{"id":2368,"date":"2026-06-22T07:00:00","date_gmt":"2026-06-22T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/?p=2368"},"modified":"2026-06-19T08:13:47","modified_gmt":"2026-06-19T06:13:47","slug":"big-data-i-data-mining-dlaczego-serwery-dedykowane-wygrywaja-z-wirtualizacja-w-analityce-danych","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/big-data-i-data-mining-dlaczego-serwery-dedykowane-wygrywaja-z-wirtualizacja-w-analityce-danych\/","title":{"rendered":"Big Data i Data Mining \u2013 dlaczego serwery dedykowane wygrywaj\u0105 z wirtualizacj\u0105 w analityce danych?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W \u015bwiecie zdominowanym przez analiz\u0119 ogromnych zasob\u00f3w informacji wyb\u00f3r odpowiedniej infrastruktury IT mo\u017ce zawa\u017cy\u0107 na skuteczno\u015bci i szybko\u015bci realizacji tych proces\u00f3w. W miar\u0119 jak Big Data i Data Mining staj\u0105 si\u0119 coraz bardziej powszechne, potrzeba efektywnych rozwi\u0105za\u0144 obliczeniowych ro\u015bnie. W tym kontek\u015bcie serwery dedykowane, okre\u015blane mianem bare metal, maj\u0105 ogromn\u0105 przewag\u0119 nad wirtualizacj\u0105, o czym wi\u0119cej dowiesz si\u0119 z artyku\u0142u. Poznaj ich zalety i dowiedz si\u0119, jak mog\u0105 usprawni\u0107 analityk\u0119 danych.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-rank-math-toc-block\" id=\"rank-math-toc\"><h2>Spis tre\u015bci:<\/h2><nav><ol><li class=\"\"><a href=\"#czym-jest-serwer-dedykowany-i-co-odroznia-go-od-wirtualizacji\">Czym jest serwer dedykowany i co odr\u00f3\u017cnia go od wirtualizacji<\/a><ol><li class=\"\"><a href=\"#wymagania-serwera-dedykowanego-z-perspektywy-big-data-i-data-mining\">Wymagania serwera dedykowanego z perspektywy Big Data i Data Mining<\/a><\/li><\/ol><\/li><li class=\"\"><a href=\"#skad-bierze-sie-narzut-wirtualizacji\">Sk\u0105d bierze si\u0119 narzut wirtualizacji?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#wydajnosc-cpu-serwer-dedykowany-vs-wirtualizacja\">Wydajno\u015b\u0107 CPU \u2013 serwer dedykowany vs. wirtualizacja<\/a><ol><li class=\"\"><a href=\"#etl-oraz-uczenie-modeli\">ETL oraz uczenie modeli<\/a><\/li><\/ol><\/li><li class=\"\"><a href=\"#pamiec-masowa-oraz-i-o-w-analityce-danych\">Pami\u0119\u0107 masowa oraz I\/O w analityce danych<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#siec-klastra-latencja-i-przepustowosc\">Sie\u0107 klastra \u2013 latencja i przepustowo\u015b\u0107<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#powtarzalnosc-czasow-zadan-dlaczego-spark-bywa-stabilniejszy-na-serwerze-dedykowanym\">Powtarzalno\u015b\u0107 czas\u00f3w zada\u0144 \u2013 dlaczego Spark bywa stabilniejszy na serwerze dedykowanym?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#wnioski-z-porownania-wydajnosci-serwerow-dedykowanych-i-wirtualizacji\">Wnioski z por\u00f3wnania wydajno\u015bci serwer\u00f3w dedykowanych i wirtualizacji<\/a><\/li><\/ol><\/nav><\/div>\n\n\n\n<h2 id=\"czym-jest-serwer-dedykowany-i-co-odroznia-go-od-wirtualizacji\" class=\"wp-block-heading\">Czym jest serwer dedykowany i co odr\u00f3\u017cnia go od wirtualizacji<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Serwer dedykowany bare metal to sprz\u0119t przeznaczony tylko dla jednego u\u017cytkownika, kt\u00f3ry w efekcie ma ca\u0142kowit\u0105 kontrol\u0119 nad jego dzia\u0142aniem oraz dost\u0119p do j\u0105dra systemu. Dzi\u0119ki temu mo\u017cna w pe\u0142ni wykorzysta\u0107 jego moc obliczeniow\u0105, bez ogranicze\u0144 zwi\u0105zanych z wirtualizacj\u0105 oraz dzieleniem zasob\u00f3w, jak ma to miejsce w przypadku m.in. hosting\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sama wirtualizacja natomiast pozwala na uruchamianie wielu maszyn wirtualnych na jednym fizycznym urz\u0105dzeniu przy pomocy hypervisora. Zarz\u0105dza on zasobami dla ka\u017cdej z nich, a to niestety wprowadza dodatkowe obci\u0105\u017cenia i mo\u017ce odbi\u0107 si\u0119 na wydajno\u015bci. Cho\u0107 wirtualizacja zapewnia elastyczno\u015b\u0107, tak odbiera cz\u0119\u015b\u0107 kontroli nad zasobami. Wi\u0119cej informacji na temat tego, <a href=\"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/czym-jest-serwer-bare-metal\/\">czym jest serwer bare metal<\/a> znajdziesz w innym wpisie blogowym na naszej stronie \u2013 zapraszamy do lektury.