Големи данни, безплатен софтуер и отворен код: Налични приложения

Big Data е технологична концепция, която е свързана с управлението на големи обеми данни, структурирани и неструктурирани, които в момента се обработват от голям бизнес, технологичен, научен и дори държавен сектор.

Въпреки че когато говорим за Големи данни, всъщност не е важно количеството данни, а какво правят организациите с данните. Тъй като Big Data, свързаната с него технология, може да ги анализира, за да получи идеи, които водят до по-добро вземане на решения, движения и стратегии. И в този аспект, Свободният софтуер (SL) и Open Source (CA) допринесоха много за тази технология, тъй като много разработени приложения са внедрени в този формат за разработка.

Големи данни и безплатен софтуер

За специалистите в областта вече е добре известно, че Свободният софтуер, неговият модел за развитие, неговата философия се основават на създаването на технологии, главно софтуерни продукти, които от своя страна могат свободно да се използват, модифицират и разпространяват. И че отвореният код е важен елемент в развитието на свободния софтуер, тъй като той се фокусира върху практическите предимства на тази динамика на развитие повече, отколкото върху етиката на свободата на продуктите и гражданите.

Следователно, докато SL / CA допринасят със средствата за извършване на големи данни, Big Data ги допълва косвено, не само в полза на ускореното разширяване на технологичното развитие, но и за свободата на достъп до информация, която Big Data носи със себе си.

Какви са големите данни?

понятие

За един от големите на софтуерното и технологично развитие, IBM, Big Data е:

«... технология, която отвори вратите за нов подход към разбирането и вземането на решения, който се използва за описване на огромни количества данни (структурирани, неструктурирани и полуструктурирани), които биха отнели твърде много време и биха стрували много скъпо в релационна база данни за анализ.

Цел

Big Data, нейната технология, е създадена с цел да обхване целия спектър от възможен анализ на данните, тоест да обхване както съществуващото, така и разрешеното с настоящи и различни технологии, както и онова, което не е разрешено от съществуващите технологии, като напр. съхранение и управление на големи обеми данни които имат много специфични характеристики.

Данни

Данните за оферти обработват обеми данни, които обикновено се определят от следните характеристики:

• обем: Размер на данни от множество източници.
• скорост: Скорост, с която данните от множество източници пристигат и се управляват.
• разнообразие: Формат на анализираните данни от множество източници.

Това означава, обеми от данни, които обикновено се състоят от структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни, и се обработват в огромни количества, които обикновено се описват с префикси с големи количества, като: Tera, Peta или Exa, наред с други.

И от всякакви източници, като Интернет (Социални мрежи, цифрови медии, уебсайтове и бази данни), Оборудване (Мобилни телефони, Мултимедийни плейъри, Системи за позициониране, Цивилни и индустриални цифрови сензори, наред с други) и Организации (Частни и публични, търговски, държавни и обществени).

важност

Какво прави Big Data толкова полезна технология за организациите (Частни и публични, търговски, държавни и обществени), е фактът, че той предоставя ценна информация което често служи като точен и надежден отговор на въпроси, които дори не са били задавани за определени ситуации или проблеми. Тоест, полезността му често се вижда по аспекти, които обикновено произтичат от една и съща събрана и управлявана информация.

Обработката на големи обеми информация улеснява обработваните данни да бъдат оформени или тествани по най-подходящия начин. или посочва, което се счита за подходящо от неговия администратор. Това позволява на организациите, които използват големи данни, да могат да идентифицират проблемите по по-разбираем начин.

Събирането на големи обеми данни и последващият им анализ за търсене на тенденции в тях позволяват на организациите да бъдат по-ефективни и ефикасни, като се движат много по-бързо, плавно и своевременно над тях. В допълнение, това им позволява да премахнат проблемните области, преди проблемите да ги настигнат, което ги кара да загубят ползи, репутация или подкрепа.

