Video: Mobil Veri Kullanımını Sınırlandırmak 2024
Bazen, büyük verilere yaklaşırken, şirketler büyük miktarda veri ile karşı karşıya kalır ve bir sonraki adıma nereden gideceği konusunda pek bir fikre kapılırlar. Veri akışını girin. Anlamlı bilgi edinmek için önemli bir miktarda verinin gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde işlenmesi gerektiği zaman, gerçek zamanlı veri akışı halindeki veriler en iyi cevaptır.
Dinlenme sırasındaki olmayan veriler nelerdir? Bu, aktif işlemleri yöneten ve bu nedenle de ısrarcı olması gereken sistemler olacaktır. Bu durumlarda, veriler operasyonel bir veri deposunda saklanır. Ancak, başka durumlarda, bu işlemler gerçekleştirildi ve bu verileri genellikle bir veri ambarında veya veri martında analiz etme zamanı geldi.
Bu, bilginin gerçek zamanlı değil toplu işlendiği anlamına gelir. Kuruluşlar geleceğini düşünürken, müşterilerin neleri satın aldığı ve niçin neden olduğu konusunda çok sayıda veriyi analiz edebilmelidir. Önemli değişim göstergelerini anlamak önemlidir. Başka bir deyişle, değişiklikler bir organizasyonun gelecekte hangi ürün ve hizmetleri sunacaklarını nasıl etkiler?
Birçok araştırma organizasyonu yeni ilaçları keşfetmek için bu türde büyük veri analizlerini kullanıyor. Bir sigorta şirketi, hava durumuyla geniş bir coğrafi bölgedeki trafik kazalarının kalıplarını karşılaştırmak isteyebilir. Bu gibi durumlarda, bu bilgiyi gerçek zamanlı olarak yönetmek için herhangi bir yararı yoktur. Açıkçası, analiz hızlı ve pratik olmalı. Buna ek olarak, organizasyonlar yeni desenlerin ortaya çıkıp çıkmadığını görmek için verileri analiz edeceklerdir.
Akış verileri, hız üzerinde yoğunlaşan bir analitik bilgi işlem platformudur. Bunun nedeni, bu uygulamaların işlenmek üzere genellikle yapılandırılmamış verilerin sürekli akışını gerektirmeleridir. Bu nedenle, veriler sürekli olarak analiz edilir ve bir diskte depolanmadan önce belleğe dönüştürülür. Verilerin akışlarını işlemek, bir sunucu kümesinde bellekteki verilerin "zaman pencerelerini" işleyerek işe yarar.
Bu, Hadoop'u kullanan istirahat durumunda verileri yönetirken kullanılan yaklaşıma benzer. Birincil farklılık hız meselesidir. Hadoop kümesinde, veriler toplu modda toplanır ve daha sonra işlenir. Hız, Hadoop'ta veri akışında olduğundan daha az önemlidir. Akışları kullanırken bazı temel prensipler en uygundur:
-
Sosyal medya yoluyla veya izin tabanlı mesajlaşma vasıtasıyla katılım noktasında bir perakende satın alma fırsatı belirlendiğinde
-
Çevredeki hareketler hakkında bilgi toplamak güvenli site
-
Bir hizmet kesintisi veya bir hastanın tıbbi durumundaki bir değişiklik gibi acil bir yanıta ihtiyaç duyan bir olaya tepki verebilmek.
-
Kullanım ve kullanım gibi değişkenlere bağımlı maliyetlerin gerçek zamanlı hesaplanması kullanılabilir kaynaklar
Akış verileri, veriler hareket halindeyken analitiklerin gerçek zamanlı olarak yapılması gerektiğinde yararlıdır.Aslında, analizin değeri (ve çoğunlukla verilerin) zamanla azalması. Örneğin, derhal analiz edip harekete geçemiyorsanız, bir satış fırsatı kaybolabilir veya bir tehdit saptanmayabilir.
Aşağıdakiler, bunun nasıl yararlı olduğunu açıklayan bazı örneklerdir.
Bir santral, yetkisiz kişilerin müşterilere güç aktarmasına müdahale etmemesi için son derece güvenli bir ortam olmalı. Şirketler genellikle hareketi algılamak için bir sitenin çevresine algılayıcı yerleştirirler. Fakat bir sorun var olabilir. Arazide gezinen bir tavşan ile hızlı ve kasıtlı olarak araba kullanan bir araba arasında büyük bir fark var. Bu nedenle, bu sensörlerden gelen geniş miktarda veri gerçek zamanlı olarak analiz edilmelidir, böylece bir alarm yalnızca gerçek bir tehdit olduğunda ortaya çıkar.
Oldukça rekabetçi bir pazarda yer alan bir telekomünikasyon şirketi, hizmet düzeylerinde belirlenen bir düşüşün uygun gruba yükseltilebilmesi için kesintilerin dikkatle izlenmesini sağlamak istiyor. İletişim sistemleri, uygun eylemi gerçekleştirmek için gerçek zamanlı olarak analiz edilmesi gereken büyük miktarda veri üretir. Bir hatanın tespit edilmesinde gecikme, müşteri memnuniyetini ciddi şekilde etkileyebilir.
Söylemeye gerek yok, işletmeler gerçek zamanlı olarak işlenip analiz edilmesi gereken çok sayıda veri ile ilgileniyor. Bu nedenle, bu tepki düzeyini destekleyen fiziksel ortam kritiktir. Akış veri ortamları genellikle kümelenmiş bir donanım çözümü gerektirir ve analizi gerçekleştirmek için bazen büyük bir paralel işleme yaklaşımı gerekecektir.
Akış veri analizi ile ilgili önemli bir faktör, tek geçişli bir analiz olması gerçeğidir. Başka bir deyişle, analist, verilerin akışı yapıldıktan sonra yeniden analiz edilemez. Verilerin yokluğunda aradığınız uygulamalarda bu yaygın bir durumdur.
Eğer birkaç pas geçmesi gerekiyorsa, verilerin ilave analizin gerçekleştirilebileceği bir depoda bulunması gerekecektir. Örneğin, çoğunlukla bağlam kurmak gerekir. Bu akış verisi geçmiş verilerle nasıl karşılaştırılır? Bu korelasyon neyin değiştiğini ve bu değişikliğin işletmeniz için ne anlama geldiğini çokça anlatabilir.
