Big Data as a Service (BDaaS) - это очень круто. Но давайте разделим его на более мелкие части, чтобы понять, почему вам необходимо знать о нем.
Big data as a service, or BDaaS, is one of the newer buzzwords in the big data industry. But what does it actually mean? Put simply, BDaaS is a model where big data capabilities are delivered as a service from a third-party provider. This can include anything from data management and warehousing to analytics and machine learning.
В этой статье мы рассмотрим разновидность BDaaS, его проблемы и способы превращения компаний в предприятия, управляемые данными.
Что такое Big Data as a Service?
Big data as a service (BDaaS) is the process of leveraging big data tools and infrastructure in the cloud for developing and deploying big data applications. It is an emerging market that provides big data capabilities as a service, making it faster and easier to get started with big data projects. BDaaS allows enterprises to focus on their business goals and not worry about setting up or managing complex big data infrastructure.
Какие существуют типы BDaaS?
Существует три основных типа BDaaS: Hadoop как сервис, данные как сервис и аналитика как сервис.
Hadoop as a Service (HaaS)- это фреймворк для анализа больших данных, позволяющий хранить и анализировать данные в облаке. Эта технология удобна для пользователей, поскольку не требует инвестиций и установки дополнительной инфраструктуры на месте. Обычно HaaS предоставляется и управляется сторонним поставщиком.
Данные как услуга (DaaS)- это процесс передачи на аутсорсинг хранения, управления и анализа данных с использованием публичного или частного облака.
Аналитика как услуга (AaaS)- это модель предоставления аналитического программного обеспечения как услуги (SaaS). В рамках этой модели сторонний хост управляет аналитическим программным обеспечением и данными, предоставляя их клиентам через Интернет. Клиенты могут получить доступ к программному обеспечению и использовать его, как правило, через веб-браузер, для проведения собственного анализа.
Основные функции Big Data as a Service.
Функций у BDaaS, на первый взгляд, бесконечное множество, но выделим несколько основных.
Многофункциональная сервис-ориентированная архитектура.
Сервис-ориентированная архитектура (SOA) - это архитектура программного обеспечения, позволяющая разделять приложения на модульные сервисы. Каждый сервис является автономным и имеет четко определенный интерфейс, к которому могут обращаться другие сервисы.
Сервис-ориентированная архитектура позволяет легко повторно использовать программные компоненты, повышая эффективность и гибкость. Кроме того, она позволяет создавать композитные приложения, объединяющие множество сервисов в одно приложение.
Возможности облачной виртуализации.
Облачная виртуализация способна изменить принципы работы предприятий. Она позволяет создавать новые сервисы в зависимости от спроса, а также конфигурировать и реконфигурировать сервисы. Использование облачной виртуализации может помочь организациям повысить качество предоставляемых услуг и снизить затраты.
Содействие развитию бизнес-аналитики.
Основная цель бизнес-аналитики - улучшить понимание и облегчить принятие решений по вопросам, влияющим на деятельность организации. BI также помогает выявлять закономерности и корреляции, скрытые в данных, что позволяет оптимизировать работу предприятия путем прогнозирования будущих результатов и тенденций.
Равномерная обработка.
Even-driven processing - термин компьютерной науки, описывающий алгоритм, гарантирующий, что выходные данные будут получены в том же порядке, что и входные. Этот тип алгоритма также называют "причинно-следственным" или "сохраняющим порядок". Равномерная обработка используется во многих приложениях, включая сортировку и поиск.
Пять вещей, которые необходимо знать о Big Data As A Service.
1. Он поможет вам принимать решения на основе данных
Большие данные как услуга помогают принимать более эффективные решения на основе данных, позволяя быстро и легко хранить, управлять и анализировать большие объемы данных. Это позволяет более эффективно нацеливаться на клиентов, отслеживать маркетинговые кампании и совершенствовать бизнес-операции.
2. Это может улучшить взаимодействие с клиентами
You can also use big data as a service to improve customer engagement by helping you to understand customer needs and preferences. This can allow you to create targeted marketing campaigns that are more likely to be successful in attracting and retaining customers.
