Big Data, software libero e open source: applicazioni disponibili

Il Big Data è un concetto tecnologico legato alla gestione di grandi volumi di dati, strutturati e destrutturati, che attualmente sono gestiti dai settori della grande impresa, tecnologico, scientifico e persino governativo.

Anche se quando si parla di Big Data, non è realmente la quantità di dati che è importante, ma ciò che le organizzazioni fanno con i dati. Poiché i Big Data, la sua tecnologia associata, possono analizzarli per ottenere idee che portano a migliori processi decisionali, movimenti e strategie. E in questo aspetto, Il Software Libero (SL) e l'Open Source (CA) hanno contribuito molto a questa tecnologia, poiché molte applicazioni sviluppate sono state implementate in questo formato di sviluppo.

Big Data e software libero

Per gli esperti del ramo, è già ben noto che Il Software Libero, il suo modello di sviluppo, la sua filosofia, si basa sulla creazione di tecnologie, principalmente prodotti software, che a loro volta possono essere usati, modificati e distribuiti liberamente. E che l'Open Source è un elemento importante nello sviluppo del software libero, poiché si concentra sui vantaggi pratici di questa dinamica di sviluppo piuttosto che sull'etica della libertà del prodotto e dei cittadini.

Pertanto, mentre La SL / CA contribuisce con i mezzi per realizzare Big Data, Big Data li integra indirettamente, non solo a vantaggio dell'espansione accelerata dello sviluppo tecnologico, ma anche per la libertà di accesso alle informazioni che i Big Data portano con sé.

Cosa sono i big data?

Concetto

Per uno dei grandi del software e dello sviluppo tecnologico, IBM, Big Data è:

«... tecnologia che ha aperto le porte a un nuovo approccio alla comprensione e al processo decisionale, che viene utilizzato per descrivere enormi quantità di dati (strutturati, non strutturati e semi-strutturati) che richiederebbero troppo tempo e sarebbero molto costosi da caricare in un database relazionale per l'analisi.

Scopo

Big Data, la sua tecnologia, nasce con l'obiettivo di coprire l'intero spettro di analisi dei dati possibile, ovvero, per coprire sia ciò che esiste e viene risolto con tecnologie attuali e diverse, sia ciò che non viene risolto dalle tecnologie esistenti, come archiviazione e gestione di grandi volumi di dati che hanno caratteristiche molto specifiche.

Dati

Bid Data gestisce volumi di dati che sono generalmente definiti dalle seguenti caratteristiche:

• Volume: Dimensioni dei dati da più origini.
• velocità: Velocità con cui arrivano e vengono gestiti i dati da più origini.
• varietà: Formato dei dati analizzati da più fonti.

Vale a dire, volumi di dati tipicamente composti da dati strutturati, semistrutturati e non strutturati, ed essere manipolati in quantità enormi che sono spesso descritte con prefissi di quantità elevate, come: Tera, Peta o Exa, tra gli altri.

E da tutti i tipi di fonti, come Internet (Social network, media digitali, siti web e database), Attrezzatura (Telefoni cellulari, lettori multimediali, sistemi di posizionamento, sensori digitali civili e industriali, tra gli altri) e organizzazioni (Privato e Pubblico, Commerciale, Governo e Comunità).

importanza

Ciò che rende i Big Data una tecnologia così utile per le organizzazioni (Privato e pubblico, commerciale, governo e comunità), è il fatto che fornisce informazioni preziose che molte volte serve come una risposta accurata e affidabile a domande che non erano nemmeno state poste per determinate situazioni o problemi. Ovvero, la sua utilità si vede spesso su aspetti che solitamente derivano dalle stesse informazioni raccolte e gestite.

L'elaborazione di grandi volumi di informazioni rende più facile modellare o testare i dati elaborati nel modo più appropriato. o specifica, che è considerato appropriato dal suo amministratore. Ciò consente alle organizzazioni che utilizzano i Big Data di essere in grado di identificare i problemi in un modo più comprensibile.

La raccolta di grandi volumi di dati e la sua successiva analisi per la ricerca delle tendenze al loro interno consentono alle Organizzazioni di essere più efficaci ed efficienti, muovendosi molto più rapidamente, senza intoppi e in modo tempestivo su di essi. Inoltre, consente loro di eliminare le aree problematiche prima che i problemi le superino, facendo perdere loro benefici, reputazione o supporto.

