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如何为物联网和大数据项目分配IT资源

2017-02-23 07:08:45

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从事新的物联网和大数据项目，将要严格审查其所需的处理能力、内存、存储和联网所触及的资源，和如何最好地利用所需要的能力。

大数据和物联网的项目对企业的IT基础设施带来了新的压力，而不是他们的工作负载。

物联网（IOT）和大数据利用程序将会为互联网网络和存储基础设施带来压力，更不用说必须使用不同的技能和工具来管理这些部署的IT专家。

他们对履行来讲是1个挑战，但对采取对物联网和大数据托管IT团队也有1些指点原则，首先要审议大范围的数据密集型项目的基础设施需求。

更多的处理能力

1旦项目的范围成为焦点，对1个IT组织来讲，将需要对硬件、软件和服务供应商时行结合，以肯定适当的系统架构和操作系统，每一个系统的处理器的数量，和系统的数量，其中包括物理，虚拟和基于云计算的，这些举措都是必要的。

大数据项目常常是基于Windows或Linux操作系统，在基于x86的服务器行业标准上履行。在其他情况下，也有基于大型机或单1供应商系统体系结构和操作系统的有用工具。在大多数情况下，IT团队将使用1个扩大架构的工业标准服务器集群，通过大量使用途理器、内存、网络和存储来支持工作负载的运行。

物联网项目常常还包括基于单1厂商的中端系统和大型机的后端系统。

为了最大限度地提高可用的处理能力，同时最大限度地减少对硬件的整体投资，正确配置系统，集群和其他组件。这就需要对组织为项目选择的大数据工具和NoSQL数据库有1个深入的了解。类似的理解也可用在通知的工具，如智能电话，平板电脑，汽车等其它智能装备。

配置不当的服务器集群或其他基础设施的失误，可能会阻碍这些项目的运作，并致使失败，即便选择了适当的工具。

1些后端数据分析和报表工具在1个大的集群系统上运行。其他支持1些较小的集群：1种支持包括用于分析原始数据的数据存储，另外一个支持来处理原始数据转换成有用的信息的工具。另外一个集群可能需要支持的报告工具，可以将有用的信息到适当的情势（如表格、图形或其他格式）提供给分析师和数据科学家。

物联网项目还添加到客户端装备的元素，以提供所需的信息、指点或支持。1个组织将需要使用这些工具的专业知识，和1个完全了解其如何计划使用的工具。

在此进程中，常常询问值得信赖的顾问和供应商，以了解所需的工具和方法，选择适当的支持。

内存，存储和网络的关注

只是添加更多的系统的内存和存储其实不总是确保物联网和大数据部署取得更好的整体性能。这是由于他们的处理能力、不同的方法和工具需要不同数量的系统内存。

每种方法及其相干的工具集，都有1定的局限性。IT计划者把物联网和大数据平台放在1起，必须研究每个工具的资源，并斟酌他们将如何使用这些资源，如果资源是可用的话。

如果1个公司安装的内存比选择工具所需要使用的内存更多，那末可能只会增加功耗和发热量，对整体性能没有任何的改良，并对数据中心的电力和冷却系统增加没必要要的压力。

在物联网和大数据方案的另外一个要素是存储性能和容量。像处理能力和内存容量，存储装备的选择，专用的容量，和如何存储联网有助于大数据产品的最好性能。并在物联网案例中快速响应。

而内存和计算组件，存储配置必须匹配选择方法和工具集的要求。不要期望简单的收益增加更多的存储，选择更快的装备或升级存储区域网络。即便存储性能的增加，其升级可能会抵消造成网络瓶颈的增益。

1些大数据工具使用过剩的存储容量作为数据存储区的1部份，在内存数据库中创建1个内存数据库。这类方法可以加快分析和报告的处理。这里有1个问题：如果系统没有可靠的电源保护，如果电源失败，这个数据可以被丢失。

不要堕入任何单1类型的存储或存储区域网络的炒作。分析人士指出，内存驻留数据库或闪存存储不会解决每一个问题。

1些存储虚拟化软件供应商，如DataCore软件，要注意的是，底层的操作系统1次可能只处理1个I/O要求。这个供应商的方法是添加软件，使该系统能够履行多个并行要求。

网络基础设施是任何散布式或集群计算工具的关键。其容量、延迟和性能可以增进或阻碍这类类型的技术的发展。一样，对处理器，存储器和存储子系统，网络基础设施必须谨慎地选择。

如果网络不具有足够的能力，响应缓慢或当大数据工具需要别的东西或I/O要求被偏置时，事迹将遭到影响。网络设置不会处理大小流量，一样，物联网系统的智能装备对突发的数据要求一样不分大小。平衡这两种类型的要求多是具有挑战性的。

1个没有提供的或设计不当的存储子系统会下降大数据或物联网系统的有效性。

至于其他组成部份，要调查网络媒体的特点，如千兆以太网或光纤通道，在购买网络服务之前，要进行本钱/效益分析。

专家曾遇到过1个项目，试图捕捉然后分析数以百万计小型移动装备的信息，这是初期的物联网项目。这家公司了解到处理负载其网络速度不够快，由于它已被设置为管理批量数据传输，而不是响应数以百万计的微小数据的要求。

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