Bài giảng Điện toán đám mây: Chương 3 - Mạc Văn Quang

Trong bối cảnh kỷ nguyên số bùng nổ, việc quản lý và xử lý lượng lớn dữ liệu đã trở thành một thách thức trung tâm đối với mọi lĩnh vực. Sự gia tăng vượt bậc của dữ liệu đòi hỏi các giải pháp lưu trữ và xử lý hiệu quả, có khả năng mở rộng và đảm bảo tính tin cậy. Chương này tập trung vào giới thiệu các nguyên lý cơ bản và công nghệ then chốt trong lưu trữ dữ liệu và xử lý dữ liệu, đặc biệt là trong môi trường phân tán. Chúng ta sẽ khám phá các kiến trúc hệ thống file phân tán và các mô hình xử lý song song, qua đó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tối ưu hóa hiệu suất và khả năng phục hồi trong các hệ thống hiện đại.

Sinh viên chuyên ngành công nghệ thông tin, kỹ thuật máy tính, các kỹ sư dữ liệu, nhà phát triển phần mềm làm việc với hệ thống phân tán, và các nhà nghiên cứu quan tâm đến lĩnh vực lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn.

Chương này cung cấp một cái nhìn toàn diện về các phương pháp lưu trữ dữ liệu và xử lý dữ liệu trong các hệ thống phân tán. Mở đầu bằng việc giới thiệu các hệ thống file phân tán truyền thống như Network File System (NFS) và Andrew File System (AFS), bài viết phân tích ưu điểm về tính trong suốt và khả năng chia sẻ tập tin của NFS, đồng thời chỉ ra hạn chế về tính khả mở và hiệu năng khi truy cập đồng thời. Đối với AFS, chúng ta tìm hiểu cách nó cải thiện tính khả mở thông qua cơ chế sao chép tập tin cục bộ, mặc dù điều này có thể ảnh hưởng đến tính nhất quán của dữ liệu trong các tình huống ghi đồng thời. Tiếp theo, chương đào sâu vào các công nghệ tiên tiến hơn cho xử lý dữ liệu lớn, nổi bật là Hadoop và các thành phần chính của nó. Hadoop Distributed File System (HDFS) được trình bày như một giải pháp lưu trữ phân tán hiệu quả, kế thừa các đặc tính về độ tin cậy, tính khả mở và khả năng phục hồi từ các hệ thống file phân tán trước đó, với khả năng phân chia và lưu trữ dữ liệu khổng lồ thành các khối lớn trên nhiều node. Mô hình MapReduce được giới thiệu chi tiết như một framework mạnh mẽ cho phép phát triển các ứng dụng phân tán để xử lý các tập dữ liệu lớn. Hoạt động của MapReduce được minh họa qua các bước đọc, xử lý (map), sắp xếp/trộn và tổng hợp (reduce) dữ liệu để cho ra kết quả cuối cùng. Tổng thể, chương này không chỉ cung cấp kiến thức nền tảng về kiến trúc và nguyên lý hoạt động của các hệ thống này mà còn làm nổi bật vai trò của chúng trong việc giải quyết các thách thức về dữ liệu lớn, mang lại giá trị ứng dụng cao trong các môi trường công nghệ hiện đại.