क्षितिज पर कौन से बड़े डेटा रुझान हैं?

विषय

• Hadoop विक्रेताओं की प्राकृतिक प्रगति
• नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
• बिग डेटा और क्लाउड इंटीग्रेशन
• बिग डेटा और सुरक्षा मुद्दे
• एक सेवा के रूप में बिग डेटा की पेशकश
• बिग डेटा और इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (IoT)
• निष्कर्ष

स्रोत: Ymgerman / Dreamstime.com

ले जाओ:

बड़े डेटा का क्षेत्र लगातार बढ़ रहा है और बदल रहा है, लेकिन क्षितिज पर कुछ प्रमुख रुझान हैं।

बिग डेटा अभी भी डेटा साइंस में एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है। इसने एनालिटिक्स की दुनिया में एक महत्वपूर्ण प्रभाव डाला है, और जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती है, बड़े डेटा प्रौद्योगिकी और प्लेटफ़ॉर्म बदलते रहेंगे। यही कारण है कि इसके इतने बड़े डेटा में आगामी रुझानों को समझने के लिए महत्वपूर्ण है जो आने वाले वर्षों में अच्छी तरह से देख रहे हैं।

पिछले कुछ वर्षों में Hadoop और बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियों के बारे में बहुत चर्चा हुई है, और आईटी उद्योग उनके भविष्य पर काफी बहस कर रहा है। मुख्य चिंता यह है कि क्या Hadoop और बड़े डेटा को मुख्यधारा की तकनीक का हिस्सा माना जाएगा या क्या इसे एक आला क्षेत्र माना जाएगा। जैसा कि हमने पूर्व में देखा है, प्रौद्योगिकी में कई नवाचार हुए हैं जो कभी भी मुख्यधारा के उद्योग में उपयोग किए जाते थे, लेकिन विशेष कंप्यूटिंग उद्देश्यों के लिए साइलो में उपयोग किए जाते थे।

बहुत कम समय में, बड़ा डेटा मुख्यधारा की तकनीक बन गया है। 2013 और 2014 में, हमने उद्यमों को बड़े डेटा अनुप्रयोगों को उत्पादन में स्थानांतरित करने की पहल करते हुए देखा। पहले के वर्षों में यह केवल एक प्रकार का POC (अवधारणा का प्रमाण) था, जहाँ कंपनियां प्रौद्योगिकी और इसके उत्पादन को मान्य कर रही थीं। अब 2015 में और आने वाले वर्षों में, नए उपयोग के मामलों का बहुत कार्यान्वयन होगा। इनमें से अधिकांश उपयोग के मामले वास्तविक समय के एनालिटिक्स और अधिक कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने पर आधारित होंगे।

आने वाले वर्षों में हम लगभग हर उद्योग में बड़े डेटा से एक बड़ा प्रभाव देखेंगे। डेटा हर व्यवसाय के मूल में है, इसलिए इसे ठीक से टैप और विश्लेषण किया जाना चाहिए। बड़ा डेटा और उससे संबंधित प्रौद्योगिकियाँ हमें सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा को पकड़ने, संसाधित करने और विश्लेषण करने में सक्षम करेंगी। बड़े डेटा का चलन बढ़ता रहेगा और हमें इसके मूल्य को समझने के लिए सशक्त बनाता रहेगा जैसा हमारे पास पहले कभी नहीं था।

अब, आने वाले वर्षों में अच्छी तरह से देखने वाले कुछ महत्वपूर्ण बड़े डेटा रुझानों पर एक नज़र डालते हैं।

Hadoop विक्रेताओं की प्राकृतिक प्रगति

Hadoop बड़े डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक बुनियादी प्रौद्योगिकी मंच है। हालांकि, मूल Hadoop प्लेटफ़ॉर्म सभी डेटा को ठीक से संसाधित करने के लिए आवश्यक सभी लचीलापन और लाभ प्रदान नहीं करता है, इसलिए इस मूल Hadoop प्लेटफ़ॉर्म पर बड़े डेटा प्रोसेसिंग को थकाऊ और जटिल किया जा सकता है।

अब Hadoop से संबंधित कई तकनीकों जैसे Hive, Pig और कई और अधिक हैं, जिन्हें "Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र" के रूप में जाना जाता है। ये प्रौद्योगिकियाँ Hadoop प्लेटफ़ॉर्म पर आधारित हैं और बड़े डेटा को अधिक प्रबंधनीय बनाती हैं। क्लोदेरा, मैपआर, हॉर्टोनवर्क्स और आईबीएम जैसे विभिन्न विक्रेता भी हैं, जो हडोप तकनीक के ढेर प्रदान करते हैं। ये प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म बुनियादी Hadoop ढांचे पर बनाए गए हैं, लेकिन प्रकृति में अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल और कॉम्पैक्ट हैं। वे विभिन्न प्रसंस्करण कार्यों पर काम करने के लिए उचित उपयोगकर्ता इंटरफेस भी प्रदान करते हैं। परिणामस्वरूप, कंपनियां प्लेटफ़ॉर्म के बजाय व्यावसायिक तर्क पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।

आने वाले वर्षों में इन Hadoop विक्रेताओं की वृद्धि जारी रहेगी, और उनके प्रसाद का बहुत प्रभाव पड़ेगा। Hadoop विक्रेता समाधान प्रदाताओं के रूप में खुद को स्थिति देंगे और संगठनों को अपने बड़े डेटा अनुप्रयोगों को लागू करने में मदद करेंगे।

