Timp Cerințe pentru date mari - manechine

O considerație primordială în realizarea unui mare proiect de date este numărul estimat de timp real și non-real necesar pentru a-ți realiza inițiativa. Datele mari sunt adesea despre a face lucruri care nu au fost posibile, deoarece tehnologia nu a fost suficient de avansată sau costul a fost prohibitiv. Schimbarea mare care se întâmplă cu date mari este capacitatea de a mobiliza cantități masive de date fără a fi necesară o programare complexă necesară în trecut.

Multe organizații se află la un punct critic în ceea ce privește gestionarea unor volume complexe de date complexe. Abordările de date importante vor ajuta la menținerea echilibrului, astfel încât întreprinderile să nu treacă peste margine, ca volumul, varietatea și viteza schimbărilor de date. Companiile au avut un timp dificil de a gestiona cantități tot mai mari de date care trebuie gestionate la viteze mari.

Organizațiile au trebuit să se mulțumească cu analizarea unor subseturi mici de date, care de multe ori nu aveau informații critice pentru a obține o imagine completă pe care datele le-ar putea dezvălui. Pe măsură ce tehnologiile mari de date evoluează și se desfășoară, companiile vor putea să analizeze mai ușor datele și să le folosească pentru a lua decizii sau a lua măsuri.

Aspectele în timp real ale datelor mari pot fi revoluționare atunci când companiile trebuie să rezolve probleme semnificative. Care este impactul atunci când o organizație poate gestiona date streaming în timp real? În general, această abordare în timp real este cea mai relevantă atunci când răspunsul la o problemă este sensibil la timp și critică pentru afaceri. Acest lucru poate fi legat de o amenințare la ceva important, cum ar fi detectarea performanțelor echipamentului spitalicesc sau anticiparea unui potențial risc de intruziune.

Următoarea listă arată exemplele când o companie dorește să utilizeze aceste date în timp real pentru a obține un avantaj rapid:

• Monitorizarea pentru o excepție cu o nouă informație, cum ar fi fraudă / inteligență

• Monitorizarea feed-urilor de știri și a rețelelor sociale pentru a determina evenimentele care pot afecta piețele financiare, cum ar fi reacția clienților la un nou anunț despre produsul

• Schimbarea destinației dvs. de plasare a anunțurilor în timpul unui mare eveniment sportiv bazat pe fluxuri Twitter în timp real

• Furnizarea unui cupon unui client bazat pe ceea ce a cumpărat la punctul de vânzare

Uneori datele de streaming vin într-adevăr rapid și nu includ o varietate largă de surse, uneori există o mare varietate și uneori este o combinație de cei doi.

Întrebarea pe care trebuie să vă întrebați dacă vă deplasați în timp real este următoarea: Ați putea rezolva această problemă cu capacitățile tradiționale de gestionare a informațiilor sau aveți nevoie de noi capabilități?Este volumul sau viteza obositoare să copleșească sistemele noastre? De multe ori este o combinație a celor două.

Deci, dacă aveți nevoie de capacități în timp real, care sunt cerințele infrastructurii pentru a sprijini acest lucru? Următoarea listă evidențiază câteva lucruri pe care trebuie să le luați în considerare în ceea ce privește capacitatea sistemului de a ingera date, de a le procesa și de a le analiza în timp real:

• Latență redusă: Latența este intervalul de timp care permite unui serviciu executa într-un mediu. Unele aplicații necesită o latență mai mică, ceea ce înseamnă că acestea trebuie să răspundă în timp real. Un flux în timp real va necesita o latență scăzută. Deci, trebuie să vă gândiți să calculați puterea, precum și constrângerile de rețea.

• Scalabilitate: Scalabilitatea este capacitatea de a menține un anumit nivel de performanță chiar și în cazul creșterii încărcăturii.

• Versatilitate: Sistemul trebuie să suporte atât fluxuri de date structurate, cât și nestructurate.

• Format nativ: Utilizați datele în forma sa nativă. Transformarea necesită timp și bani. Capacitatea de a folosi ideea de a procesa interacțiuni complexe în datele care declanșează evenimente poate fi transformatoare.

Necesitatea procesării unor cantități tot mai mari de date disparate este unul dintre factorii-cheie care determină adoptarea serviciilor cloud. Modelul cloud este pe scară largă și distribuit.