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"wymagania-serwera-dedykowanego-z-perspektywy-big-data-i-data-mining\" class=\"wp-block-heading\">Wymagania serwera dedykowanego z perspektywy Big Data i Data Mining<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Serwery dedykowane \u015bwietnie sprawdzaj\u0105 si\u0119 przy pracy z Big Data i Data Mining, jednak potrzebuj\u0105 do tego sporej mocy obliczeniowej. Procesory wielordzeniowe o wysokiej cz\u0119stotliwo\u015bci s\u0105 niezb\u0119dne do szybkiego przetwarzania danych i trenowania modeli uczenia maszynowego. Wa\u017cna jest te\u017c du\u017ca ilo\u015b\u0107 pami\u0119ci RAM, kt\u00f3ra pozwala na sprawne zarz\u0105dzanie ogromnymi zbiorami informacji bez konieczno\u015bci ci\u0105g\u0142ego zapisywania i odczytywania z dysku \u2013 mog\u0142oby to spowalnia\u0107 ca\u0142y proces.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u015bli chodzi o pami\u0119\u0107 masow\u0105, istotna jest wysoka jej przepustowo\u015b\u0107 I\/O oraz du\u017ca liczba operacji wej\u015bcia\/wyj\u015bcia na sekund\u0119 (IOPS). Ogranicza op\u00f3\u017anienia przy pracy z du\u017cymi zbiorami danych. Z tego te\u017c powodu <a href=\"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/najtansze-serwery-dedykowane\/\">serwery dedykowane<\/a> cz\u0119sto korzystaj\u0105 z technologii dysk\u00f3w NVMe, kt\u00f3ra pod wzgl\u0119dem szybko\u015bci znacznie przewy\u017csza tradycyjne SATA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sie\u0107 to kolejny wa\u017cny punkt. Serwer dedykowany powinien by\u0107 pod\u0142\u0105czony do szybkiego i stabilnego \u0142\u0105cza internetowego, kt\u00f3re jest nieodzowne przy pracy w klastrach obliczeniowych. Niska latencja i wysoka przepustowo\u015b\u0107 umo\u017cliwiaj\u0105 szybkie przesy\u0142anie danych mi\u0119dzy w\u0119z\u0142ami klastra.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"skad-bierze-sie-narzut-wirtualizacji\" class=\"wp-block-heading\">Sk\u0105d bierze si\u0119 narzut wirtualizacji?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wirtualizacja to \u015bwietne narz\u0119dzie, kt\u00f3re jednak niestety nie jest wolne od wad. Jedn\u0105 z g\u0142\u00f3wnych jest narzut wirtualizacji, kt\u00f3ry mo\u017ce szczeg\u00f3lnie doskwiera\u0107 w\u0142a\u015bnie przy analityce danych. Wynika to ze sposobu dzia\u0142ania warstwy hypervisora \u2013 musi zarz\u0105dza\u0107 przydzielaniem zasob\u00f3w serwera pomi\u0119dzy r\u00f3\u017cne maszyny wirtualne. Niestety, prowadzi to do spadku wydajno\u015bci. Maszyny wirtualne nie zawsze mog\u0105 wykorzysta\u0107 pe\u0142n\u0105 moc obliczeniow\u0105 serwera dedykowanego. Nierzadko wr\u0119cz rywalizuj\u0105 o dost\u0119p do wa\u017cnych zasob\u00f3w, takich jak procesor, pami\u0119\u0107 RAM, przestrze\u0144 dyskowa i przepustowo\u015b\u0107 sieci.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Skutkiem tego jest efekt tzw. ha\u0142a\u015bliwego s\u0105siada. Kiedy jedna maszyna wirtualna &#8222;zjada&#8221; zbyt wiele zasob\u00f3w serwera dedykowanego, inne zaczynaj\u0105 zwalnia\u0107. Je\u017celi hipervisor przydziela cykle procesora wed\u0142ug polityki priorytet\u00f3w, mo\u017ce doj\u015b\u0107 do op\u00f3\u017anie\u0144 w przetwarzaniu zada\u0144.