Аналитика с помощью распыленных вычислений

Блог Мачека Кранца (Maciej Kranz), вице-президента и генерального менеджера отдела корпоративных технологий компании Cisco.

Мир буквально утопает в данных, причем 90% из них было сгенерировано за последние два года. Каждый день мир производит 2,5 квинтиллиона байт данных, и их объем увеличивается по экспоненте. Взрывной рост Интернета вещей (Internet of Things, IoT) сулит существенный прирост данных, при этом к 2020 г. 40 процентов всех данных будут поступать от всевозможных датчиков. Сегодня один авиалайнер способен в течение рейса сгенерировать 1 терабайт данных, а крупное международное предприятие розничной торговли ежечасно получает 2,5 петабайта клиентских данных. Вместе с тем 99,5% всех данных остаются без движения: они не используются и не анализируются.

Интернет вещей создает своего рода «аналитический императив», требующий нарастить долю данных, превращаемых в ценную оперативную информацию, которая способствует повышению операционной ценности и маневренности бизнеса.

На первом этапе развития Интернета данные загружались в аналитические системы. Это хорошо работало для больших объемов исторических данных, например, когда нефтяной компании для внедрения новых методов добычи требовался пакетный анализ сейсмических данных за несколько лет. С не меньшим успехом это работает и теперь для таких приложений, как, например, подключенные торговые автоматы, которые передают в облако всего несколько байт, когда необходимо пополнить запасы того или иного товара, и которым не требуются ни большая полоса пропускания, ни срочная обработка в реальном времени.

Появление Всеобъемлющего Интернета (Internet of Everything, IoE) вызвало к жизни массу высокоскоростных приложений реального времени, для работы с которыми необходим новый подход, получивший название «распыленных вычислений». Расширяя функционал облака вплоть до границы сети, распыленные вычисления приближают средства анализа к источникам данных, делая возможными как обработку в реальном времени, так и мгновенную ответную реакцию. Вместо того, чтобы перемещать массивы исходных данных, такие вычисления сортируют и индексируют данные локально, передавая в облако лишь аварийные уведомления и сообщения о нештатных ситуациях.

Благодаря перемещению средств анализа ближе к данным датчики транспортной инфраструктуры могут определить приближение специального транспорта и тут же скорректировать работу светофоров, чтобы обеспечить быстрый и безопасный проезд. А, скажем, нефтегазовая компания с помощью температурных и акустических датчиков сможет выявить аномальные условия и немедленно предпринять соответствующие меры для предотвращения выброса

Сетевая Академия Cisco проводит авторизированные тренинги, практикумы Cisco, компьютерные курсы Cisco Киев (курсы ИТ Киев), ИТ тренинги - курсы Cisco (Cisco курсы), занимается подготовкой специалистов для реализации высокоинтеллектуальных проектов в области инфокоммуникационных технологий. У нас вы можете пройти курсы Cisco Москва, курсы Cisco СПб (Санкт-Петербург), курсы Linux, курсы Linux Киев, курсы Linux Москва, Linux курсы СПб.

Ответы на часто задаваемые вопросы: http://edu-cisco.org/docs/welcome.pdf

http://edu-cisco.org

http://vk.com/educisco

http://www.facebook.com/educisco

https://twitter.com/educisco

e-mail: [відкрити контакти][email protected]

skype: edu-cisco.org

tel. [відкрити контакти](097) 241-79-18.