3. Он позволяет снизить затраты
Большие данные как услуга также могут способствовать снижению затрат за счет эффективного хранения и обработки больших объемов данных. Это позволяет оптимизировать бизнес-операции и более эффективно использовать ресурсы.
4. Масштабируемость
Одним из преимуществ услуги хранения больших данных является ее масштабируемость, то есть возможность увеличения или уменьшения объема в зависимости от потребностей. Это может обеспечить гибкость для предприятий, не уверенных в том, какой объем хранилища больших данных им необходим.
5. Надежность
Для предотвращения несанкционированного доступа к большим данным, как и к любым другим типам данных, их необходимо надежно хранить. Поставщики услуг по работе с большими данными отвечают за безопасность и сохранность данных, обеспечивая вам спокойствие.
Преимущества Big Data as a Service.
Преимущества BDaaS многообразны.
- Во-первых, это снимает бремя создания и поддержки инфраструктуры больших данных собственными силами.
- Во-вторых, она предоставляет предприятиям доступ к экспертизе и инструментам анализа больших данных, которых у них может не быть в штате.
- В-третьих, это позволяет предприятиям воспользоваться большим резервом талантливых специалистов в области больших данных, нанять которых бывает непросто и дорого.
- В-четвертых, это позволяет предприятиям быстро и легко экспериментировать с различными рабочими нагрузками и платформами для анализа больших данных.
- В-пятых, это помогает предприятиям снизить риск инвестиций в новые технологии и платформы для анализа больших данных.
- В-шестых, это поможет предприятиям лучше понять свои потребности и требования к аналитике больших данных.
- В-седьмых, она может помочь предприятиям оптимизировать рабочие процессы по анализу больших данных.
- В-восьмых, она может помочь предприятиям добиться лучших результатов от инициатив по анализу больших данных.
В чем заключаются некоторые трудности?
Когда речь идет о больших данных, возникает несколько ключевых проблем, которые нам необходимо решить:
- Collection: Collecting data from various sources is difficult and time-consuming.
- Storage: Storing all that data can be costly and challenging.
- Analysis: Analyzing all that data to find trends and patterns can be daunting.
- Deployment: Deploying big data solutions can be difficult and expensive.
Как начать работу с Big Data As A Service
Приступая к работе с Big Data As A Service, необходимо учитывать несколько важных факторов. Например, первое - это решение вопроса о том, какие задачи необходимо передать на аутсорсинг, а какие можно выполнить собственными силами.
Generally, hiring third-party providers for data storage and management is much more effective than installing and maintaining powerful servers single-handedly. In short–it’s just not efficient. However, when it comes to collecting data, you have options.
Браузерные скреперы
Веб-скреперы в виде расширений для браузеров не отличаются высокой производительностью, но они бесплатны и удовлетворяют базовым потребностям. Это означает, что со временем вам придется перейти на что-то более масштабируемое.
Скрипты с открытым исходным кодом
There are hundreds of scraping systems that are free to use if you have the skills. You can get all the data your heart desires using your command prompts and a headless browser. It’s a lot of work, though. You need to figure out what kind of programming language you need to use, the optimal way to collect data, and how to organize it for future use.
Веб-скрапинг APIs
Если вам нужен инструмент для сбора данных, не требующий особых усилий, лучше всего воспользоваться сторонней службой веб-скрапинга. Единственное, что требуется от вас, - это определить, какие данные вы хотите извлечь и в каком формате.
Прокси для больших данных.
Если вы решите собирать собственные данные с помощью инструментов веб-скрапинга, то не сразу столкнетесь с проблемой запрета IP-адресов. Все просто - веб-сайты не любят автоматических действий. Когда вы отправляете запросы на получение информации с помощью инструмента для сбора данных, целевой сайт улавливает это и маркирует ваше поведение как угрожающее.
The easiest way to avoid this mixup is to send requests from separate residential IP addresses using proxy rotation.
