Лекция тақырыбы: Үлкен деректердің компоненттері
Кесте 1. Қатты дискідегі деректерді сақтау бірліктері және олардың физикалық аналогтары
жүктеу/скачать 0.62 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- 2.Деректердің жылдамдығы
| Кесте 1. Қатты дискідегі деректерді сақтау бірліктері және олардың физикалық аналогтары
Бастапқыда килобайттарда көрсетілген деректерді дискеталарда, мегабайттарды қатты дискілерде, терабайттарды диск массивтерінде сақтауға болады, ал петабайттарды тек бұлтта сақтауға болады. Деректердің қайнар көзі көбейген сайын қолданылған технология өзгереді және файл атауына байланысты файлдар кабинетіне, сол жерден кітапханаларға ауысады. Іс немесе жағдай туралы неғұрлым көп ақпарат алсақ, соғұрлым сенімді ақпарат алуға және болашақта болжауға қатысты нақты шешімдер қабылдауға болатындығы айтылған. Қосымша деректер нүктелерін салыстыра отырып, бұрын орнатылмаған немесе жасырын болатын қатынастарды ашуға болады және бұл тұжырымдар қабылданған шешімдерді өзгерте алады. Осы себептерге байланысты деректер көлемінің маңызды екендігі айтылады. 2.Деректердің жылдамдығы Кішігірім деректер көбінесе белгілі бір уақытта және жерде тұрақты кадрлар негізінде жасалады. Мұндай зерттеулерде деректер белгілі бір уақыт аралығында алынады. Әр айдың немесе әр жылдың белгілі бір күнінде жүргізілген өлшеулер нәтижесінде жиналған деректер осы топқа кіреді. Үлкен деректер ұғымында деректер үздіксіз, тұрақты құрылымда, нақты уақытта жасалады. Жылдамдық үнемі талдауға дайын жүйелердің жұмысына және осы жүйелерде уақыт пен кеңістіктегі үздіксіз ағын ретінде бақылауларға байланысты [9]. Жоғарыда келтірілгендей деректер әр бір минут сайын таралып немесе жаңарып жатыр. Бұл түсінік деректерді қаншалықты жиі беру, сақтау және оны қандай жылдамдықта алуға болатындығына байланысты. Бұл тұрғыда, мысалы; Қаржылық, көліктік, энергетикалық, бөлшек сауда және интернеттегі жарнама сияқты жедел дамулар маңызды болып табылатын салалар бойынша деректерді жылдам және дәл өңдеу өте маңызды. Алайда, деректердің ағу жылдамдығы едәуір өскенімен, мұндай үлкен жылдамдықпен ағып жатқан деректерге жауап беру әдеттегі есептеу және байланыс құралдарымен шектелді. Дәстүрлі әдістерде деректерді талдау үшін жинап, сақтап, содан кейін «уақытылы» талдауға болады. Алайда, қазіргі технологиялық жетістіктер деректерді жинау мен талдау арасындағы уақытты қысқартады, сондықтан «нақты уақыт режимінде талдау» (мысалы, қозғалыс тығыздығына сәйкес жасыл жарық уақыттары белгіленетін қозғалыс басқаруының толық бейімделген жүйелері) маңызды сипатқа ие болады. Себебі қазір деректерден құндылықты құрудың маңызды көрсеткіштерінің бірі деректерді жинақталған сәтте бір уақытта талдау мүмкіндігі болып табылады. Бұған деректер жылдам ағатын және тек операциялық жүйелерден ғана емес, сонымен қатар әлеуметтік медиа жаңартулары, сенсорлық деректер, музыка, видео, веб-бет қозғалыстары сияқты көптеген көздерден шығатын ағынмен жету өте қиын. Үлкен деректердегі ақпараттарды нақты уақыт режимінде талдау тұрғысынан көрнекті мысалдардың бірі - «Сіз мұны сездіңіз бе3?» геологиялық түсірілім