Projetos de Big Data e Analytics demandam muito de CPU, RAM, disco e rede. Servidores dedicados oferecem o controle e os recursos necessários para esses workloads.
Cluster ou Nó Único
Comece com um nó dedicado robusto e, conforme a necessidade, evolua para cluster de múltiplos servidores.
Storage e I/O
Use discos NVMe e RAID adequado para garantir throughput alto. Dados analíticos costumam ser volumosos e intensivos em leitura.
Ferramentas
Implante stacks como Hadoop, Spark ou bancos analíticos columnar. Ajuste configurações de memória e paralelismo para aproveitar o hardware.
Conclusão
Com servidores dedicados bem dimensionados, é possível rodar pipelines de Big Data e Analytics com performance consistente e previsível.