Большие данные

Долгое время понятие «грид» означало либо добровольное объединение вычислительных ресурсов, либо среду выполнения научных расчетов, но сегодня стало ясно, что объединение в единую распределенную инфраструктуру ресурсов памяти серверов, входящих в кластер, позволяет ускорить работу в режиме реального времени со структурами памяти больших объемов.

Большие Данные могут иметь самое разное происхождение, однако в любом случае извлечение знаний из них сопряжено с определенными трудностями. В решении этой задачи может помочь парадигма социальной сети -- в качестве инструмента анализа Больших Данных могут cлужить персональные децентрализованные облака, состоящие из социально связанных индивидуумов.

Тема июньского номера журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 46, No. 6, 2013) — новые возможности и проблемы Больших Данных.

Потребность хранить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных заставляет предприятия массово внедрять облачные технологии. Понимание движущих экономических факторов играет ключевую роль при разработке облачных сервисов следующего поколения.

Big Data дожили до своего «деревянного» юбилея — возраст пять лет достаточен для переосмысления прошедшего и построения перспективных планов.

Aдаптация процессоров под задачи позволит значительно быстрее обрабатывать и анализировать данные.

Чтобы подготовить систему хранения для работы с Большими Данными, нужно сначала понять, как именно они будут использоваться.

В феврале этого года компания Compass Data Centers руководителей ИТ из компаний с оборотом выше 250 млн. долларов, чтобы определить ключевые факторы принятия решений в области центров обработки данных.

В Дубне открылся новый операционный зал, оборудованный с учетом нового фирменного стиля ФНС России и современных стандартов обслуживания налогоплательщиков, а также началось строительство нового Центра обработки данных, подведомственного ФНС России.

Наши предки, одетые в шкуры животных, еще не знали письменности и были вынуждены оставлять на стенах пещер сообщения-рисунки. После нескольких тысячелетий господства письменных сообщений мы в эпоху Больших Данных снова будем заниматься чем-то подобным.

Выпущены новые комплексы и конфигурации Oracle Big Data Appliance X3-2 Starter Rack и Big Data Appliance X3-2 In-Rack Expansion.

Cloudera заключила стратегическое соглашение с европейским поставщиком систем ИТ T-Systems для создания решений «облачной аналитики» на основе платформы Cloudera для Больших Данных.

Данных становится все больше, причем львиная их доля — неструктурированные и разнотипные сведения, полученные из разных источников.

Задача бизнеса и государства в конечном итоге состоит в удовлетворении потребностей своих клиентов и граждан, а если это удается плохо, то люди уходят к другим компаниям или государствам. Всего этого можно избежать, если бизнес осознает, что Большие Данные наряду с деньгами уже стали экономическим инструментом, позволяющим, например, составлять индивидуальные предложения для каждого клиента.

Проблемы больших объемов не обошли стороной транзакционные системы, данных в которых на порядки меньше, чем в аналитических, но и через них сегодня проходят огромные массивы данных и транзакций, поэтому требуются подходы, надежно обеспечивающие масштабирование. Какое масштабирование хорошо для мира транзакционных систем, какие проблемы при этом возникают и каковы истинные причины появления систем NoACID?

Данных становится все больше, причем львиная их доля — неструктурированные и разнотипные сведения, полученные из разных источников. Для помощи жителям Цифровой Вселенной при работе с Большими Данными компания EMC реализует стратегию конвергенции разнотипных коммерческих и открытых технологий обработки информации.

Большие Данные стали сегодня экономическим инструментом взаимодействия бизнеса и общества, однако при всем множестве платформ для обработки данных на рынке мало унифицированных решений, позволяющих в режиме реального времени работать с большими потоками разнообразных данных, собранных и обработанных различными СУБД. Среда Teradata Unified Data Architecture предоставляет единую платформу построения логического хранилища любых данных и организации их аналитической обработки.

Растущая ценность корпоративной информации делает ее объектом все более изощренных атак со стороны злоумышленников, традиционные средства защиты против которых уже неэффективны. Сегодня нужны новые технологии, основанные на тотальном сборе и анализе в реальном масштабе времени практически каждого байта данных, циркулирующих в корпоративной инфраструктуре. Примером нового подхода к обеспечению информационной безопасности предприятия является решение RSA Security Analytics.

Объемы данных, обрабатываемых современными информационными системами, постоянно растут, а логика бизнес-приложений усложняется, что исключает какое-либо участие человека и вызывает потребность в адаптивных алгоритмах, способных учитывать изменения окружающей среды. Машинное обучение сегодня переживает бурный рост, и такие компании, как «Яндекс», уже почувствовали это в своей работе.

Сегодня очевидно, что только технических средств для противодействия новым типам информационных угроз недостаточно — необходимы адекватные инструменты киберразведки на основе аналитики Больших Данных.