Budowa infrastruktury sieciowej pod kątem rozwiązań do analizy Big Data i IoT
Wartość biznesowa danych systematycznie rośnie. Pozyskiwane na wiele sposobów i z wielu źródeł dane są następnie w równie zróżnicowany sposób przetwarzane i wykorzystywane. Kwestia wykorzystania danych oraz wydobycia z nich informacji przydatnych w kontekście prowadzonej działalności zależy najczęściej od inwencji użytkowników i dostępności narzędzi biznesowych. Ogromną, choć niedocenianą rolę w kontekście budowania organizacji biznesowej opartej na danych odgrywa warstwa infrastruktury IT. Tymczasem to przecież od sprawnego funkcjonowania sieci zależy faktyczna szybkość przesyłania, przetwarzania i praktycznego zastosowania danych.
Koncepcje zastosowania BigData są naprawdę liczne. Przykładowo, rozwiązania oparte o dane komórkowe, na przetwarzanie których operator otrzymał zgodę, można wykorzystać na potrzeby działań marketingowo-handlowych. Stosuje się je także w celu podniesienia bezpieczeństwa podczas imprez masowych w ramach prowadzonych z miastami projektów Smart City.
Innym, coraz szybciej rozwijającym się trendem jest tzw. Internet rzeczy (IoT). Sprzęt IoT – np. inteligentne liczniki, specjalistyczne czujniki, czy autonomiczne urządzenia – wysyłają na bieżąco ogromne ilości danych do systemów IT.
NB-IoT dla urządzeń z ograniczonym zasilaniem
Ze względu na specyfikę transmisji danych, występują tu jednak dwa skrajne przypadki. Z jednej strony mamy urządzenia internetu rzeczy z ograniczonym zasilaniem. Te mogą działać w oparciu o technologię NB-IoT (NarrowBand IoT), która pozwala na wydłużenie czasu eksploatacji urządzeń przenośnych, korzystających z akumulatorów o niewielkiej pojemności.
Z drugiej są to urządzenia przenośne wysyłające często dane, wymagające stabilnego, szerokopasmowego, bezprzewodowego połączenia.
Rozproszona komunikacja
Urządzenia internetu rzeczy charakteryzują się tym, że jednorazowo w ramach komunikacji przesyłają niewielkie ilości danych. Jednak duża liczba rozproszonych urządzeń, jednocześnie przesyłających dane oraz częstotliwość komunikatów tworzą w efekcie ogromne zbiory danych. Aby móc je wykorzystać np. na potrzeby optymalizacji prowadzonej działalności trzeba je po pierwsze w bezpieczny sposób przesłać do centrum danych. Używane protokoły muszą być odporne na przerwy w komunikacji. Powinny zajmować możliwie niewiele pasma na każde urządzenie. Jednocześnie muszą być wystarczająco skalowalne, aby obsłużyć wiele urządzeń w tym samym czasie. Operatorzy usług telekomunikacyjnych muszą zapewnić szybką i niezawodną transmisję rozproszonych geograficznie porcji danych do centrum danych. Rozwiązaniem jest, tam, gdzie to możliwe, wykorzystanie łączy kablowych takich jak DSL, czy łącza światłowodowe. Tam, gdzie dostęp do łączy stałych jest utrudniony, dane mogą być dostarczone za pośrednictwem połączeń komórkowych GPRS/EDGE/UMTS/LTE.
Przetwarzanie zgromadzonych danych
Po drugie dane trzeba przetworzyć i składować. Tutaj z pomocą przychodzą rozwiązania BigData umożliwiające przetworzenie – także strumieniowo, w czasie rzeczywistym – dużych ilości danych i późniejszy ich zapis. Żeby zobrazować ilość danych jakie mogą być przechowywane w pojedynczym systemie BigData, to jeżeli by je zapisać na dyskietkach i ułożyć z nich ścieżkę, idąc nią można dojść na księżyc i z powrotem. Centralizacja, integracja i dalsza analiza rozległych zbiorów danych dostarczonych z wielu źródeł odbywa się w dedykowanym ośrodku przetwarzania danych.
Samo zaś przetwarzanie zbiorów BigData jest realizowane za pomocą wielu serwerów połączonych w klastry, wykorzystujących algorytmy równoległego i rozproszonego przetwarzania danych opartych na modelu MapReduce. Wymaga on bardzo intensywnej transmisji pomiędzy serwerami, co powoduje, że do połączeń między serwerami wykorzystuje się wysoce skalowalne i bardzo szybkie sieci lokalne. Istotnym kryterium ich wyboru staje się więc wysoka przepustowość przy możliwie małych opóźnieniach. Stosowane tu łącza to przede wszystkim 10g Ethernet i InfiniBand.
Data publikacji: 29.03.2017
