Bagaimana Menggunakan Data Streaming untuk Data Besar - dummies

Kadangkala, apabila mendekati data besar, syarikat menghadapi banyak data dan sedikit idea mengenai ke mana seterusnya. Masukkan aliran data. Apabila sejumlah besar data perlu diproses dengan cepat dalam masa nyata untuk mendapatkan pandangan, data bergerak dalam bentuk data streaming adalah jawapan yang terbaik.

Apakah data yang tidak beristirahat? Ini adalah sistem yang mengurus urus niaga aktif dan oleh itu perlu mempunyai ketekunan. Dalam kes ini, data akan disimpan di kedai data operasi. Walau bagaimanapun, dalam situasi lain, transaksi tersebut telah dilaksanakan, dan sudah waktunya untuk menganalisis data tersebut biasanya dalam gudang data atau data mart.

Ini bermakna maklumat sedang diproses dalam batch dan bukan dalam masa nyata. Apabila organisasi merancang untuk masa depan mereka, mereka perlu dapat menganalisa banyak data, mulai daripada maklumat mengenai apa yang pelanggan beli dan mengapa. Adalah penting untuk memahami penunjuk utama perubahan. Dengan kata lain, bagaimanakah perubahan akan mempengaruhi apa produk dan perkhidmatan yang akan ditawarkan oleh organisasi pada masa akan datang?

Banyak organisasi penyelidikan menggunakan analitik data jenis ini untuk mencari ubat baru. Syarikat insurans mungkin ingin membandingkan corak kemalangan jalan raya di seluruh kawasan geografi yang luas dengan statistik cuaca. Dalam kes ini, tiada faedah yang wujud untuk menguruskan maklumat ini pada kelajuan masa nyata. Jelas sekali, analisis perlu cepat dan praktikal. Di samping itu, organisasi akan menganalisis data untuk melihat sama ada corak baru muncul.

Data streaming adalah platform pengkomputeran analitik yang memberi tumpuan kepada kelajuan. Ini adalah kerana aplikasi ini memerlukan aliran berterusan data yang sering tidak berstruktur untuk diproses. Oleh itu, data terus dianalisis dan diubah dalam ingatan sebelum disimpan pada cakera. Pengolahan aliran data berfungsi dengan memproses "tingkap masa" data dalam ingatan di sekeliling pelayan.

Ini adalah sama dengan pendekatan semasa menguruskan data di rehat memanfaatkan Hadoop. Perbezaan utama ialah masalah halaju. Dalam kelompok Hadoop, data dikumpulkan dalam mod batch dan kemudian diproses. Masalah kelajuan kurang dalam Hadoop daripada yang dilakukan dalam streaming data. Sesetengah prinsip utama menentukan apabila menggunakan aliran yang paling sesuai:

• Apabila perlu untuk menentukan peluang membeli runcit di tempat penglibatan, sama ada melalui media sosial atau melalui pemesejan berasaskan kebenaran

• Mengumpulkan maklumat mengenai pergerakan sekitar tapak selamat

• Untuk dapat bertindak balas kepada peristiwa yang memerlukan tindak balas segera, seperti gangguan perkhidmatan atau perubahan dalam keadaan perubatan pesakit

• Pengiraan masa nyata kos yang bergantung pada pembolehubah seperti penggunaan dan sumber yang tersedia

Data penyiaran berguna apabila analisis perlu dilakukan dalam masa sebenar sementara data sedang bergerak.Malah, nilai analisis (dan seringnya data) berkurangan dengan masa. Sebagai contoh, jika anda tidak boleh menganalisis dan bertindak segera, peluang jualan mungkin hilang atau ancaman mungkin tidak dapat dikesan.

Berikut ialah beberapa contoh yang boleh membantu menjelaskan bagaimana ini berguna.

Sebuah loji janakuasa perlu menjadi persekitaran yang sangat selamat supaya individu yang tidak dibenarkan tidak mengganggu penghantaran kuasa kepada pelanggan. Syarikat sering meletakkan sensor di sekitar perimeter tapak untuk mengesan pergerakan. Tetapi masalah boleh wujud. Perbezaan besar wujud antara arnab yang mengelilingi tapak dan memandu kereta dengan cepat dan sengaja. Oleh itu, sejumlah besar data yang datang dari sensor ini perlu dianalisis dalam masa nyata supaya penggera didengar hanya apabila wujud ancaman sebenar.

Sebuah syarikat telekomunikasi dalam pasaran yang sangat kompetitif mahu memastikan bahawa pemadaman dipantau dengan teliti supaya penurunan peringkat perkhidmatan yang dikesan dapat ditingkatkan kepada kumpulan yang sesuai. Sistem komunikasi menghasilkan sejumlah besar data yang perlu dianalisis dalam masa nyata untuk mengambil tindakan yang sesuai. Kelewatan dalam mengesan kesilapan boleh menjejaskan kepuasan pelanggan secara serius.

Tidak perlu dikatakan, perniagaan berurusan dengan banyak data yang perlu diproses dan dianalisis dalam masa nyata. Oleh itu, persekitaran fizikal yang menyokong tahap responsif ini adalah kritikal. Persekitaran data streaming biasanya memerlukan penyelesaian perkakasan berkumpul, dan kadang-kadang pendekatan pemprosesan secara besar-besaran akan diperlukan untuk mengendalikan analisis.

Satu faktor penting mengenai analisa data aliran ialah fakta bahawa ia adalah satu analisis lulus tunggal. Dalam erti kata lain, penganalisis tidak boleh menalian semula data selepas ia distrim. Ini biasa dalam aplikasi di mana anda mencari ketiadaan data.

Jika beberapa pas dikehendaki, data itu perlu dimasukkan ke dalam beberapa jenis gudang di mana analisis tambahan boleh dilakukan. Sebagai contoh, sering diperlukan untuk mewujudkan konteks. Bagaimanakah data streaming ini dibandingkan dengan data sejarah? Hubungan ini dapat memberitahu anda banyak tentang apa yang telah berubah dan perubahan yang mungkin bermakna bagi perniagaan anda.