócio e aos seus objetivos é crucial para evitar frustrações e retrabalhos, além de fazer com que todo o processo aconteça de forma veloz e eficiente.
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