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kolejn\u0105 techniczn\u0105 kwesti\u0105 jest topologia NUMA. W du\u017cych serwerach dedykowanych, gdzie mamy wiele procesor\u00f3w i bank\u00f3w pami\u0119ci, dost\u0119p do okre\u015blonych fragment\u00f3w zasob\u00f3w sprz\u0119towych mo\u017ce trwa\u0107 d\u0142ugo. Je\u015bli konfiguracja nie jest dobrze dostosowana do tej topologii, cz\u0119sto dochodzi\u0107 do op\u00f3\u017anie\u0144. Dlatego, gdy pracujemy z du\u017cymi zbiorami danych, gdzie ka\u017cda sekunda si\u0119 liczy, serwery dedykowane, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 unika\u0107 tych ogranicze\u0144, s\u0105 znacznie lepszym rozwi\u0105zaniem.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"wydajnosc-cpu-serwer-dedykowany-vs-wirtualizacja\" class=\"wp-block-heading\">Wydajno\u015b\u0107 CPU \u2013 serwer dedykowany vs. wirtualizacja<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Serwery dedykowane oferuj\u0105 pe\u0142ny dost\u0119p do procesora bez zak\u0142\u00f3ce\u0144. Ma to istotne znaczenie w operacjach zwi\u0105zanych z Big Data i Data Mining. Nie ma bowiem potrzeby zmagania si\u0119 z wirtualizacj\u0105, gdzie warstwa hypervisora odpowiadaj\u0105ca za podzia\u0142 zasob\u00f3w mo\u017ce obni\u017ca\u0107 wydajno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Maj\u0105c do dyspozycji tylko dedykowane zasoby, mo\u017cesz cieszy\u0107 si\u0119:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>niezmienn\u0105 moc\u0105 obliczeniow\u0105,<\/li>\n\n\n\n<li>pe\u0142nym wykorzystaniem mo\u017cliwo\u015bci procesora,<\/li>\n\n\n\n<li>szybszym przetwarzaniem du\u017cych zbior\u00f3w danych.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 id=\"etl-oraz-uczenie-modeli\" class=\"wp-block-heading\">ETL oraz uczenie modeli<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W kontek\u015bcie ETL wa\u017cne s\u0105 poj\u0119cia zwi\u0105zane z przepustowo\u015bci\u0105 i op\u00f3\u017anieniem. Serwery dedykowane pozbawione warstwy wirtualizacji, daj\u0105 bezpo\u015bredni dost\u0119p do swoich zasob\u00f3w. To z kolei oznacza lepsz\u0105 przepustowo\u015b\u0107 i mniejsze op\u00f3\u017anienia ni\u017c w \u015brodowiskach tworzonych przez maszyny wirtualne. Skutkiem jest szybsze przetwarzanie danych \u2013 bardzo istotne w przypadku Big Data oraz Data Mining.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">R\u00f3wnie\u017c w przypadku uczenia modeli serwery dedykowane maj\u0105 du\u017c\u0105 przewag\u0119 nad wirtualizacj\u0105. Korzystaj\u0105c z nich, mo\u017cna maksymalnie wykorzysta\u0107 moc obliczeniow\u0105, a to przyspiesza realizacj\u0119 tego typu proces\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"pamiec-masowa-oraz-i-o-w-analityce-danych\" class=\"wp-block-heading\">Pami\u0119\u0107 masowa oraz I\/O w analityce danych<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Efektywne zarz\u0105dzanie pami\u0119ci\u0105 masow\u0105 oraz I\/O w analityce danych jest niezwykle wa\u017cne. Gdy zastanawiasz si\u0119 nad wyborem mi\u0119dzy serwerami dedykowanymi a wirtualizacj\u0105, warto zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119 na r\u00f3\u017cnice w ich wydajno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Istotne kwestie, o kt\u00f3rych warto wiedzie\u0107, to:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>wsp\u00f3\u0142dzielone dyski i kolejki I\/O w \u015brodowisku maszyn wirtualnych,<\/li>\n\n\n\n<li>dodatkowa warstwa, kt\u00f3ra zarz\u0105dza dost\u0119pem do pami\u0119ci masowej w wirtualizacji,<\/li>\n\n\n\n<li>bezpo\u015bredni dost\u0119p do no\u015bnik\u00f3w danych w serwerach dedykowanych.