L'analyse des mégadonnées doit se concentrer sur le CPU multi-core, la mémoire de grande capacité et le stockage à plusieurs niveaux. Les processeurs multi-core tels que AMD EPYC ou Ryzen Threadripper sont préférés, en tenant compte du nombre de c?urs et de performances monocomes; La mémoire est recommandée pour commencer avec 64 Go et la mémoire ECC est préférée pour assurer l'intégrité des données; Le stockage utilise NVME SSD (système et données chaudes), SATA SSD (données communes) et disque dur (données froides) pour améliorer l'efficacité globale de traitement.

Le c?ur du choix d'un ordinateur adapté à l'analyse des mégadonnées est de trouver le point d'équilibre des goulots d'étranglement, en particulier en se concentrant sur la capacité de la mémoire, le stockage à grande vitesse et les capacités de traitement multi-core. Ce n'est pas une pile de configuration simple, mais plus comme une prédiction et un investissement dans les besoins futurs de traitement des données, garantissant que votre machine peut gérer efficacement les taches de l'apport de données à la formation du modèle.

Pour construire un poste de travail de Big Data Analysis efficace, nous devons sortir du cadre de réflexion des ordinateurs de consommation ordinaires. Il ne s'agit pas de jouer à des jeux ou de travailler quotidiennement, mais de traiter les ensembles de données qui sont souvent des dizaines ou des centaines de GB ou même de la tuberculose. Par conséquent, le choix de chaque composant doit être un peu prudent et prévu.

Le premier est le processeur (CPU). Mon expérience personnelle est que l'analyse des mégadonnées a une faim de nombres de base dépassant de loin la poursuite ultime d'une fréquence de noyau unique. Vous devrez peut-être exécuter des modes locaux de cadres informatiques distribués tels que Spark et Hadoop, ou utiliser les pandas et Scikit-Learn de Python pour traiter de grands ensembles de données. à l'heure actuelle, les capacités de traitement parallèles multi-core sont le roi. Les modèles haut de gamme Intel Core i7 / I9 ou la série Ryzen d'AMD, en particulier le Ryzen Threadripper, sont de bons choix. Si le budget est suffisant ou si l'échelle de données est vraiment énorme, les processeurs au niveau du serveur tels que Intel Xeon ou AMD EPYC fourniront plus de c?urs, de caches plus grandes et de prise en charge de la mémoire ECC, ce qui est particulièrement important dans les taches informatiques à long terme et peut réduire efficacement le risque d'erreurs de données et de plantages système.

L'importance de la mémoire (RAM) ne peut pas être surestimée. C'est presque la bouée de sauvetage de l'analyse des mégadonnées. De nombreuses taches analytiques, en particulier les étapes impliquant le chargement des données, le prétraitement et la formation des modèles, ont tendance à charger les données dans la mémoire autant que possible pour éviter les E / S de disque fréquents. Donc, mon conseil est que commencer par 64 Go, 128 Go est une option plus s?re, et si vous pouvez obtenir 256 Go ou plus, votre flux de travail sera beaucoup plus fluide. N'oubliez pas que la fréquence de la mémoire est également cruciale et que la mémoire à haute fréquence peut améliorer le débit des données dans une certaine mesure. Bien que la mémoire ECC soit co?teuse, cela vaut l'investissement pour les professionnels qui poursuivent l'intégrité des données et la stabilité du système.

Les schémas de stockage doivent être hiérarchiques. Les systèmes d'exploitation et les outils communs (tels que Jupyter, IDE) sont mieux placés sur un SSD NVME haute performance, qui peut assurer la réponse de deuxième niveau du système et de l'application. Pour les ensembles de données qui nécessitent une lecture et une écriture fréquents, un SSD NVME ou SSD plus grand est équipé. Si vous traitez une énorme quantité de données ou si vous avez beaucoup de données historiques à archiver, les disques durs mécaniques traditionnels (disques durs) sont toujours le choix le plus rentable, mais n'oubliez pas que leur vitesse est un goulot d'étranglement, alors essayez de mettre des données actives sur le SSD. La configuration des RAID peut être considérée comme améliorant la vitesse de lecture et d'écriture et la redondance des données, telles que RAID 0 pour la vitesse ou le RAID 5/6 pour la redondance.

