Datenlokalität bezeichnet den Prozess, bei dem die Berechnung auf den Knoten verlagert wird, auf dem sich die Daten befinden, und nicht umgekehrt. Dies trägt dazu bei, Netzwerküberlastungen zu minimieren und den Rechendurchsatz zu erhöhen.
Die Verarbeitung enormer Datenmengen kann Ihr Netzwerk und Ihre Systeme belasten. Das Verschieben riesiger Datensätze zwischen Knoten und Systemen beansprucht viel Bandbreite, verlangsamt andere Operationen und kostet viel Zeit. Datenlokalität löst diese Herausforderung, indem stattdessen der wesentlich leichtere Verarbeitungscode auf die Daten verschoben wird.
Der Prozess, die Berechnung näher dorthin zu bringen, wo sich die Daten in ihrem Verarbeitungsökosystem befinden.
Weniger Netzwerküberlastung, höherer Rechendurchsatz und effizientere Nutzung der Bandbreite.
Datenlokalität ist nicht immer so effizient, wie es scheint – beim Umgang mit heterogenen oder einfach nur großen Clustern treten oft Probleme auf.
Datenlokalität ist heute bei Teams, die mit großen Datensätzen arbeiten, sehr beliebt. Sie bietet eine unkomplizierte Möglichkeit, das Problem einer exzessiven Bandbreitennutzung anzugehen.
Beschreibung
Datenlokalität bezeichnet das Konzept, den Verarbeitungscode auf die Daten in Ihren Systemen zu verschieben, anstatt riesige Datenmengen durch das Netzwerk zu ‚zwingen‘, um sie zu verarbeiten.
Es wird verwendet, wenn der für die Verarbeitung eines Datensatzes benötigte Code kleiner ist als der Datensatz selbst. Das bedeutet, es ist effizienter und kostengünstiger, den Code auf die Daten zu verschieben, als umgekehrt.
Es bietet eine einfache Möglichkeit, den Netzwerkverkehr zu reduzieren und die Bandbreitennutzung zu optimieren. Das gilt insbesondere für Unternehmen, die häufig sehr große Datensätze verarbeiten, die über mehrere Speicherknoten verteilt sind.
Vorteile
Wenn Ihr Unternehmen enorme Datenmengen verarbeiten muss, kann Datenlokalität die Verarbeitungs- und Ausführungszeiten verbessern und den Netzwerkverkehr reduzieren. Das ist unter Umständen gleichbedeutend mit schnelleren Entscheidungen, verbessertem Kundenservice und weniger Kosten.
Es funktioniert, weil die Berechnung näher dorthin verschoben wird, wo sich die eigentlichen Daten auf dem Knoten befinden, anstatt große Daten zur Berechnung zu verschieben. Dies bedeutet weniger Datenverkehr durch Ihre Systeme, eine geringere Netzwerkbelastung und eine weitaus effizientere Nutzung der begrenzten Bandbreite. Dies trägt wiederum zur Kostensenkung und zur Steigerung der Gesamtnetzwerk- und Systemleistung bei.
Trade-offs
Datenlokalität kann nicht immer und in jedem Verarbeitungsszenario angewendet werden. In einigen Szenarien bedeutet die Art und Weise, wie die Daten verteilt oder platziert sind, dass die Datenlokalität entweder keinen signifikanten Effizienzgewinn darstellt oder überhaupt nicht anwendbar ist.
Sie werden auch feststellen, dass die Bereitstellung und Wartung Ihrer Anwendung komplizierter werden kann, je verteilter sie wird.
Anwendung
Für Tausende von Teams und Organisationen, die auf Apache Hadoop oder Spark als Kernbestandteile ihres Datenökosystems angewiesen sind, ist Datenlokalität Teil ihres täglichen Betriebs. Sie hilft ihnen, die Bandbreitennutzung zu optimieren und die Kosten für routinemäßige Datenverarbeitungsworkloads unter Kontrolle zu halten.
Wo es möglich ist, wird sie verwendet, um die Berechnung näher an die Daten zu bringen, anstatt ständig riesige Datensätze zu verschieben – was Ihre Netzwerke verstopft und die Systemleistung beeinträchtigt.
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