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dodatkowa warstwa w wirtualizacji mo\u017ce zwi\u0119ksza\u0107 latencj\u0119, poniewa\u017c wiele maszyn wirtualnych konkuruje o te same zasoby. Negatywnie wp\u0142ywa to na wydajno\u015b\u0107 i sprawia, \u017ce operacje I\/O s\u0105 mniej przewidywalne. Serwery dedykowane daj\u0105 bezpo\u015bredni dost\u0119p do szybkich no\u015bnik\u00f3w danych, w tym macierzy RAID. Zapewnia to maksymaln\u0105 przepustowo\u015b\u0107 i wysok\u0105 liczb\u0119 operacji wej\u015bcia\/wyj\u015bcia na sekund\u0119 (IOPS), przez co dane przetwarzaj\u0105 si\u0119 szybciej.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Inny wa\u017cny aspekt to przepustowo\u015b\u0107 w serwerach dedykowanych, kt\u00f3ra jest wi\u0119ksza z powodu eliminacji narzutu wirtualizacji. Mo\u017ce nie tylko ogranicza\u0107 pr\u0119dko\u015bci transferu, ale tak\u017ce wprowadza\u0107 nieprzewidywalne op\u00f3\u017anienia, bardzo niekorzystne przy pracy z du\u017cymi zbiorami danych, gdzie wysoka i sta\u0142a wydajno\u015b\u0107 jest niezwykle wa\u017cna.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"siec-klastra-latencja-i-przepustowosc\" class=\"wp-block-heading\">Sie\u0107 klastra \u2013 latencja i przepustowo\u015b\u0107<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u017beby zwi\u0119kszy\u0107 wydajno\u015b\u0107 sieci w klastrze analitycznym, musisz dok\u0142adnie skonfigurowa\u0107 ustawienia. Wa\u017cne s\u0105 op\u00f3\u017anienia (latencja) i przepustowo\u015b\u0107 sieci, bo od nich zale\u017cy, jak szybko dane przep\u0142ywaj\u0105 mi\u0119dzy w\u0119z\u0142ami klastra. Cho\u0107 sie\u0107 wirtualna jest elastyczna, dodaje ona dodatkowe warstwy, kt\u00f3re mog\u0105 zwi\u0119ksza\u0107 Round Trip Time i zmniejsza\u0107 przepustowo\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Korzy\u015bci\u0105 z wykorzystania serwer\u00f3w dedykowanych jest bezpo\u015bredni dost\u0119p do sieci i tym samym obni\u017cenie RTT. U\u0142atwia to transfer du\u017cych zasob\u00f3w danych i ma ogromne znaczenie w systemach rozproszonych, takich jak Spark, gdzie szybka wymiana informacji mi\u0119dzy w\u0119z\u0142ami jest niezb\u0119dna dla sprawnego dzia\u0142ania aplikacji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W testach throughput i op\u00f3\u017anie\u0144 dla serwer\u00f3w dedykowanych wida\u0107, \u017ce brak barier wirtualizacji poprawia wyniki w por\u00f3wnaniu do \u015brodowisk tworzonych przez maszyny wirtualne. Dzi\u0119ki redukcji op\u00f3\u017anie\u0144 urz\u0105dzenia fizyczne bare metal zapewniaj\u0105 bardziej stabiln\u0105 i przewidywaln\u0105 prac\u0119 klastr\u00f3w analitycznych. Przek\u0142ada si\u0119 to na szybsze przetwarzanie wi\u0119kszych ilo\u015bci danych.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"powtarzalnosc-czasow-zadan-dlaczego-spark-bywa-stabilniejszy-na-serwerze-dedykowanym\" class=\"wp-block-heading\">Powtarzalno\u015b\u0107 czas\u00f3w zada\u0144 \u2013 dlaczego Spark bywa stabilniejszy na serwerze dedykowanym?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kiedy my\u015blimy o analityce danych, czas wykonania zada\u0144 ma ogromne znaczenie dla efektywno\u015bci ca\u0142ego procesu. Spark, popularne narz\u0119dzie do przetwarzania danych, dzia\u0142a cz\u0119sto lepiej na serwerach dedykowanych ni\u017c w \u015brodowiskach wirtualnych. Dzieje si\u0119 tak z kilku powod\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przede wszystkim serwery dedykowane eliminuj\u0105 problem &#8222;ha\u0142a\u015bliwego s\u0105siada&#8221;. Oznacza to, \u017ce nie ma dodatkowej warstwy wirtualizacji, kt\u00f3ra mog\u0142aby zak\u0142\u00f3ca\u0107 przep\u0142yw danych. W wirtualnych \u015brodowiskach, gdzie wiele maszyn dzieli zasoby jednego sprz\u0119tu, mo\u017ce doj\u015b\u0107 do rywalizacji o nie, a to