По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.
На сегодняшний день предприятия генерируют огромные объемы данных. Большую часть из этих данных можно использовать. Наука о данных позволяет компаниям находить закономерности и тенденции, чтобы лучше понимать своих клиентов и обслуживать их соответственно. Но прежде чем данные можно будет анализировать, их для начала необходимо организовать.
Перейдем к администраторам базы данных.
Администраторы базы данных (DBA - Database Administrator) организуют данные и управляют ими, проектируют и разрабатывают базы данных, архивируют данные и т.д. Также они могут заниматься обслуживанием, устранением неполадок, безопасностью, документацией и обучением. Давайте рассмотрим подробнее каждую из этих обязанностей.
Организация и управление данными
Как мы уже говорили ранее, администраторы баз данных организуют и подготавливают данные для того, чтобы их могли использовать специалисты по обработке данных, такие как ученые и аналитики данных. Эти специалисты анализируют данные, чтобы найти тенденции и сделать обоснованные прогнозы, которые помогут принять решения компаниям. К сфере деятельности администратора баз данных относятся такие типы данных, как истории покупок, финансовые отчеты и сведения о клиентах.
Одним из этапов организации данных является настройка баз данных и обеспечение их эффективной работы. Это часто включает в себя моделирование и создание проекта, который подразумевает сбор пользовательских требований к проектам и то, что требуется для их работы.
Администраторы баз данных также помогают обеспечить безопасность данных. Это включает в себя управление доступом к конфиденциальной информации, чтобы ее могли видеть только авторизированные пользователи компании.
Обновление баз данных
Есть несколько способов обновления базы данных. И это подразумевает не только ввод в него последних данных.
Администратор баз данных может обновлять разрешения на доступ к базе данных, чтобы не отставать от кадровых изменений или изменений в обязанностях людей, работающих в компании. Они также могут обновлять языки и системы, используемые в базе данных, проверять наличие обновлений программного обеспечения или писать новый код SQL, чтобы удовлетворять всем потребностям компании.
Им также может потребоваться проверить, насколько хорошо функционирует база данных – возможно, требуется совершенно новая система. Или администраторы баз данных могут настроить функции базы данных в соответствии с результатами анализа данных, которые хочет получить компания.
Проектирование и разработка
Проектирование базы данных может включать в себя такие элементы как:
Методы ввода и накопления данных
Протоколы данных
То, как администрируются права доступа
Проверка целостности и точности данных
Планы восстановления функционирования
Обновления программы
Поиск
Администратор базы данных должен учитывать потребности пользователей базы данных и на их основе создавать понятные и логичные модели данных. Даже если они не пишут код базы данных самостоятельно, они в любом случае должны знать, как выглядит эффективный код и что он делает.
Администратор базы данных должен быть в состоянии поддерживать разработку базы данных, позволяя тем самым поддерживать приложения и инфраструктуру.
Архивирование данных
Для того, чтобы понять в чем заключается эта роль администратора баз данных, вам необходимо знать, что такое архивирование, его назначение и способы его выполнения.
При архивации находятся данные, которые используются неактивно, откладываются в сторону и переносятся из рабочей системы в долговременное хранилище. Если информация потребуется вновь, ее можно извлечь из этого долговременного хранилища.
Администраторы баз данных архивируют данные для того, чтобы не тратить активную рабочую емкость впустую, чтобы обеспечить резервное копирование информации и обеспечить более эффективное функционирование.
И последнее, но не менее важное: администраторы баз данных обеспечивают максимальное использование облачных ресурсов, а значит, ценная инфраструктура и системы управления данными используются только для текущих активных действий, а не тратятся на устаревшие и ненужные данные.
Техническое обслуживание и устранение неполадок
Техническое обслуживание базы данных включает в себя выполнение периодических тестов и внесение изменений с целью убедиться, что база данных работает корректно и в полной мере.
Для того, чтобы выполнять обязанности по техническому обслуживанию, администраторы баз данных должны знать и понимать системы управления баз данных, которые имеют непростую структуру. Администраторы баз данных должны понимать, на что необходимо обращать внимание как в программном обеспечении, так и в аппаратном оборудовании для того, чтобы устранить неполадки, а при обнаружении проблемы, они должны знать, как ее исправить.