Предимство

Големите данни помагат на организациите да управляват своите данни много по-добре, което води до идентифициране на нови положителни или продуктивни възможности за техните членове (клиенти или граждани). А това от своя страна води до по-интелигентни и по-ефективни действия, спестяване на часове / труд и пари, което често се превръща в щастие за всички замесени. Когато се използват големи данни, стойност обикновено се добавя към дейностите, извършвани по следните начини:

• Намаляване на разходите: При съхранението и управлението на големи обеми данни.
• Намаляване на времето: Повече ефективност и ефективност при вземане на решения.
• Нови продукти и услуги: С възможността да се измерват и предвиждат нуждите и проблемите на потребителите (клиенти и / или граждани), тяхното удовлетворение се увеличава.

ползи

Добре използваните големи данни често могат да определят първопричините за грешки, проблеми и дефекти в почти реално време. Трябва обаче да се вземе предвид това Технологията Big Data сама по себе си не е панацея. Така че позовавайки се на друга велика технология като Oracle, може да се добави, че:

«Идентифицирането на стойността на големите данни не означава само тяхното анализиране (което вече е предимство само по себе си). Това е цял процес на откриване, който изисква анализатори, бизнес потребители и ръководители да задават правилните въпроси, да идентифицират модели, да вземат информирани решения и да предсказват поведение. "

SL / CA приложения за големи данни

Сред приложенията за свободен софтуер и отворен код, които си заслужава да бъдат споменати за проучване, тестване и внедряване, са:

Свързани

• Apache Hadoop: Платформа с отворен код, съставена от Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce и Hadoop Common.
• Авро: Проект Apache, който предоставя услуги за сериализация.
• Касандра: Разпределена нерелационна база данни, базирана на модел за съхранение на , разработен в Java.
• Чуква: Софтуер, предназначен за мащабно събиране и анализ на дневници на събития.
• Флум: Софтуер, чиято основна задача е да насочва данни от един източник към друго място.
• HBase: Колонна база данни (ориентирана към колони база данни), работеща на HDFS.
• Кошера: Инфраструктура „Data Warehouse“, която улеснява администрирането на големи обеми данни, които се съхраняват в разпределена среда.
• Jaql: Функционален и декларативен език, който позволява използването на данни в JSON формат, предназначен за обработка на големи обеми информация.
• Луцен: Софтуер, който предоставя библиотеки за индексиране и търсене по текст.
• Узи: Проект с отворен код, който опростява работните потоци и координацията между всеки от процесите.
• Прасе: Софтуер, който позволява на потребителите на Hadoop да се фокусират повече върху анализирането на всички набори от данни и да отделят по-малко време за изграждане на програми MapReduce.
• Зоопарк: Централизирана инфраструктура и услуги, които могат да се използват от приложенията, за да се гарантира, че процесите в клъстера са сериализирани или синхронизирани.

независим

Други еднакво добре известни, но не свързани с платформата с отворен код Hadoop са:

• Еластично търсене: Пълнотекстова машина за търсене и анализ.
• MongoDB: База данни NoSQL, базирана на модела на данни на документа.
• Касандра: Проект с отворен код Apache, предназначен за администриране на база данни NoSQL.
• CouchDB: База данни с отворен код NoSQL, базирана на общи стандарти за лесна достъпност и уеб съвместимост с различни.
• Солр: Търсачка с отворен код, базирана на Java библиотеката на проекта Lucene.
  Други RDBMS инструменти: MySQL Cluster и VoltDB.

Заключение

Нашето настояще (и непосредствено следващото) време е потопено или удавено във висока и нарастваща маса данни, която има много да каже като цяло, отколкото поотделно. Следователно, използването на технологията за големи данни в настоящето и непосредственото бъдеще ще помогне на обществото, цялото човечество, да открие безкрайност от неща (събития или изобретения), на които би могло да отнеме много години, за да открият себе си, без използване на това.

като Big Data и неговите инструменти осигуряват достатъчна скорост на анализ анализирайте бързо получения резултат и го преработете толкова пъти, колкото е необходимо, за кратко време, за да намерите истинската или най-близката стойност, до която се опитвате да достигнете. Ако сте намерили темата за Големите данни интересна, можете да я разширите още малко, като прочетете този доклад за BBVA.