prowadzi do niestabilno\u015bci i op\u00f3\u017anie\u0144. Zmienne obci\u0105\u017cenia powoduj\u0105, \u017ce czasy reakcji systemu s\u0105 trudne do przewidzenia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Opr\u00f3cz tego brak hypervisora na serwerach dedykowanych pozwala w pe\u0142ni wykorzysta\u0107 dost\u0119pne zasoby sprz\u0119towe. Bez konieczno\u015bci dzielenia mocy, zadania w Spark dzia\u0142aj\u0105 szybciej i bardziej stabilnie. Urz\u0105dzenie bare metal zapewnia, \u017ce wszystkie zasoby s\u0105 zawsze dost\u0119pne dla jednej aplikacji czy u\u017cytkownika \u2013 w przypadku wirtualizacji jest to niemo\u017cliwe do osi\u0105gni\u0119cia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dodatkowo serwery dedykowane umo\u017cliwiaj\u0105 optymalizacj\u0119 sprz\u0119tu bez ogranicze\u0144 narzuconych przez wirtualizacj\u0119. To oznacza mo\u017cliwo\u015b\u0107 lepszego dostosowania infrastruktury do potrzeb aplikacji, takich jak Spark, i skutkuje wi\u0119ksz\u0105 stabilno\u015bci\u0105 oraz sp\u00f3jno\u015bci\u0105 wynik\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"wnioski-z-porownania-wydajnosci-serwerow-dedykowanych-i-wirtualizacji\" class=\"wp-block-heading\">Wnioski z por\u00f3wnania wydajno\u015bci serwer\u00f3w dedykowanych i wirtualizacji<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Analizuj\u0105c, jak serwery dedykowane wypadaj\u0105 w por\u00f3wnaniu do maszyn wirtualnych, mo\u017cna zauwa\u017cy\u0107 kilka istotnych korzy\u015bci. Przede wszystkim, niweluj\u0105 one problemy zwi\u0105zane z narzutem hypervisora oraz rywalizacj\u0105 o zasoby \u2013 typowe dla \u015brodowisk wirtualnych. Daj\u0105 pe\u0142ny i nieograniczony dost\u0119p do mocy obliczeniowej procesora oraz zasob\u00f3w pami\u0119ci, a to istotne przy realizacji skomplikowanych zada\u0144, takich jak analityka danych czy uczenie maszynowe \u2013 zapewniaj\u0105 sta\u0142\u0105 wydajno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cho\u0107 maszyny wirtualne s\u0105 elastyczne i tanie w utrzymaniu, cz\u0119sto zmagaj\u0105 si\u0119 z problemami zwi\u0105zanymi z przydzia\u0142em zasob\u00f3w, kt\u00f3re mog\u0105 obni\u017cy\u0107 wydajno\u015b\u0107 analiz. Dlatego, je\u015bli planujesz realizacj\u0119 projekt\u00f3w zwi\u0105zanych z Big Data lub Data Mining, powiniene\u015b rozwa\u017cy\u0107 inwestycj\u0119 w nowoczesny serwer dedykowany. Sprawdzone maszyny bare metal znajdziesz w ofercie Spring Data Center. Nasze cenione <a href=\"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/\">centrum danych<\/a> nie tylko dostarczy Ci wysokiej klasy sprz\u0119t, ale tak\u017ce pomo\u017ce w jego doborze do konkretnych potrzeb \u2013 zapraszamy do kontaktu!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Odkryj, jak nowoczesne serwery dedykowane mog\u0105 przyspieszy\u0107 analityk\u0119 danych. Dowiedz si\u0119, dlaczego w Big Data i Data Mining wygrywaj\u0105 z wirtualizacj\u0105.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":2369,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[103],"tags":[],"class_list":["post-2368","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-serwer-dedykowany"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2368","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2368"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2368\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2381,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2368\/revisions\/2381"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2369"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2368"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2368"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2368"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}