Have a question or need a custom quote?

It is growing fast, supported by a community of individuals and enterprises, and creates a standard platform we can all build on. That's why we believe OpenStack represents the best of what technology offers.

تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها بر روی محیط‌های ابری

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ اشاره به روند جمع آوری ،سازماندهی و تجزیه و تحلیل مجموعه ( داده بزرگ ) برای کشف الگو ها و سایر اطلاعات مفید دارد . تجزیه و تحلیل ترافیک بیگ دیتا به سازمان ها برای درک بهتر اطلاعات موجود در داده ها کمک خواهد کرد و همچنین به شناسایی داده که از مهم ترین موارد برای کسب و کار هستند و تصمیم گیری های آینده درزمینه کسب و کار کمک خواهد کرد . تحلیل گران داده های بزرگ اساسا آگاهی های به دست آمده از تجزیه و تحلیل داده ها را می خواهند .برای بیشتر سازمانهای ، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ یک چالش است . در نظر بگیرید حجم خالص و فرمت های مختلفی از داده ها ( هر دو داده های ساخت یافته وبدون ساختار) در سراسر سازمان ها جمع آوری شده و بسیاری از روش های مختلفِ انواعِ مختلف داده ها میتواند برای پیدا کردن الگوها و سایر اطلاعات مفید ترکیب،مقایسه و تجزیه تحلیل شوند.
اولین چالش برای شکستن انبار داده ها برای دسترسی به تمام اطلاعات یک سازمان ،ذخیره سازی در مکان های مختلف و اغلب در سیستم های مختلف است. دومین چالش در ایجاد برنامه هایی که می توانند داده های بدون ساختار را به راحتی داده های ساخت یافته متوقف کنند .این حجم عظیم از اطلاعات به طور معمول آن قدر بزرگ است که برای استفاده سنتی از پایگاه داده ها و روش های نرم افزاری دشواراست.

کلان داده چیست؟

بزرگ‌داده یا داده‌های بزرگ اصطلاحی است که به مجموعهٔ داده‌هایی اطلاق می‌شود که مدیریت، کنترل و پردازش آنها فراتر از توانایی ابزارهای نرم‌افزاری در یک زمان قابل تحمل و مورد انتظار است. مقیاس بزرگ‌داده، به طور مداوم در حال رشد از محدودهٔ چند ۱۰ ترابایت به چندین پتابایت، در یک مجموعهٔ داده واحد است. نـمونه‌هایی از بزرگ‌داده، گــزارش‌های وبی، سامانه‌های بازشناسی با امواج رادیویی، شبکه‌های حسگر، شبکه‌های اجتماعی، متون و اسناد اینترنتی، نمایه‌های جستجوهای اینترنتی، نجوم، مدارک پزشکی، آرشیو عکس، آرشیو ویدیو، پژوهش‌های زمین‌شناسی و تجارت در مقیاس بزرگ هستند.
داده‌های عظیم میتوانند بر اساس مشخصات زیر تعریف شوند:
حجم : مقدار داده‌های تولید شده در این زمینه بسیار مهم است. اندازه داده‌ها ارزش و پتانسیل داده‌های مورد توجه به آن را تعیین می‌کند تا جایی که میتوان تصمیم گرفت که داده عظیم محسوب میشود یا خیر. نام 'داده‌های عظیم' به خودی خود شامل موضوعی است که نشان دهنده رابطه با اندازه زیاد داده می باشد.
تنوع : جنبه بعدی در داده‌های عظیم تنوع آن است. این بدان معنی است که دسته بندی داده‌های عظیم به ضرورت نیاز شناسایی شده توسط تحلیلگران داده دارد.این به افراد کمک می‌کند تا داده‌های و ارتباطتشان را دقیق تر تحلیل کنند تا از مزایا و رعایت اهمیت داده‌های عظیم به طور موثر استفاده کنند.
نرخ تولید : اصطلاح 'نرخ تولید' در این موضوع به سرعت تولید داده اشاره دارد و یا چگونگی سرعت تولید و پردازش داده‌ها برای پاسخگویی به خواسته‌ و چالش‌های پیش رو در مسیر رشد و توسعه است.