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构建大数据网络 需要重视这五个地方

作者:梦蝶云运营团队 2019-04-16 00:00:00

大数据网络 构建

在人们考虑大数据时,人们留意到了“大”这一个字,可是在投建基础架构时,人们还应当留意“分布式”。

实际上,大数据的应用程序需要处理大量信息,并且在出自弹性的考虑将数据拷贝到多个部位时,信息的规模变得越来越大。可是,大数据的最关键属性并非在于它的规模,而在于它将大作业切分成很多小作业的能力,它才能将解决一两个任务的资源细化到好几个位置变成并行处理。

在将大规模和分布式架构组合合为一体时,人们就能发觉大数据网络有一组独特的需求。下边是需要考量的五个层面:

1.网络弹性与大数据的应用程序

假如有一组分布式资源必需通过互联网络开展协调时,可用性就显得尤为重要。假如互联网出现故障,那样导致的不良影响是出现不持续的坏计算资源与数据集。

精确地说,大部分网络结构和工程师的首要侧重点是正常运作时间。可是,网络问题时间的根本原因又不尽相同。他们或者来源于于各个领域,包含机械故障(硬件与软件)、维系和人为错误。故障是无法避免的。尽管网络的高度可用性也很关键,可是想要设计极致可用性是不可能的。

网络架构师不能用故障来躲避目的,而应当设计某些能适应故障的弹性网络。网络的弹性在于路径多样性(资源之间设置多条路径)和故障转移(可以迅速察觉问题和迁移到其他路径上)。除开传统的平均故障时间间隔(MTBF)方法,大数据网络的真正设计标准必须要包括这些性能。

2.处理大数据的应用中的网络拥塞问题

大数据的应用程序不但是规模大,并且也有一种我称之为突发性的特性。当一个作业启动之后,数据就开始调拨。在高流量时间段里,拥塞是一个严重的问题。殊不知,拥塞将会造成更多的队列时间延迟和丢包率。除此之外,拥塞还将会触发重转,这可能让实际上负荷艰巨的互联网没法承受。因而,网络架构设计时应当尽可能减少拥塞点。按照可用性的设计标准,降低拥塞要求网络具有较高的路径多样性,这样才能容许网络将流量分离到很多不一的路径上。

3.大数据中网络一致性要比迟延性更关键

事实上,大部分大数据应用程序对网络延迟不太敏感。假如计算时间的数量级为几秒钟或几分钟,那样即便网络上出现较大延时也是无所谓的——数量级大约为几千毫秒。殊不知,大数据应用程序通常具备较高的同步性。这代表着作业是并行执行的,而各个作业之间较大的性能差异或者会引起程序运行的故障。为此,网络不但要足够高效,并且要在时间与空间上具备相同的性能。

4.目前就要准备大数据将来的可伸缩性

或者令人有点意外的是,大部分大数据集群事实上并不大。或者说,即便每台服务器配置双向冗余,适用全部集群也只需要四个接入交换机(假定是分別有72个10GbE浏览端口的Broadcom交换机)。

可伸缩性并非在于现如今集群目前有多规模性,而是说怎样均衡地拓展支持将来的部署规模。假如基础架构设计目前只合适小规模部署,那样这个架构将怎样随之节点数目的增多而持续进化?在未来某一个时刻,它是不是需要完全重新设计架构?这个架构是不是必须某些短程数据和数据位置信息?重要是要记住,可伸缩性并非取决于绝对规模,而是更关注于实现足够规模解决方案的路径。

5.利用网络分割来处理大数据

网络分割是创建大数据环境的关键条件。在非常简单的形式上,分割将会暗示着要将大数据流量与其余网络流量分离,这样应用程序形成的突发流量才不易影响别的核心任务工作负荷。此外,人们还需要解决运行多个作业的多个租户,以考虑性能、合规性和/或审计的需求。这些工作要求在一些场合中实现网络负荷的逻辑分离,某些场所则还要实现它们的物理分离。架构师必须同时在两个层面上开展规划,可是原始需求最好统一在一起。


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