Les processeurs graphiques (GPU) ne sont pas essentiels pour toutes les analyses de Big Data, mais si votre travail implique l'apprentissage en profondeur (comme Tensorflow, Pytorch), la formation du modèle d'apprentissage automatique (en particulier les bibliothèques qui prennent en charge l'accélération du GPU, telles que XGBOost, LightGBM), ou nécessitent un calcul parallèle à grande échelle, un NVIDIA puissant GPU est presque standard. L'écosystème CUDA est dominant dans le champ AI, de sorte que la série RTX de NVIDIA ou les cartes quadro / Tesla de qualité professionnelle sont généralement prioritaires. Le GPU d'AMD présente également ses avantages dans certains scénarios spécifiques, mais l'écosystème global n'est pas aussi mature que Nvidia.

Enfin, n'ignorez pas l'alimentation électrique (PSU) et la dissipation de chaleur. Les CPU et les GPU à haute performance nécessitent une alimentation stable, et une alimentation électrique à forte aile et à haute efficacité est la base. Les calculs à long terme à haute charge généreront beaucoup de chaleur. Un bon système de dissipation de chaleur (refroidi par air ou refroidi par eau) est la clé pour assurer le fonctionnement stable du système et éviter la réduction de la fréquence. Personne ne veut s'écraser en raison de la surchauffe à mi-chemin de la formation du modèle.

Quelles sont les exigences particulières pour les processeurs pour l'analyse des mégadonnées? Comment peser les performances du multi-core et du simple noyau?

C'est en effet un problème central. à mon avis, les exigences pour l'analyse des mégadonnées sur les processeurs sont d'abord, une "grande quantité et plénitude" - c'est-à-dire le nombre de c?urs. Imaginez que vous devez traiter un fichier CSV de centaines de GB, ou former un modèle d'apprentissage automatique avec d'énormes paramètres. Si un seul ou quelques c?urs fonctionnent, l'efficacité est simplement une catastrophe. Des cadres comme Hadoop et Spark sont eux-mêmes con?us pour l'informatique distribuée et parallèle, et ils peuvent utiliser pleinement les avantages du multi-fond même en mode autonome. Par conséquent, la capacité de traitement parallèle multi-core est la principale considération.

Mais il suffit d'empiler les noyaux. Bien que les performances monoc?urs ne soient pas une priorité absolue dans l'analyse des mégadonnées, les performances monoc?urs à haute fréquence peuvent encore améliorer considérablement l'efficacité dans certains scénarios spécifiques, tels que le traitement des cha?nes pendant le nettoyage des données, certaines régression linéaire ou des stades spécifiques des algorithmes d'arbre de décision, ou lorsque vous exécutez certains scripts uniques qui n'ont pas encore été entièrement optimisés. Par conséquent, il est idéal de prendre en compte la fréquence de base élevée et les capacités de fréquence turbo sur la base du plus grand nombre possible de nombres.

Plus précisément, la série Xeon d'Intel et la série EPYC d'AMD sont des choix de niveau serveur / poste de travail, qui fournissent des noyaux massifs (tels que 64 c?urs et plus) et ont une prise en charge native pour la mémoire ECC, qui est cruciale pour l'intégrité des données et la stabilité du système. Pour les postes de travail personnels avec un budget limité mais souhaitent prendre en compte les performances, la série Ryzen Threadripper d'AMD ou les modèles haut de gamme Core i9 d'Intel peuvent fournir un nombre de noyaux considérable (16 c?urs, 24 c?urs ou même plus) et de bonnes performances monomères, ce qui est un bon compromis. Je recommande généralement que dans le budget, essayez de choisir un CPU avec un grand nombre de c?urs et une fréquence de base basse. Après tout, vous pouvez améliorer l'efficacité des taches monomores grace à l'optimisation des logiciels, mais les limites physiques du nombre de noyau ne peuvent pas être surmontées.

Comment la capacité et le type de mémoire affectent-ils l'efficacité du traitement des mégadonnées? La mémoire ECC est-elle vraiment nécessaire?

La mémoire, à mon avis, est le plus grand endroit économique dans un poste de travail d'analyse du Big Data. Sa capacité détermine directement l'ampleur d'un ensemble de données que vous pouvez traiter en même temps. Plusieurs fois, les ensembles de données que nous traitons sont bien plus que la mémoire d'un ordinateur ordinaire. Si les données ne peuvent pas être entièrement chargées en mémoire, le système doit fréquemment écrire les données sur le disque dur et les lire (fichier d'échange / page), ce qui ralentira considérablement la vitesse de traitement et mettra même votre machine dans un état de "faux mort". Par conséquent, plus la capacité de mémoire est grande , mieux c'est, c'est la dure vérité.

