ビッグデータ技術最初のインターネットビジネスで使用される、インターネットは、個人データの処理には、この新技術の強みの特性を提供します。今日は、ホットビッグデータはすぐに流行の前夜には、様々な産業に「焼きます」。そして、どのようにビッグデータを把握するには？
テクノロジーは、ビッグデータの傾向に適応する必要があります
ビッグデータは、処理最初に取得した記録データである。このような洗浄および注釈とワーク（実際の問題に応じて）データのようなデータ抽出、重要な前処理や統合、凝集および発現の完了に続いて、再び、データの完全な分析のために必要ステップは、典型的には、データ・フィルタリングを含む、例えばこの段階で要約、右分析の最終段階に前処理されたデータのクラスタリング又は分類、様々なアルゴリズム及び計算ツールなどのデータがデータに適用され、望む人を確認するために分析することができますまたは解釈の結果であり得ます。
データの膨大な量に関連して、様々な段階でのプロセスフローのこのセットは、伝統的な技法に挑戦します。例えば、多くの時間においてネットワーク機器質量、オンラインユーザ、中断のないネットワーク接続の質量、マルチフォーマットコンテンツデータおよびステータス情報を、その様々なクライアント（Webアプリケーションやセンサ等）を介してデータ収集からの情報は、アクセスと操作要求の数千人と一緒に、サーバシステムは、高い同時的に圧力を適用します。
分析フェーズでは、データマイニングの目的を完了するために、多くの場合（例えば、特定の厚さの冬のダウンジャケット販売の温度レベルの計算に影響を与える）、履歴データの膨大な量を処理し、複雑な数学的統計と分析モデルを構築する必要があり、結果の数が多いため効率的な治療を行うだけでなく、更新がもたらすデータの再評価をサポートするための権利との間の関連性、ステージショーでは、そのようなデータ・ストレージ・トポロジと、データ記憶構造および他の実装の詳細、ビジネスアプリケーションへの暴露のデータ仕様として、隠されるべき大幅にビジネスアプリケーションを構築することの難しさを低減し、複雑なデータ・アクセスの要件のための透明支持体を提供するアクセスインタフェース。
相補大規模クラウドデータ
従来のスタンドアローンモードでは唯一の治療の費用が増加されていない、と難しい展開すると、データ量の増加に伴って、データ処理の複雑さを増加させ、対応するパフォーマンスのボトルネックはますます拡張されます。この場合、雲は、量またはオンデマンドサポート、及びグリーンエネルギーの他の基本的な要素に応じて課金複数のテナントをサポートするためにちょうどフィット伸縮性と動的割り当て、透明の仮想化とシステムリソースを含みます新しい大型データ処理技術のニーズとクラウドコンピューティングモデルの典型的な新世代の代表、ならびにクラウド・コンピューティング・プラットフォームのすべての上位層のアプリケーションサービス、高い信頼性の基礎となるインフラストラクチャをサポートし、より大きな処理能力およびより大きな収納スペース、スムーズな移行、伸縮性、透明性と一元管理とスケジューリングのため、およびユーザーの他の特徴は、ビッグデータの問題を解決するためのコンピューティング技術の将来の重要な発展方向となってきています。
離散ポリマー通信、記憶及び処理能力を提供することができるクラウドコンピューティングプラットフォーム構築され、大規模なデータ、大規模な分散システムに基づいており、上側プラットフォームおよびアプリケーションに、柔軟な信頼性と透明フォームを提供します。また、システム間で大規模なマルチフォーマット、マルチモードのデータを提供し、クロスプラットフォーム、クロスアプリケーションを一元管理と高可用性を意味し、急速な変化、システム環境とアプリケーション構成の目標をサポートするための迅速な応答機構系。
クラウドコンピューティングは、大規模なデータアプリケーションの可能なことができます;雲がコンピューティングは、ビッグデータはまだ空気中の城、土台と床可能性の欠如になります表示されません。クラウドコンピューティング技術により、システム全体の弾力性と柔軟性を向上させ、コストを削減し、リスクを管理し、アプリケーションサービスの可用性と信頼性を向上させることができます。クラウドは、大規模なデータ処理のための効率的な、信頼性の高いシステム環境を構築するだけでなく、十分に発揮するだけでなく、コンピューティングクラウド・コンピューティング・プラットフォームの利点は、より多様な輸出大規模なデータ・アプリケーションを検索します。
クラウドコンピューティングやビッグデータの正しい理解
ビッグデータの価値は、リアルタイムデータ処理と有効性のために、人々の要求も高まっているに注目されています。今、ビッグデータアプリケーションのための公共サービス、科学研究のあらゆる面で、BI（ビジネス・インテリジェンス）フィールドに制限されていない、ビッグデータは、劇中でも、巨大な影響力であるが、より広いアプリケーションに直面しています。例えば、米国国立海洋大気庁は、インフルエンザの流行を推定するGoogle検索の集計データを使用している気候、生態系、天候やGoogleインフルトレンドの商業的側面の研究を支援するために、ビッグデータの方法を悪用しようとします。データは、間違いなく情報化社会にとってますます重要な資源となっています。
ビッグデータの重要性は高い能力、多様性ではなく、私たちはデータと分析を管理する方法を備えていますので、値は検出されませあります。分析に適切な技術サポートの欠如場合は、ビッグデータの価値は問題外となります。
これらの要求に直面して、伝統的な処理・解析技術は、私たちにとっての価値を強調するために大規模なデータマイニングツールを提供するだけでなく、ビッグデータの使用は、より多くの可能性を持っていないだけで、ボトルネックに遭遇し始めた、とクラウドコンピューティングの台頭。
クラウドコンピューティングは、ビジネスモデル、だけでなく、蕎麦モードを数えるの両方で、サービスおよびプラットフォーム、クラウドコンピューティングは、2つの側面が含まれています。例えば、カリフォルニア大学バークレー校は、クラウド・コンピューティングに関する報告書では、クラウドコンピューティングは、両方がインターネット経由でサービスとしてアプリケーションを考えることをいいます。また、データセンターでこれらのサービスを提供するために、ハードウェアとソフトウェアを指します。
、安全で信頼性の高い便利をユーザーに提供するために、SOAアーキテクチャを使用する手段として、仮想化技術の中心地として、サーバ、ストレージ、ネットワーク、アプリケーションなどを含む、データを統合するために、現在の技術開発、クラウド・コンピューティング・リソースに様々なアプリケーション・データ・サービスは、それは、集中管理を実現するために、物理デバイスの障壁を破る異なるプラットフォーム（ハードウェア、システムおよびアプリケーション）ITシステム「ユニバーサル」技術のレベルを、達成するためのコンポーネントからシステムアーキテクチャレベルにしてから、プールリソースへのプロセスを完了しました動的なプロビジョニングおよびオンデマンドの目的。
「クラウド」の力で、マルチフォーマット、マルチモード、およびリアルタイム解析、ビッグデータマイニングの値の効率的な流れのためのビッグデータの一元管理を実現遊ぶことができるビッグデータ本当の意味を。
