Panoramica di Apache Storm: cos'è, architettura e motivi per l'uso

I dati sono onnipresenti e, con la crescente digitalizzazione, ogni giorno si presentano nuove sfide per quanto riguarda la gestione e l'elaborazione dei dati.

Avere accesso ai dati in tempo reale potrebbe sembrare una funzionalità "piacevole da avere", ma per un'organizzazione con investimenti significativi nella sfera digitale, è quasi una necessità.

Quali leader del settore utilizzano Apache Storm?

Spesso, i dati che non vengono analizzati in un determinato momento potrebbero presto diventare ridondanti per le aziende. L'analisi dei dati per trovare modelli che possono essere di vantaggio per l'azienda è un requisito. I modelli non hanno bisogno di essere dedotti per molto tempo; dovrebbero essere estratti solo i dati rilevanti che determinano le tendenze attuali in tempo reale.

Considerando le esigenze e i rendimenti dell'analisi dei dati in tempo reale, le organizzazioni hanno escogitato vari strumenti di analisi. Uno di questi strumenti è Apache Storm.

Cos'è Apache Storm?

Rilasciato da Twitter, Apache Storm è una rete distribuita open source che elabora grandi quantità di dati da varie fonti. Lo strumento lo analizza e aggiorna i risultati su un'interfaccia utente o su qualsiasi altra destinazione designata, senza memorizzare alcun dato. Maggiori informazioni su Apache Storm.

Apache Storm esegue l'elaborazione in tempo reale di blocchi di dati illimitati, in modo simile al modello di elaborazione di Hadoop per i batch di dati.

Originariamente creato da Nathan Marz presso Black Type, una società di analisi sociali, è stato successivamente acquisito e reso open source da Twitter. Scritto in Java e Clojure, continua a essere lo standard per l'elaborazione dei dati in tempo reale nel settore.

Architettura Apache Storm

1. Nimbus (nodo principale)

Nimbus è un demone, cioè un programma che gira in background senza il controllo di un utente interattivo. Funziona per Apache Storm, in modo simile al funzionamento di Job tracker in Hadoop. La sua funzione richiede di assegnare codici e compiti alle macchine e persino di monitorarne le prestazioni.

2. Servizio supervisore (nodo lavoratore)

I nodi di lavoro in Storm eseguono un servizio chiamato Supervisor. Questi nodi sono responsabili della ricezione del lavoro assegnato da Nimbus a queste macchine. Oltre a gestire tutto il lavoro assegnato da Nimbus, avvia o interrompe il processo in base alle esigenze.

Ciascuno di questi processi da parte dei supervisori aiuta a eseguire una parte del processo per completare la topologia.

3. Topologia

Storm Topology è una rete composta da beccucci e bulloni. Ogni nodo del sistema è presente per elaborare logiche e collegamenti e mostrare i percorsi da cui passeranno i dati.

Ogni volta che una topologia viene inviata a Storm, Nimbus consulta i Supervisori sui nodi di lavoro.

4. Flusso

I flussi sono una sequenza di tuple che vengono create ed elaborate in modo distribuito parallelo. Ma cosa sono le tuple? Sono le principali strutture di dati in Storm. Sono elenchi denominati di vari valori come numeri interi, byte, float, array di byte, ecc.

5. Beccuccio

Uno Spout è un ingresso per tutti i dati nelle tuple. È responsabile di entrare in contatto con l'effettiva fonte di dati, ricevere i dati continuamente, trasformarli in tuple e infine inviarli ai bulloni per l'elaborazione.

6. Bulloni

I bulloni sono al centro di tutta l'elaborazione logica in Storm. Pertanto, eseguono tutte le elaborazioni della topologia. I bulloni possono essere utilizzati per una varietà di funzioni, inclusi filtri, funzioni, aggregazioni e persino la connessione ai database.

Informazioni su: architettura Apache Spark

Perché Apache Storm?

Il funzionamento di Apache Storm è abbastanza simile a quello di Hadoop. Entrambe sono reti distribuite utilizzate per l'elaborazione di Big Data. Offrono scalabilità e sono ampiamente utilizzati per scopi di business intelligence. Allora, perché Storm e perché è così diverso?

