Saturs
- Hadoop pārdevēju dabiskā progresēšana
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Lielo datu un mākoņa integrācija
- Lielo datu un drošības jautājumi
- Lielo datu kā pakalpojuma piedāvājums
- Lielie dati un lietu internets (IoT)
- Secinājums
Avots: Ymgerman / Dreamstime.com
Izņemšana:
Lielo datu lauks pastāvīgi palielinās un mainās, taču pie horizonta ir dažas galvenās tendences.
Lielie dati joprojām ir salīdzinoši jauna joma datu zinātnē. Tas ir ievērojami ietekmējis analītisko pasauli, un lielo datu tehnoloģija un platformas turpinās mainīties, attīstoties tehnoloģijai. Tieši tāpēc ir tik svarīgi saprast lielās datu gaidāmās tendences, kuras labi redzams nākamajos gados.
Pēdējos gados daudz ir diskutēts par Hadoop un lielo datu tehnoloģijām, un IT nozare ir nopietni diskutējusi par viņu nākotni. Galvenās bažas bija par to, vai Hadoop un lielie dati tiks uzskatīti par daļu no vispārējās tehnoloģijas vai arī tos uzskatīs par nišas jomu. Kā mēs redzējām iepriekš, tehnoloģijā ir bijuši daudzi jauninājumi, kurus kādreiz izmantoja vispārējā rūpniecībā, bet gan tvertnēs īpašiem skaitļošanas nolūkiem.
Ļoti īsā laika posmā lieli dati ir kļuvuši par galveno tehnoloģiju. 2013. un 2014. gadā mēs redzējām, kā uzņēmumi uzņemas iniciatīvu lielu datu lietojumprogrammu ieviešanai ražošanā. Agrākos gados tas bija tikai POC (koncepcijas pierādījums) veids, kurā uzņēmumi apstiprināja tehnoloģiju un tās izlaidi. Tagad 2015. gadā un nākamajos gados būs daudz jaunu lietošanas gadījumu ieviešanas. Lielākā daļa šo lietošanas gadījumu tiks balstīti uz reāllaika analītiku un praktiskākas atziņas iegūšanu.
Turpmākajos gados mēs redzēsim lielu datu lielo ietekmi gandrīz katrā nozarē. Dati ir katra biznesa pamatā, tāpēc tie ir pareizi jāizmanto un jāanalizē. Lielie dati un ar tiem saistītās tehnoloģijas ļaus mums iegūt, apstrādāt un analizēt datus, lai iegūtu nozīmīgu ieskatu. Lielo datu tendence turpinās augt un ļaus mums saprast tā vērtību tā, kā mums nekad agrāk nav bijis.
Tagad apskatīsim dažas svarīgas lieldatu tendences, kas labi redzamas nākamajos gados.
Hadoop pārdevēju dabiskā progresēšana
Hadoop ir pamata tehnoloģiju platforma lielu datu apstrādei. Tomēr pamata Hadoop platforma nenodrošina visas elastības un priekšrocības, kas vajadzīgas, lai pareizi apstrādātu visus datus, tāpēc lielu datu apstrāde šajā Hadoop pamata platformā var būt nogurdinoša un sarežģīta.
Tagad ir vairākas ar Hadoop saistītas tehnoloģijas, piemēram, strops, cūka un daudzas citas, kuras sauc par “Hadoop ekosistēmu”. Šīs tehnoloģijas ir balstītas uz Hadoop platformu un padara lielāku datu apstrādi vieglāk pārvaldāmu. Ir dažādi pārdevēji, piemēram, Cloudera, MapR, Hortonworks un arī IBM, kas nodrošina Hadoop tehnoloģiju kaudzītes. Šīs tehnoloģiju platformas ir veidotas uz pamata Hadoop pamatprincipiem, taču tām ir lietotājam draudzīgs un kompakts raksturs. Tie nodrošina arī atbilstošas lietotāja saskarnes darbam ar dažādiem apstrādes uzdevumiem. Tā rezultātā uzņēmumi var vairāk koncentrēties uz biznesa loģiku, nevis uz platformām.
Šo Hadoop pārdevēju izaugsme turpināsies nākamajos gados, un viņu piedāvājumam būs liela ietekme. Hadoop pārdevēji sevi pozicionēs kā risinājumu sniedzējus un palīdzēs organizācijām ieviest lielo datu lietojumprogrammas.