болып табылады. Бұл зерттеуде Twitter-де берілген жауаптардан және ғылыми әдістер арқылы жиналған жер сілкінісінің нақты деректері бір уақытта талданады. Осылайша, сейсмикалық техникасы жоқ аудандар туралы бағалау жүргізілді, әдетте тіркеуге келмейтін кішігірім жер сілкіністері тіркелді, апаттық араласу кезінде соққы мен зақымдану деңгейі тез бағаланды, жер сілкінісін зерттеушілерге дұрыс болжам жасауға мүмкіндік беретін толық ақпарат алынды. Деректер өндірісінің динамикалық табиғаты - бұл үлкен деректер ұғымын әртүрлі ететін маңызды белгілердің бірі. Кішігірім деректер көбінесе белгілі бір уақытта және жерде бекітілген кадрлар негізінде жасалады. Мұндай зерттеулерде деректер белгілі бір уақыт аралығымен алынады. Әр айдың немесе әр жылдың белгілі бір күнінде жүргізілген өлшеулер нәтижесінде жиналған деректер осы топқа кіреді. Үлкен деректер ұғымында деректер үздіксіз, тұрақты құрылымда, нақты уақытта немесе шындыққа өте жақын жерде жасалады. Жылдамдық үнемі талдауға дайын жүйелердің жұмыс істеуіне және уақыт пен кеңістіктегі үздіксіз ағын ретінде осы жүйелерде тұрақты бақылауларға байланысты. Деректердің үзілісті емес, үзіліссіз ағымынан гөрі деректер тасқынынан алынған деректер бірдей жылдамдықпен өңделеді. Осы себепті, деректер стекінен ағып жатқан деректерге қызығушылық артып келеді. Ауа райының сенсорлары минут сайын өлшеп отырады, ауа-райын болжау үшін деректерді жинайды, қалалық көлік камераларының жылдам қозғалыс жағдайын өлшейді, ғарыш пен планеталар туралы радиотолқындармен телескоптарды өлшейді, ұялы телефон компанияларының желілік күйін әр секунд сайын тексереді, медициналық құрылғылардың өмірлік маңызды параметрлерін үнемі бақылап отырады. Кейбір мысалдар келтірілген және талданған деректер. Үлкен деректердің алдында, деректер қоймалары апта сайын жаңартылып, күнделікті жаңарып отырды. Үлкен деректер енгізілген деректер мен шешім қабылдау жылдамдығының артуын арттырды және жедел талдаумен көптеген жерлерде тез әрекет етуге мүмкіндік берді. Әсіресе, электрондық коммерция сайттарының көбеюі деректердің жылдамдығымен тығыз байланысты. Өнімді сатуды ғана емес, тапсырыс берушінің сайтқа кірген кез-келген әрекетін, олар басқан өнімдерді қадағалайтын онлайн-компаниялар лезде қолданушыларды қызықтыратын өнімдерге қосымша өнімдер ұсына алады. Amazon іске қосқан кросс-сатылым деп аталатын бұл әдіс интернет-компанияларға қоржынның орташа сатылымын көбейту арқылы бәсекеден бір сатыға алға жылжуға мүмкіндік берді. Бұл деректер ағынына смартфондар өз үлестерін қосуда. Себебі пайдаланушылар жедел орналасу туралы ақпаратты смартфондардың арқасында деректер ретінде жібереді. Осы лезде жіберілетін деректерді талдай алатын компаниялар нақты уақыт режиміндегі өнімдерді немесе қызметтерді жеке орынға негізделген жарнаманы ұсына отырып тексере алады. Лезде бақылау, деректерді өлшеу және талдау бәсекелестік күшейетін салаларда тез әрекет етуге мүмкіндік беретіндіктен, компаниялардың бұл үлкен деректерді, әсіресе маркетингтік процестерде пайдалану қажеттілігі артып келеді. жүктеу/скачать 0.62 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|