探究公有云中的巨人:深入分析大数据产品的架构设计

本文探讨了公有云中的大数据架构,涵盖了服务器分类、VPC专有网络、弹性公网IP、OpenStack核心服务、大数据监控组件如Ambari和Prometheus,以及大数据上云的步骤和工具,如DistCp。文章强调了在选择公有云、混合云或托管IDC时要考虑的因素,并阐述了如何利用开源组件构建云上大数据产品。

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目录

一、服务器分类

二、公有云基础和产品

网络

vpc专有网络

弹性公网IP(Elastic IP)

网络攻击 

产品 

三、云计算底座openstack 

OpenStack核心服务

服务架构

四、成熟的第三方发行版

五、大数据监控组件

Ambari

 Prometheus

六、利用开源组件构建云上大数据产品 

七、大数据上云步骤和操作

方法论

 同步工具

Hadoop集群联邦的数据同步

Hadoop联邦

Mount Table

DistCp(分布式拷贝)


一、服务器分类

选择托管IDC、混合云还是公有云,主要取决于企业的具体需求、预算、技术能力和业务目标。这里是一些考虑因素:

  1. 托管IDC

    • 优点:适合需要物理硬件控制、定制化解决方案和高合规性要求的场景。
    • 缺点:可能成本较高,扩展性和灵活性不如云服务。
    • 适用场景:数据安全和合规性要求极高的企业,或者对网络延迟有极低容忍度的应用。
  2. 混合云

    • 优点:结合了私有云和公有云的优势,提供了灵活性和可扩展性。
    • 缺点:管理复杂,需要维护不同环境之间的互操作性。
    • 适用场景:对数据和应用程序有不同安全和性能要求的企业,想要在控制与灵活性之间取得平衡。
  3. 公有云

    • 优点:快速部署,按需付
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