arquitectura de procesamiento de grandes volúmenes de datos (basado en Hadoop y OpenStack) 2019

El entrenamiento de los objetivos:

Entender las ideas y métodos del gran proceso de análisis de datos
para mejorar el diseño de la arquitectura técnica de gran capacidad de análisis del modelo de datos de
características y herramientas para el análisis de datos grandes
para entender la computación en nube tecnología de virtualización de
entender la arquitectura y Casos técnica relacionada Openstack

Big Data general
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status quo OpenStack comunidad de código abierto, dinámico y futuro de dirección
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análisis de casos
la tecnología de la arquitectura
de plataforma de nube OpenStack que varios otros plataforma en la nube
plataforma de nube OpenStack que varias otras plataformas en la nube (OpenStack, CloudStack, OpenNebula)
OpenStack el componente básico
calculado (cómputo): Nova
almacén de objetos (Object): Swift
imagen (imagen): Vistazo
identidad (identidad): Keystone
portal de autoservicio (tablero de instrumentos): Horizonte
de gestión de red y dirección: Quantum y Mezcla
de equilibrio de carga: Atlas-LB (Rackspace )
cola de mensajes: Madriguera (pistón)
herramienta de gestión de la nube: Clanavi (Drupal)
despliegue automático: Palanca (Dell)
el despliegue de servicios: Juju (Ubuntu)
bases de datos relacionales: RedDwarf (Rackspace)

Conjunto de la construcción OpenStack nube privada basada en los entornos de hardware y de red correctos
determinó el despliegue posición de montaje
del controlador: Ejecutar servidor de mensajes, bases de datos y otros componentes para orquestar la nube
nodos de la construcción de la interfaz externa de computación: el servidor API
para establecer el administrador de la red de control Web Taiwán
monitoreo de la nube de
gestión de la nube

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