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जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार नहीं कर सकते हैं।

बिग डेटा और क्लाउड इंटीग्रेशन

आज की दुनिया में, क्लाउड कंप्यूटिंग और इससे संबंधित बुनियादी ढांचा अपरिहार्य है। दूसरी ओर, बड़े डेटा एप्लिकेशन तेजी से बढ़ रहे हैं। संगठन मूल्यवान डेटा से अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए अधिक और बड़े डेटा अनुप्रयोगों को लागू कर रहे हैं। जैसा कि हम जानते हैं, बड़े डेटा अनुप्रयोग डेटा की बड़ी मात्रा के साथ सौदा करते हैं, और ये डेटा एक संकुल वातावरण में संसाधित होते हैं। वितरित कंप्यूटिंग सभी बड़े डेटा प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों के मूल में है। इसलिए, विफलता, त्रुटियों या किसी अन्य घातक मुद्दों को दूर करने के लिए वितरित कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे को ठीक से बनाए रखा जाना चाहिए। इन सभी मुद्दों को कवर करने के लिए क्लाउड वातावरण सबसे उपयुक्त है। बड़े डेटा एप्लिकेशन इस क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चल सकते हैं (एक क्लस्टर वातावरण से मिलकर) और कुशल और निरंतर आउटपुट प्रदान करते हैं। संगठनों को अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे और आईटी टीम की आवश्यकता नहीं है; इसके बजाय वे क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर भरोसा कर सकते हैं, जो लागत प्रभावी भी है। इसलिए, बड़े डेटा के साथ क्लाउड एकीकरण एक शक्तिशाली शक्ति होने जा रहा है।

बिग डेटा और सुरक्षा मुद्दे

सभी बड़े डेटा अनुप्रयोगों के लिए सुरक्षा समस्याएं एक बड़ी चिंता हैं। जैसा कि हम जानते हैं, डेटा सभी बड़े डेटा अनुप्रयोगों की कुंजी है, इसलिए हमें सुरक्षा खतरों को पहले से अच्छी तरह से समझने की आवश्यकता है। संगठन संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए बड़े डेटा अनुप्रयोगों पर काम कर रहे हैं, जो उन्हें सार्थक अंतर्दृष्टि और व्यावसायिक दिशा प्रदान करेगा। यह मूल्यवान डेटा और इसका आउटपुट सभी व्यावसायिक निर्णयों की कुंजी है, और इसलिए इसे संगठन के भीतर गोपनीय रखा जाना चाहिए। दुर्भाग्य से, सभी बड़े डेटा एप्लिकेशन सुरक्षा मुद्दों को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। नतीजतन, ये बड़े डेटा एप्लिकेशन सुरक्षा खतरों का सामना करेंगे। इसलिए, आने वाले वर्षों में बड़े डेटा अनुप्रयोगों के लिए सुरक्षा समाधानों को लागू करना एक बड़ा काम होगा।

एक सेवा के रूप में बिग डेटा की पेशकश

सास मॉडल से सभी परिचित थे, जहां एप्लिकेशन क्लाउड वातावरण में चलते हैं और उपयोगकर्ता इसे सेवा के रूप में एक्सेस करते हैं। भुगतान मॉडल भी लचीला है, जहां उपयोगकर्ता केवल उनके उपयोग के लिए भुगतान करते हैं। इसी अवधारणा को बड़े डेटा अनुप्रयोगों के लिए भी लागू किया जा रहा है। विभिन्न बड़ी डेटा उत्पाद कंपनियां पहले से ही क्लाउड में अपने एप्लिकेशन होस्ट कर रही हैं और इसे एक सेवा के रूप में पेश कर रही हैं, और उपयोगकर्ता इसे सेवा के रूप में एक्सेस कर रहे हैं और उपयोग के आधार पर भुगतान कर रहे हैं। आने वाले वर्षों में, अधिक डेटा कंपनियां सेवा के रूप में बड़े डेटा की पेशकश करेंगी।

बिग डेटा और इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (IoT)

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) तकनीक उद्योग में नवीनतम चर्चा है। IoT मूल रूप से डेटा कैप्चर करने के लिए सेंसर के साथ लगे विभिन्न उपकरणों से युक्त होते हैं। अब यह सब डेटा एकत्र करना और सार्थक आउटपुट निकालना सबसे बड़ी चुनौती है। इन उपकरणों का उपयोग हर जगह किया जाता है - घरों, उद्योगों और यहां तक ​​कि पहनने योग्य तकनीक - और वे डेटा की एक महत्वपूर्ण राशि पर कब्जा कर रहे हैं। यह सेंसर डेटा भी एक प्रकार का बड़ा डेटा है, इसलिए इसे एक बड़े डेटा प्लेटफ़ॉर्म में उपयोग करना और संसाधित करना संगठनों के लिए एक बड़ी चुनौती होने वाली है।

निष्कर्ष

बड़ा डेटा यहाँ रहने के लिए लगता है, और इसके साथ हम जिस तरह से व्यवहार करते हैं वह बदलते रहेंगे और बढ़ते रहेंगे। इन पांच रुझानों के अलावा, आने वाले वर्षों में कई और चुनौतियां और उभरती हुई प्रवृत्ति होंगी। क्लाउड और IoT बड़े डेटा अनुप्रयोगों के साथ-साथ कभी भी मौजूद होंगे, और ये प्रौद्योगिकियाँ संयुक्त रूप से डेटा एनालिटिक्स के लिए एक शक्तिशाली उपकरण होंगी।