Техническое обслуживание баз данных включает в себя и несколько обычных задач, таких как:
Регулярное резервное копирование
Контроль операционных элементов, таких как откат транзакций, дисковое пространство и нарушение системных ограничений
Предотвращение прерывания приложений
Администраторы баз данных также должны иметь практические знания языка программирования языка SQL. Это позволяет им решать проблемы, исправляя ошибки в самом коде SQL.
Безопасность
Администраторы баз данных защищают целостность и безопасность информации компаний. Здесь могут подразумеваться элементы кибербезопасности, когда доступ к базам данных осуществляется удаленно или через Интернет. Еще одной проблемой безопасности для администраторов баз данных является конфиденциальность данных.
Вот некоторые из задач администратора баз данных, связанных с безопасностью:
Предупреждение, обнаружение и исправление проблем
Обучение коллег аспектам безопасности данных
Внедрение упреждающих мер на каждом уровне компании
Плановое взаимодействие с руководством
Быть в курсе технологических достижений, связанных с функциями безопасности
Документация
Разумеется, члены команды из других отделов мало что могут сделать с базой данных, если у них нет руководства, как ее использовать. Администраторы баз данных создают документацию по базе данных для того, чтобы конечные пользователи знали, как и что работает.
Документация по базе данных описывает базу данных, содержащиеся в ней данные, способы ее использования, ее источники и поддерживаемые приложения. Также она содержит такую информацию, как:
Как идентифицируются авторизированные пользователи
Как можно получить доступ к базе данных
Как при необходимости перезапустить или восстановить базу данных
Обучение
Документация – это обязательное условие этого этапа работы, которую выполняют администраторы баз данных. Последние помогают обучать своих коллег тому, что им необходимо для работы с базами данных.
Документация или руководства по базам данных являются справочными материалами для создания учебных курсов. Члены группы администраторов баз данных должны быть обучены, чтобы понимать концепции базы данных, то, как получить доступ к базе данных, способы ввода данных, процесс выполнения запросов в базе данных и создания отчетов из базы данных.
Администраторы баз данных подгоняют учебные программы под потребности и обязанности слушателей курсов. Администраторам баз данных также может потребоваться документировать то, что люди прошли обучение и поняли все то, что им необходимо знать.
Администраторы баз данных: специалисты с широким спектром обязанностей
Как вы уже, наверное, поняли, у администраторов баз данных много хлопот. Они не только проектируют, создают и поддерживают базы данных, но также занимаются и второстепенными вопросами, которые включают в себя работу с коллегами, конечными пользователями и руководством с целью убедиться в том, что они знают все, что им необходимо для работы с базой данных. Именно поэтому зарплаты администраторов баз данных такие привлекательные.
В данной статье пойдет речь о модуле под названием Configuration File Editor, модуле, который позволяет редактировать дополнительные (custom) файлы конфигурации в браузере – обычно эти файлы редактируются с помощью CLI или сторонних программ, таких как WinSCP.
Что бы открыть данный модуль, необходимо в выпадающем меню вкладки Admin -> Config Edit
Как видно выше – в модуле можно создать новый файл, и так же доступны две вкладки:
Asterisk Custom Configuration Files – данные файлы можно редактировать, практически все Custom файлы изначально пустые. Кроме того, можно создавать совершенно новые файлы. Важно помнить, что после создания нового файла необходимо будет применить конфиг с помощью кнопки Apply Config
Asterisk System Configuration Files – данные файлы являются системными и их нельзя редактировать в данном модуле
Обратите внимание на надпись «File is not writable» - кнопки «Save» и «Delete» так же неактивны.
Важно:
Для подключения custom файла в оригинальном файле должна быть запись следующего вида:
include ***_custom.conf
Однако, через данный модуль добавить данную строчку невозможно, но, в большинстве системных файлов данные команды уже присутствуют.
Если же вы создадите новый файл, с помощью кнопки + Add New File, то необходимо будет всё же использовать CLI для его подключения. К примеру, для использования файла test_newsettings_custom.conf, необходимо будет в нужный для вас системный .conf файл (который является системным файлом) прописать следующую строку:
include test_newsettings custom.conf
От себя добавлю, что чаще всего данный модуль может пригодиться не для редактирования, а для просмотра нужных вам файлов.