T:
Anong mga pangyayari ang humantong sa pagtaas ng malaking data ecosystem?
A:Maraming mga kadahilanan na nag-ambag sa paglitaw ng malaking ekosistema ng data ngayon, ngunit mayroong isang pangkalahatang pinagkasunduan na naganap ang malaking data dahil sa isang hanay ng mga disenyo ng hardware at software na pinapayagan lamang na magkaroon ng malaking data.
| Webinar: Big Iron, Kilalanin ang Big Data: Liberating Mainframe Data with Hadoop & Spark Magrehistro dito |
Ang isang maginoo na kahulugan ng malaking data ay ang mga sumusunod: Mga set ng data na sapat na malaki at kumplikado na nilalabanan nila ang madaling iterative management, o pamamahala sa pamamagitan ng kamay. Ang mga malalaking set ng data ay madalas na nakilala bilang mga set ng data na hindi maaaring magkasya sa isang simpleng network network, dahil ang kanilang pagsusuri ay nangangailangan ng labis na trabaho sa bahagi ng mga server na humahawak ng data.
Sa pag-iisip, ang isang pangunahing bahagi ng kung ano ang nilikha ng malaking data ay ang ideya na alam natin bilang Batas ng Moore, o ang pagdodoble ng mga transistor sa isang circuit tuwing dalawang taon, na lumilikha ng mas maliit na mga aparato at imbakan ng data ng imbakan (pati na rin ang mas malakas na mga microprocessors) . Kasabay ng Batas ng Moore, at marahil dahil dito, ang kakayahang computing ng mga naa-access na mga system ng software ay pinananatiling pagtaas, hanggang sa kung saan kahit na ang mga personal na computer ay maaaring hawakan ang mas malaking halaga ng data, at ang mga sistema ng negosyo at vanguard ay nagsimulang magawang hawakan ang mga sukat ng data hindi mapag-aalinlangan lamang ilang taon bago. Ang mga personal na sistema ay lumipat mula sa mga kilobyte hanggang megabytes, at pagkatapos ay sa mga gigabytes, sa isang proseso na malinaw sa mga mamimili. Ang mga sistema ng Vanguard ay lumipat mula sa mga gigabytes sa mga terabytes at petabytes, at sa mga order ng kadakilaan tulad ng mga zetabytes, sa mga paraan na hindi gaanong malinaw sa average na mamamayan.
Ang isa pang advance na tumanggap ng malaking data ay ang mga pagbabago sa mga paraan na pinoproseso ng mga handler ang mga set ng data. Sa halip na pagproseso ng guhit sa pamamagitan ng isang maginoo na disenyo ng pamanggit na database, sinimulan ng mga tagagawa ang paggamit ng mga tool tulad ng Apache Hadoop at mga kaugnay na mga piraso ng pamamahala ng hardware upang maalis ang mga bottlenecks sa mga proseso ng data.
Ang resulta ay ang malaking data sa mundo na nakatira namin, kung saan ang mga napakalaking set ng data ay nakaimbak at pinapanatili sa mga sentro ng data, at lalong na-access ng isang malawak na hanay ng mga teknolohiya para sa isang malawak na hanay ng mga paggamit. Mula sa komersyo hanggang ekolohiya, mula sa pampublikong pagpaplano sa gamot, ang malaking data ay nagiging mas at maa-access. Samantala, ang mga ahensya ng gobyerno at iba pang mga mas malalaking organisasyon ay pinipilit pa rin ang mga hangganan ng malalaking sukat ng data at pagpapatupad ng higit pang mga advanced na solusyon.