Ecco i motivi principali per scegliere Storm:

• Storm esegue l'elaborazione del flusso in tempo reale, mentre Hadoop esegue principalmente l'elaborazione batch.
• La topologia Storm viene eseguita fino alla chiusura da parte dell'utente. I processi Hadoop vengono completati eventualmente in ordine sequenziale.
• I processi Storm possono accedere a migliaia di dati su un cluster, in pochi secondi. Il sistema distribuito Hadoop utilizza il framework MapReduce per produrre una grande quantità di framework che richiederanno minuti o ore.

Organizzazioni che utilizzano Apache Storm

Una volta implementato, Storm non è solo facile da usare, ma è anche in grado di elaborare i dati in pochi secondi. Considerando gli ampi vantaggi di Storm, molte organizzazioni lo hanno utilizzato.

1. Twitter

Apache Storm alimenta una serie di funzioni su Twitter. Storm si integra bene con il resto dell'infrastruttura di Twitter, che ha sistemi di database come Cassandra, Memcached, Mesos, l'infrastruttura di messaggistica, il monitoraggio e i sistemi di avviso.

2. Infochimp

Infochimps utilizza Storm come fonte per uno dei suoi servizi di dati cloud: Data Delivery Services. Impiega Storm per fornire una raccolta dati, un trasporto e una complicata elaborazione in-stream dei servizi cloud espandibili in modo lineare.

3. Spotify

È senza dubbio il leader nelle piattaforme per lo streaming di musica. Con 50 milioni di utenti in tutto il mondo e 10 milioni di abbonati, offre una vasta gamma di contenuti in tempo reale come consigli musicali, analisi, creazioni pubblicitarie, ecc. Apache Storm aiuta Spotify a fornire queste funzionalità in modo accurato.

Ha inoltre consentito all'azienda di fornire facilmente sistemi di distribuzione a tolleranza di errore a bassa latenza.

4. Carburante per missili

RocketFuel è un'azienda che sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale per aumentare il ROI del marketing nei media digitali. Stanno cercando di costruire una piattaforma su Storm in grado di tracciare impressioni, clic, richieste di offerta, ecc. in tempo reale. Questa piattaforma dovrebbe funzionare clonando i flussi di lavoro critici della pipeline ETL basata su Hadoop.

5. Lavagna a fogli mobili

Flipboard è uno sportello unico per navigare e salvare tutte le notizie che ti interessano. In Flipboard, Apache Storm è integrato con sistemi come Hadoop, ElasticSearch, HBase e HDFS per creare piattaforme estremamente espandibili.

Qui, servizi come ricerca di contenuti, analisi in tempo reale, feed di riviste personalizzate, ecc., sono tutti forniti con l'aiuto di Apache Storm.

6. Andiamo

Wego è un metamotore di ricerca di viaggio nato a Singapore. Qui i dati provengono da tutto il mondo, in tempi diversi. Con l'aiuto di Storm, Wego è in grado di cercare dati in tempo reale, risolvere eventuali problemi coesistenti e fornire i migliori risultati all'utente finale.

Leggi anche: Ruolo di Apache Spark nei Big Data.

Conclusione

Prima della scrittura di Storm, i dati in tempo reale venivano elaborati utilizzando le code e gli approcci dei thread di lavoro. Alcune code scriveranno continuamente dati e altre li leggeranno ed elaborano costantemente. Questo quadro non era solo estremamente fragile, ma anche lungo. Sarebbe stato speso molto tempo per occuparsi della perdita di dati, mantenere l'intero framework, serializzare/deserializzare i messaggi piuttosto che eseguire il lavoro vero e proprio.

Apache Storm è un modo intelligente per inviare i dati semplicemente come Spout e Bolt e il resto dell'elaborazione come Topologia.

Apache Storm è un framework di calcolo prevalente, open source e di elaborazione di flussi per l'analisi dei dati in tempo reale. Molte organizzazioni lo stanno già utilizzando; in effetti, alcuni stanno sviluppando software migliore e utile con esso.

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