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, ja nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Lielo datu un mākoņa integrācija
Mūsdienu pasaulē mākoņdatošana un ar to saistītā infrastruktūra ir neizbēgama. No otras puses, lielo datu lietojumprogrammas strauji pieaug. Organizācijas ievieš arvien lielākas datu lietojumprogrammas, lai iegūtu plašāku ieskatu no vērtīgajiem datiem. Kā mēs zinām, lielo datu lietojumprogrammas apstrādā lielus datu apjomus, un šie dati tiek apstrādāti klasterizētā vidē. Sadalītā skaitļošana ir visu lielo datu apstrādes lietojumprogrammu pamatā. Tāpēc sadalītā skaitļošanas infrastruktūra būtu pareizi jāuztur, lai novērstu kļūmes, kļūdas vai citas liktenīgas problēmas. Mākoņu vide ir vispiemērotākā, lai aptvertu visus šos jautājumus. Šajā mākoņa infrastruktūrā (kas sastāv no klasterizētas vides) var darboties lielas datu lietojumprogrammas un nodrošināt efektīvu un nepārtrauktu izvadi. Organizācijām nav vajadzīga sava infrastruktūra un IT komanda; tā vietā viņi var paļauties uz mākoņu infrastruktūru, kas arī ir rentabla. Tāpēc mākoņu integrācija ar lielajiem datiem būs spēcīgs spēks.
Lielo datu un drošības jautājumi
Drošības problēmas rada lielas bažas visām lielo datu lietojumprogrammām. Kā mēs zinām, dati ir visu lielo datu lietojumprogrammu atslēga, tāpēc mums jau laikus jāsaprot drošības draudi. Organizācijas strādā pie lielo datu lietojumprogrammām, lai analizētu strukturētus, daļēji strukturētus un nestrukturētus datus, kas viņiem sniegs nozīmīgu ieskatu un biznesa virzienu. Šie vērtīgie dati un to izlaide ir visu biznesa lēmumu atslēga, un tāpēc tiem ir jābūt konfidenciāliem organizācijas ietvaros. Diemžēl ne visas lielo datu lietojumprogrammas ir izstrādātas, ņemot vērā drošības jautājumus. Tā rezultātā šīs lielās datu lietojumprogrammas saskarsies ar drošības draudiem. Tāpēc nākamo gadu laikā galvenais uzdevums būs lielo datu lietojumprogrammu drošības risinājumu ieviešana.
Lielo datu kā pakalpojuma piedāvājums
Visi bija pazīstami ar SaaS modeli, kur lietojumprogrammas darbojas mākoņa vidē un lietotāji tam piekļūst kā pakalpojums. Arī maksājuma modelis ir elastīgs, ja lietotāji maksā tikai par to, ko viņi izmanto. To pašu koncepciju piemēros arī lielo datu lietojumprogrammām. Dažādi lielo datu produktu uzņēmumi jau mitina savas lietojumprogrammas mākonī un piedāvā to kā pakalpojumu, un lietotāji tam piekļūst kā pakalpojums un maksā, pamatojoties uz izmantošanu. Nākamajos gados vairāk datu kompāniju kā pakalpojumu piedāvās lielos datus.
Lielie dati un lietu internets (IoT)
Lietiskais internets (IoT) ir jaunākais buzzvārds tehnoloģiju nozarē. IoT pamatā sastāv no dažādām ierīcēm, kas aprīkotas ar sensoriem datu uztveršanai. Visu šo datu apkopošana un jēgpilnas izejas ieguve ir vislielākais izaicinājums. Šīs ierīces tiek izmantotas visur - mājās, rūpniecībā un pat valkājamās tehnoloģijās -, un tās uztver ievērojamu datu daudzumu. Šie sensoru dati ir arī lielo datu veids, tāpēc to izmantošana un apstrāde lielā datu platformā būs liels izaicinājums organizācijām.
Secinājums
Šķiet, ka lielie dati ir šeit, lai paliktu, un veidi, kā mēs ar tiem tiksim galā, mainīsies un pieaugs. Papildus šīm piecām tendencēm turpmākajos gados būs vēl daudz izaicinājumu un topošās tendences. Mākonis un IoT vienmēr atradīsies kopā ar lielām datu lietojumprogrammām, un šīs tehnoloģijas kopā būs spēcīgs rīks datu analītikai.