Büyük Veri Tabanlı Arşivleme Yönetim Sistemi

Authors : Ayşegül ŞENOL ÇALIM, Gökay TUNA

Pages : 161-170

Doi:10.54525/tbbmd.1008300

View : 39 | Download : 11

Publication Date : 2022-12-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Yeni ürünlerin hizmete sunulması, müşteri sayısının hızla artması, denetim iz kayıtları gibi zorunlu olarak tutulması gereken verilerin boyutlarının fazla olması nedeniyle banka gibi kurumlarda veri büyüklüğü hızlı bir şekilde artmaktadır. Bu veriler mevcut sistemlerde yıllarca kaldığı zaman sistemleri ve uygulamaları ağırlaştırmakta, yedekleme ve sistem bakımı gibi operasyonel işlemlerin maliyetlerini arttırmaktadır. Bütün bu sorunlar için verilerin sınıflandırılarak erişim sıklığına göre kategorize edilmesi, sınıflandırılan verilerin anlık erişim gereksinimi olmayanlarının ikincil ve daha az maliyetli sistemlere taşınarak arşivlenmesi ve arşivlendikten sonra kaynak sistemden silinmesi gerekmektedir. Bu gereksinimleri karşılamak için yazılan büyük veri tabanlı arşivleme yönetim sistemi, bir yazılım ürünü olarak geliştirilmiştir. Yapısal ve yapısal olmayan verilerin Hadoop ekosisteminde arşivlenmesi verilere daha etkin erişim sağlayacak ve daha ucuz saklama maliyetleri getirecektir. Bu bağlamda yapılan çalışmada veri erişim katmanı, hizmet ve uygulama katmanından oluşan verileri, HDFS insert ignore into journalissuearticles values(Hadoop Distributed File System); dosya sistemi yapısında dağıtık olarak üç kopya halinde tutan ve fiziksel sunucular üzerinde sanallaştırma teknolojileri kullanılarak kurulan bir büyük veri tabanlı arşivleme yönetim sistemi geliştirilmiştir. Sonrasında ise ilişkisel veri tabanlarındaki yapısal tabloların erişimi ve aktarımı için Sqoop, yapısal olmayan kaynaklardan yapılan aktarımların gerçekleştirilmesi ve zamanlanması için Nifi araçları kullanılmıştır. İlişkisel veri tabanlarından büyük veri arşivleme sistemine aktarılan ve HDFS dosya yapısında tutulan verilerde hacimsel büyüklükte çok büyük oranda azalma gerçekleşmiştir. Veri erişim katmanı üzerinden yapılan veri sorgulama işlemlerinde ise özellikle sayısal olmayan verilerin erişiminde yüksek performans artışları gözlemlenmiştir. Bu çalışmada, büyük veri arşivleme ve veri analitiği kavramları incelenmiş ve bu kavramlar üzerine yapılan çalışmalar araştırılmıştır. Bu kapsamda gerçekleştirilen kaynak taramasından çıkarılan bilgiler neticesinde; veri büyüklüğünün ve veriye erişim hızı gereksinimin hızla arttığı kurumlarda kullanılabilecek olan, yüksek hız, yüksek verimlilik, daha az maliyet ve daha fazla çeşitlilik gereksinimlerini karşılayan bir arşivleme yönetim sistemi büyük veri platformu üzerinde gerçekleştirilmiştir.
Keywords : Hadoop, büyük veri, arşivleme, veri arşivleme yönetimi, yapısal olmayan veri arşivleme, yapısal veri arşivleme, büyük veri aşivleme

ORIGINAL ARTICLE URL