大数据实时分析，大数据实时分析技术

      实时大数据分析是一个新的趋势。实时大数据分析带来的商业效益是巨大的，实时数据分析使系统能够做出决策，并实时处理决策，从而提供了传统大数据项目所不能实现的业务价值和优势，例如，通过实时决策，提高运营效率，并及时应对潜在的错误和停机。接下来就由小编为您介绍大数据实时分析，大数据实时分析技术。

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大数据实时分析

一、前端服务器的容量和速度

在一个或多个地方存储静态数据的项目中，传统的大数据项目常常作用于静态数据。而实时大数据分析则是从数据源获得实时输入。也就是说，实时大数据分析系统需要的关键基础结构是高吞吐量和高可扩展的前端服务器。一个前端服务器集群必须能够接收和提取高速传送的数据和事件。另外，前端服务器通常也需要有向客户机高速传输数据传输的能力。

如果数据来自云，那么可能需要一个使用HTTP或Websocket的高性能应用服务器。如果数据来自本地/受保护的网络，则是一个高性能TCP服务器。

虽然很明显，平台需求会根据组织的业务情况而变化，但是前端服务器的能力和速度是至关重要的。

二、真正的请求处理能力不只是带宽

它们的数据特征与传统的大数据项有很大的区别，它是从存储中提取大量数据并进行批量分析的。每一次请求都有大量的数据，而每秒的请求数量相对较少，所以对于传统的大型数据来说，千兆位的原始网络带宽非常重要，在网络和服务器基础设施中，您可以获得更低的实际处理能力。

对于实时数据源输入，每个请求的数据大小通常都很小。

大数据倾向于随时间累积的事件，而非实时事件，但请求数甚至可能高出数个数量级，甚至高出数级。

这就是说，每秒钟，您的服务器和网络都需要为处理更多数量的请求做准备，同时还需要在网络上传输大量数据包。这个例子中，原始网络带宽比服务器和网络处理大量请求和数据包的实际容量要低得多。

三、速度

自动客户机和其他实时数据源可以产生数据和请求，其速度比处理人机交互的现有Web或基于云的系统的容量要快得多。一个人可能每小时与系统交互好几次，但IoT机器客户端却能每秒生成几百或几千个交互。而且响应时间需要降低几个数量级，自动化客户端和实时数据源需要微秒级响应时间，而且对长延迟的容忍度要低得多。

此外，服务器不仅要跟上它的速度，还要处理大量的并发客户机，同时还要满足高速的工作负载。

      即时大数据分析的引入需要重新检查您的平台选择和基础设施容量。要建立出色的实时大数据分析系统，需要：第一，高性能、低延迟和高可扩展服务器能够从大量并发活动客户机中同步高速数据和事件。除了带宽(Gbit)规格之外，高性能网络基础架构也要求真正的数据包处理能力和低延迟。以上就是小编为您介绍的大数据实时分析，大数据实时分析技术。