Quant aux types de mémoire, il se réfère principalement à la prise en charge de la mémoire ECC (code de correction d'erreur) . La mémoire ordinaire de la catégorie (non ECC) peut avoir des erreurs de flip bit pendant la transmission ou le stockage des données. Bien que la probabilité ne soit pas élevée, l'accumulation de ces événements à faible probabilité peut entra?ner des erreurs dans les résultats de calcul ou des accidents de programme dans les taches d'analyse des données à long terme et à haute intensité. Imaginez que vous ayez formé un modèle qui a pris plusieurs jours, mais les données étaient inexactes en raison d'une erreur de mémoire. Ce serait un cri sans larmes. La mémoire ECC peut détecter et corriger automatiquement ces erreurs, améliorant considérablement l'intégrité des données et la stabilité du système.

Alors, la mémoire ECC est-elle vraiment nécessaire? Mon point est: si vous effectuez une analyse des mégadonnées dans des environnements professionnels et de production et que vous avez des exigences extrêmement élevées pour la précision des données et la stabilité du système, c'est certainement un investissement nécessaire. Il peut vous aider à éviter les erreurs de données difficiles à suivre et cachées. Mais si vous n'êtes qu'au stade de l'apprentissage personnel, l'exploration de données à petite échelle ou que le budget est vraiment serré, alors la mémoire non à grande capacité peut également répondre aux besoins dans une certaine mesure. C'est juste que vous devez avoir une certaine compréhension des risques potentiels de données. De plus, la fréquence et le moment de la mémoire peuvent également affecter les performances, mais ce sont généralement des considérations secondaires par rapport à la capacité et à l'ECC, tant qu'elles ne sont pas trop faibles.

Solutions de stockage: SSD, HDD et NVME, quelle combinaison est la meilleure pour les charges de travail des Big Data?

Le choix de la solution de stockage est en fait un jeu entre la vitesse, la capacité et le co?t. Pour l'analyse des mégadonnées, aucun support de stockage n'est omnipotent, donc le stockage en couches est la meilleure pratique.

Premièrement, NVME SSD est presque standard pour les systèmes d'exploitation et tous les ensembles de données actifs. Sa vitesse de lecture et d'écriture est plusieurs fois plus rapide que SATA SSD. Pour les ensembles de données qui lisent et écrivent fréquemment et nécessitent un chargement rapide, NVME SSD peut améliorer considérablement l'efficacité. Par exemple, votre système d'exploitation, divers logiciels d'analyse (environnement Python, rstudio, jupyter, etc.), et les dizaines, voire des centaines de GB de données chaudes en cours de traitement, doivent être placées sur NVME. Cela garantit que le système est réactif et que le chargement des données ne devient pas un goulot d'étranglement.

Deuxièmement, SATA SSD présente toujours des avantages en matière de rentabilité. Pour les données accessibles à une fréquence élevée mais qui n'est pas lue et écrite chaque seconde comme des données chaudes, ou en complément du SSD NVME, SATA SSD est un bon choix. Par exemple, vous pouvez placer certains ensembles de données couramment utilisés ou des résultats intermédiaires qui nécessitent un accès rapide mais qui ne sont pas trop fréquents sur un SSD SATA.

Enfin, les disques durs mécaniques traditionnels (disques durs) sont lents, mais leur énorme capacité et leurs faibles co?ts de stockage unitaire sont irrempla?ables. Le disque dur est toujours la force principale pour les scénarios où les données froides, les données archivées ou s'il est nécessaire de stocker des données de TB ou même de PB. Par exemple, les données historiques, les fichiers journaux et les sauvegardes de grands ensembles de données bruts peuvent tous être stockés sur le disque dur. Mais n'oubliez pas qu'une fois que les données doivent être analysées, il est préférable de les migrer vers le SSD en premier.

Par conséquent, une combinaison idéale est généralement: un SSD NVME à petite capacité (tel que 500 Go-1 To) en tant que disque système et cache de données chaudes, une ou plusieurs capacités (telles que 2 à 4 To) SSDS SATA pour les ensembles de données communs et les résultats intermédiaires, et les multiples disques durs de grande capacité (tels que 4TB-16TB) pour storier des données archivées et une grande capacité. Si le budget le permet, vous pouvez également envisager de configurer un tableau RAID. Par exemple, RAID 0 peut améliorer la vitesse de lecture et d'écriture (mais pas de redondance). RAID 5 ou RAID 6 peut fournir certaines améliorations des performances tout en garantissant la redondance et la fiabilité des données, ce qui est particulièrement critique pour les données analytiques importantes. Bien s?r, la configuration et la maintenance des RAID ajouteront une certaine complexité.

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