Migrer vers le cloud : résoudre le problème du Big Data

Les systèmes d'analyse de Big Data ont atteint leurs limites avec la taille croissante des données qu'ils doivent traiter et analyser. Chaque jour, les systèmes doivent traiter et analyser des données jusqu'à la taille d'un exaoctet. L'infrastructure « hors ligne » ou le traitement des données sur site des Big Data qui hébergent l'opération et les charges de travail semblent avoir atteint les limites pour couvrir une taille de données énorme et, par conséquent, ont nécessité des basculements vers les alternatives.

Aujourd'hui, la migration du traitement Big Data vers le cloud est considérée comme la principale solution pour optimiser le traitement. L'infrastructure Cloud permet un traitement Big Data flexible mais évolutif à haute vitesse. Alors que de plus en plus d'entreprises ont migré le Big Data vers le cloud, la pratique de la migration du Big Data vers le cloud est toujours confrontée à certains défis. Cependant, à ce stade, il existe de bonnes pratiques de migration dont vous pouvez tirer parti. Continue de lire.

Raisons fondamentales de la migration du Big Data vers le cloud

Non seulement la taille ou le volume, mais la variété et la vitesse définissent également les données en tant que Big Data. Le traitement de ces données volumineuses exige un développement continu pour s'adapter au volume massif. L'innovation dans les bases de données est fondamentalement nécessaire pour couvrir les changements dynamiques. En général, une migration vers le cloud Big Data améliore les performances, la vitesse ou la vitesse, et rend le traitement Big Data évolutif.

Fonctionnement flexible

Les services cloud sont fournis avec des infrastructures mises à jour alimentées par la mémoire, les processeurs et autres matériels les plus récents. D'autre part, les services cloud sont compatibles et fonctionnent à la fois avec Linux et Windows, deux des principaux environnements Big Data. Le traitement des données se déroulerait sans aucun obstacle lors de l'utilisation des services cloud.

Traitement évolutif

Lorsque vous migrez le Big Data vers le cloud, un avantage évident est que vous rendez le traitement évolutif. Chaque fois que le trafic atteint le point le plus élevé, le traitement des données augmente et prend en charge des quantités massives de données sans problème. Selon les services cloud, ils peuvent évoluer jusqu'à un traitement de la taille d'un pétaoctet ou ajouter de nouveaux nœuds.

Rentable

Dans l'ensemble, les services cloud offrent une opération Big Data plus rentable mais gérable et accessible. Leur matériel et leurs logiciels mis à jour offrent une infrastructure plus efficace. Vous pouvez économiser beaucoup d'argent que vous auriez à dépenser pour le traitement de Big Data sur site.

Facteurs à prendre en compte lors de la migration du Big Data vers le cloud

Bien qu'elle soit très avantageuse et bénéfique, la migration vers le cloud Big Data comporte certains facteurs difficiles que vous devez prendre en compte.

Sécurité

La migration du Big Data vers le cloud s'accompagne d'un défi de sécurité des données au cours du processus. La précaution préliminaire actuelle ou la solution est de séparer l'informatique et le stockage pour protéger les données sensibles, c'est ce qu'on appelle la solution hybride. Une autre solution consiste à mettre en œuvre un contrôle d'accès faisant autorité pour gérer l'accessibilité des données cloud tout en les protégeant.

Compétences des pratiques de données

Ce n'est un secret pour personne que la migration vers le cloud Big Data n'est pas une solution plug and play. Le processus de migration lui-même nécessite des connaissances approfondies, des ensembles de compétences techniques et des outils appropriés sur les pratiques en matière de données. C'est parce que les développeurs migrent non seulement les données de l'infrastructure sur site vers le service cloud, mais doivent également connecter les sources de données aux environnements cloud pour le Big Data.

Le coût opérationnel

Bien que la migration se traduise par un fonctionnement rentable, le processus de migration lui-même pourrait être coûteux. Le processus d'écriture de code pour s'adapter au mouvement du trafic de données pourrait être une tâche fastidieuse qui nécessite une surveillance continue et régulière et des ajustements à toute erreur. Nous sommes à un stade où la migration ne peut pas se faire avec l'automatisation, l'environnement d'écriture de code. Dans l'ensemble, le processus de migration vers le cloud Big Data est gourmand en ressources.

Migrer le Big Data : où en savons-nous ?

La migration du Big Data vers les services cloud n'a cessé de se développer. Les développeurs travaillent sur les meilleures et les plus efficaces pratiques de migration vers le cloud Big Data. De loin, ce sont quelques-unes des meilleures pratiques de migration que vous pouvez appliquer.

1. Impliquer les chefs d'organisation

Lorsqu'il s'agit de la migration vers le cloud Big Data d'une entreprise, tous les chefs d'entreprise doivent être impliqués. Cela comprend le PDG, les gestionnaires, les services informatiques, les chefs de division et le personnel concerné. Leur implication indiquerait quelles données peuvent être migrées vers le cloud et celles qui ne devraient pas l'être, de sorte qu'elles deviennent des entrées importantes pour votre stratégie de migration.

2. Reconnaître et gérer les charges

Les entreprises doivent reconnaître leur capacité à s'adapter à la migration vers le cloud Big Data. Les principales solutions incluent le stockage, le développement et le traitement, mais toutes les entreprises ne peuvent pas faire les trois. En reconnaissant vos charges et capacités, votre développeur peut concevoir la stratégie de migration la plus adaptée.

3. Gérer une conception de migration vers le cloud

Il existe actuellement trois grandes stratégies de migration vers le cloud Big Data, notamment Lift and Shift, Refactoring et Re Architect. Si vous souhaitez déplacer des données et des applications dans le cloud sans aucun changement, Lift and Shift est votre option stratégique. Une stratégie de refactoring doit être appliquée si vous souhaitez apporter des modifications au traitement des données ou réutiliser un logiciel. Si vous souhaitez rendre le Big Data entièrement compatible avec l'environnement cloud et que la modification des données est inévitable, vous utiliserez la stratégie Reachitect.

4. Déterminer les mesures de sécurité

La migration du Big Data nécessite que vous surveilliez et sécurisez les données pendant le processus et la mise en œuvre. Les mesures de sécurité existantes devraient adapter le service cloud vers lequel le Big Data migre. Certaines plates-formes cloud ont des exigences spécifiques que vous devez respecter vos politiques de sécurité. Le doit déterminer les mesures de sécurité et les contrôles au tout début du processus de migration.

5. Sélectionnez le service cloud le plus approprié

Comme vous le savez peut-être, ce service ou cette plate-forme cloud peut avoir un éventail d'exigences. Ceux-ci incluent les performances, le développement, l'entreposage de données, les tests, l'analyse, etc. Le respect de ces exigences affecterait votre stratégie de migration. Évaluez les services fournis par la plateforme et choisissez les plus adaptés.

Verdicts

La migration des données vers les environnements cloud pourrait être inévitable à l'avenir, en particulier pour les entreprises ou les entreprises qui dépendent du fonctionnement du Big Data. Une opération Big Data basée sur le cloud améliorerait leurs décisions commerciales et commerciales basées sur les données. C'est avantageux pour les petites, moyennes et grandes entreprises. Une migration vers le cloud Big Data pourrait être difficile et consommatrice de ressources dans le processus, mais elle apporterait des avantages majeurs pour les entreprises à long terme.