Big data tahlili

Qurilma modeli
Kompaniyalar ma’lumotlar ombori tuzilishini katta ma’lumotlar bilan birlashtirishlari kerak bo‘lganda, qurilma modeli masshtablash muammosiga yechimlardan biri bo‘lishi mumkin. Odatda, qurilma - bu ma’lumotlarni saqlash va boshqarish uchun optimallashtirilgan apparatni (odatda tokchada) o‘z ichiga olgan yaxlit tizim. Ular o‘z-o‘zidan mavjud bo‘lganligi sababli, ular nisbatan oson va tez amalga oshirilishi mumkin, va ulardan foydalanish va texnik xizmat ko‘rsatish xarajatlari past bo‘ladi. Shunday qilib, munosabatlarning ma’lumotlar bazasi, Hadoop infratuzilmasi, MapReduce va boshqa ko‘plab komponentlar tizimga oldindan yuklanadi. Turli manbalardan ma’lumotlarni olish va tartibga solishga yordam beradigan vositalar, shuningdek, u turli manbalardan ma’lumotlarni tahlil qilish jarayonini soddalashtirish uchun analitik mexanizmlar va vositalarni o‘z ichiga oladi. Shunday qilib, qurilma bir maqsadli tizim bo‘lib, u odatda mavjud ma’lumotlar dokoniga ulanishni osonlashtiradigan interfeyslarni o‘z ichiga oladi.
Bulutli model
Bulut katta ma’lumotlarni boshqarish uchun jozibali platformaga aylanmoqda va uni mahalliy muhit bilan gibrid muhitda ishlatish mumkin. Ma’lumotni yuklash va uzatishdagi ba’zi yangiliklar bulutni katta ma’lumotlarni saqlash platformasi sifatida potentsial hayotiyligini o‘zgartirmoqda. Masalan, tarmoqlar o‘rtasida ma’lumotlarni tezkor uzatishga ixtisoslashgan Aspera kompaniyasi Amazon.com bilan bulutli ma’lumotlarni boshqarish xizmatlarini taklif qiladi. FileCatalyst va Data Expedition kabi boshqa sotuvchilar ham ushbu bozorga yo‘naltirilgan. Asosan, ushbu toifadagi texnologiya tarmoqdan foydalanadi va uni kechiktirilgan fayllarni ko‘chirish uchun optimallashtiradi. Ma’lumotni kechiktirish muammolari rivojlanishda davom etar ekan, bulutda ham, ma’lumotlar markazida ham saqlanishi mumkin.

Ma’lumotlar omborining istiqboli

Ma’lumotlar ombori bozori haqiqatan ham katta ma’lumotlarning kelishi bilan o‘zgara boshladi. Ilgari, kompaniyalar ko‘p sonli ro‘yxatga olish tizimlaridan katta hajmdagi ma’lumotlarni saqlashi manfaatli bo‘lmagan. Samarali va amaliy taqsimlangan hisoblash arxitekturasining yo‘qligi shuni anglatadiki, ma’lumotlar ombori yagona tizimda ishlash uchun optimallashtirilishi kerak edi. Shuning uchun ma’lumotlar omborlari maxsus bitta mavzuga mo‘ljallangan. Bundan tashqari, ma’lumotlarni aniqlash va boshqarish uchun omborni yaxshilab tekshirish kerak edi. Ushbu yondashuv ma’lumotlar omborlarini ushbu ma’lumot manbalarini so‘rashda aniq va foydali bo‘ldi. Shu bilan birga, bir xil darajadagi nazorat va aniqlik biznesni ancha katta dinamik ma’lumot manbalaridan foydalana oladigan muhit bilan ta’minlashni qiyinlashtirdi. Ma’lumotlar ombori asta-sekin rivojlanadi.
Ma’lumotlar omborlari va ma’lumotlar bazalari biznes razvedkasi uchun optimallashtirishda davom etadi. Biroq, keyingi avlod takliflari tarixiy va yuqori darajada tuzilgan ma’lumotlar omborlarini katta ma’lumotlar omborlarining turli bosqichlari bilan birlashtiradi. Birinchidan, katta ma’lumotlar omborlari katta hajmdagi ma’lumotlarni real vaqtda tahlil qilish imkoniyatini beradi. Ikkinchidan, Katta ma’lumotlar ombori tahlil natijalaridan foydalanadi va ma’lumotlar ombori talablariga katta ma’lumotlarni tahlil qilish meta-ma’lumotlarini solishtirish mexanizmini beradi.