Vantaggi

I Big Data aiutano le organizzazioni a gestire molto meglio i propri dati, questo si traduce nell'identificazione di nuove opportunità positive o produttive per i propri membri (clienti o cittadini). E questo a sua volta porta ad azioni più intelligenti ed efficienti, risparmio di ore / lavoro e denaro, che spesso si traduce in felicità per tutti i soggetti coinvolti. Quando vengono utilizzati i Big Data, il valore viene solitamente aggiunto alle attività svolte nei seguenti modi:

• Riduzione dei costi: Nella memorizzazione e gestione di grandi volumi di dati.
• Riduzione del tempo: Più efficienza ed efficacia nel processo decisionale.
• Nuovi prodotti e servizi: Con la capacità di misurare e anticipare le esigenze e le problematiche degli utenti (clienti e / o cittadini), la loro soddisfazione è aumentata.

benefici

I Big Data ben utilizzati sono spesso in grado di determinare le cause profonde di guasti, problemi e difetti quasi in tempo reale. Tuttavia, è da tenerne conto La tecnologia Big Data non è di per sé una panacea. Quindi citando un altro grande della tecnologia come Oracle, si può aggiungere che:

«Individuare il valore dei big data non significa solo analizzarli (che è già di per sé un vantaggio). È un intero processo di scoperta che richiede ad analisti, utenti aziendali e dirigenti di porre le domande giuste, identificare modelli, prendere decisioni informate e prevedere comportamenti.

Applicazioni SL / CA per Big Data

Tra le applicazioni di software libero e open source che vale la pena menzionare per la ricerca, il test e l'implementazione ci sono:

È parente

• Apache Hadoop: Piattaforma open source composta da Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce e Hadoop Common.
• Avro: Progetto Apache che fornisce servizi di serializzazione.
• Cassandra: Database distribuito non relazionale basato su un modello di archiviazione di , sviluppato in Java.
• Ciukwa: Software progettato per la raccolta e l'analisi su larga scala dei registri degli eventi.
• Canale: Software il cui compito principale è dirigere i dati da una fonte a un'altra posizione.
• Base: Database a colonne (database orientato alle colonne) in esecuzione su HDFS.
• Alveare: Infrastruttura "Data Warehouse" che facilita la gestione di grandi volumi di dati archiviati in un ambiente distribuito.
• Jaql: Linguaggio funzionale e dichiarativo che consente lo sfruttamento dei dati in formato JSON progettato per elaborare grandi volumi di informazioni.
• Luceno: Software che fornisce librerie per l'indicizzazione e la ricerca nel testo.
• oozie: Progetto open source che semplifica i flussi di lavoro e il coordinamento tra ciascuno dei processi.
• Maiale: Software che consente agli utenti di Hadoop di concentrarsi maggiormente sull'analisi di tutti i set di dati e di dedicare meno tempo alla creazione di programmi MapReduce.
• Custode dello zoo: Infrastruttura e servizi centralizzati che possono essere utilizzati dalle applicazioni per garantire che i processi in un cluster siano serializzati o sincronizzati.

indipendente

Altri altrettanto noti, ma non legati alla piattaforma open source Hadoop sono:

• elasticsearch: Motore di ricerca e analisi basato su testo completo.
• MongoDB: Database NoSQL basato sul modello di dati del documento.
• Cassandra: Progetto open source Apache progettato per l'amministrazione di database NoSQL.
• Divano DB: Database NoSQL open source basato su standard comuni per una facile accessibilità e compatibilità web con una varietà.
• Sol: Motore di ricerca open source basato sulla libreria Java del progetto Lucene.
  Altri strumenti RDBMS: MySQL Cluster e VoltDB.

Conclusione

Il nostro tempo presente (e immediato successivo) è immerso o annegato in una massa elevata e crescente di dati, che ha molto da dire nel suo insieme, che individualmente. Pertanto, l'uso della tecnologia Big Data nel presente e nell'immediato futuro aiuterà la società, l'intera umanità, a scoprire un'infinità di cose (eventi o invenzioni), che avrebbero potuto richiedere molti anni per scoprire se stesse., Senza l'uso di questo.

Come I Big Data ei relativi strumenti forniscono una velocità di analisi sufficiente analizzare un risultato ottenuto velocemente e rielaborarlo tutte le volte necessarie, in breve tempo, per trovare il valore vero o più vicino che si sta cercando di raggiungere. Se hai trovato interessante l'argomento Big Data, puoi ampliare ulteriormente l'argomento leggendo questo Report da BBVA.