Технологии Big Data от IT Svit
Услуги Big Data необходимы любому бизнесу, который хочет получить максимальную отдачу от своих инвестиций. Анализ больших данных помогает систематизировать и визуализировать такие шаблонные источники информации, присутствующие в ваших машинно-сгенерированных данных, как отчеты, системные журналы и записи CRM. Такие данные – золотая жила знаний, скрывающая множество полезных идей, которые ваш бизнес может использовать для минимизации расходов, получения прибыли и улучшения рабочих процессов. Как это можно реализовать?
Технологии Big Data используют широкий спектр продуктов Apache, таких как Apache Spark, Cassandra, Storm, Hadoop и другие. Big Data архитекторы работают с такими инструментами, как Tableau, D3.js и JuPyteR Notebook для визуализации результатов анализа, выполненного моделями Machine Learning и алгоритмами Artificial Intelligence (AI). Существует множество методологий, используемых для обучения моделей ML, например, Deep Neural Networks (DNNs), алгоритмы Naive Bayesian, Decision Forests и несколько десятков других элементов технологий ML и AI, которые могут отслеживать ваши данные в режиме реального времени.
Есть три подхода в построении решений для анализа данных с использованием Big Data. Компания может:
- оформить подписку на услуги Big Data от облачного провайдера;
- попытаться привлечь архитекторов Big Data к себе в штат;
- работать с надежной аутсорсинговой Big Data компанией.
Все варианты жизнеспособны и ниже мы объясним преимущества каждого из них.
Заказ услуг Big Data у облачного провайдера
Каждый облачный провайдер располагает функционалом и продуктами, которые позволяют работать с Big Data и мониторить вашу производственную среду для предоставления бизнес-аналитики по используемым вами системам. AWS Kinesis, Lambda и DynamoDB от Amazon Web Services; Google Big Query, Dataproc и Dataflow от Google Cloud; Azure Databricks, Azure Stream Analytics и Power BI от Microsoft Azure – эти и другие сервисы позволяют создавать комплексные и эффективные Big Data решения для вашего бизнеса.
Основное преимущество такого сотрудничества – гарантия того, что аналитическая система будет разработана в срок и в рамках вашего бюджета. Системой будут управлять профессионалы, поэтому риск ошибок сведен к минимуму.
Недостаток такого подхода в том, что вы привязываетесь к одному облачному провайдеру и, если захотите сменить облачную платформу, вам придется потратить много времени, денег и усилий для перехода.
Найм Big Data архитекторов в штат
Наиболее важное преимущество в построении собственной Big Data команды заключается в том, что вы создаете экспертизу в собственной компании. Таким образом, как только Big Data инженеры завершат работу над вашим проектом, вы сможете представлять Big Data как услугу для других компаний. Однако, у такого подхода есть некоторые подводные камни, как и у любого другого процесса найма. Первоклассных Big Data аналитиков и специалистов по Machine Learning достаточно сложно найти.
То есть, вам нужно будет потратить много времени, денег и усилий для того, чтобы найти и нанять дорогостоящих специалистов. Все это время ваши проекты, требующие Big Data аналитики, будут простаивать. А если такой критически важный для проекта специалист уволится, ваш проект будет практически обречен на провал.
Аутсорсинг Big Data проектов компаниям, специализирующимся на Big Data аналитике
Во всем мире существует множество компаний, предоставляющих услуги Big Data. Они специализируются на проектировании, создании и обслуживании специально разработанных решений на основе больших данных для предприятий любого размера. Уровень их знаний близок к уровню, которым обладают ИТ-специалисты облачных провайдеров, но оплата их труда стоит значительно меньше.
Главный недостаток работы с такими компаниями в том, что команды создают удобные для себя решения, которые не обязательно будут лучшими для вашего запроса. Кроме того, такие компании обладают огромным опытом создания и эксплуатации сервисов Big Data, однако, им часто не хватает опыта построения базовой ИТ-инфраструктуры для поддержания систем. Это может привести к неожиданному падению производительности или возникновению узких мест, что негативно скажется на эффективности вашей бизнес-аналитики.
Работа с поставщиком управляемых услуг
Таким образом, оптимальное решение для построения аналитики больших данных – партнерство с аутсорсинговой ИТ-компанией, поставщиком управляемых услуг или Managed Services Provider (MSP). Почему мы так думаем?
MSP – это компании, предоставляющие полный спектр услуг ИТ-консалтинга и разработки программного обеспечения:
- Разработка веб-сайтов и приложений
- Создание, внедрение и оптимизация облачной инфраструктуры
- Контейнеризация приложений и управление облачными рабочими нагрузками
- Разработка и внедрение системы управления данными и их анализа
- Обучение ML-моделей и AI алгоритмов для Big Data анализа в режиме реального времени
- Проведение прогностического анализа для построения самовосстанавливающейся инфраструктуры
Ниже мы опишем каждый шаг детально, подчеркивая его преимущества для вашего бизнеса.
Разработка веб-сайтов и приложений
Прежде всего, вам нужен продукт или услуга для получения данных (и дохода!). Если вы хотите добавить в свой продукт несколько новых крутых функций, мы можем предоставить их, либо помочь вам построить продукт с нуля.
Создание, внедрение и оптимизация облачной инфраструктуры
Если вы ни разу не запускали свой продукт в облаке, вам может понадобиться перепроектировка инфраструктуры, как только продукту нужно будет масштабирование. Но, даже если вы пользовались облачной инфраструктурой с самого начала, со временем она может стать неактуальной из-за обновлений или увеличения рабочих нагрузок. IT Svit может как спроектировать и внедрить облачную инфраструктуру с нуля, так и проанализировать существующую систему, устранить узкие места и повысить устойчивость к высоким рабочим нагрузкам.
Разработка и внедрение системы управления данными и их анализа
Как только ваша облачная инфраструктура будет запущена, она превратится в кладезь машинно-сгенерированных данных: от записей CRM до журналов сервера. Для правильной организации потока данных и построения эффективного процесса анализа данных необходимы специалисты Big Data. Найм готовой команды с отлаженными процессами – лучший способ сэкономить время и деньги, а также получить лучший ROI.
Обучение ML-моделей и AI алгоритмов для Big Data анализа в режиме реального времени
Анализ больших данных выполняется с помощью моделей Machine Learning, которые обучаются находить закономерности и прогнозировать результаты операций в будущем на основе исторических данных. Таким моделям нужно контролируемое или неконтролируемое обучение, а также обучение с подкреплением для обеспечения максимальной точности прогнозов. Выбор правильной модели машинного обучения и корректное обучение системы – вот для чего нужны специалисты Big Data.
Проведение прогностического анализа для построения самовосстанавливающейся инфраструктуры
Как только модели будут обучены и внедрены в ваше программное окружение, они начнут сбор данных и выдачу рекомендаций по улучшению результатов. Например, когда модель ML распознает скачок использования CPU, она выдаст предупреждение о том, что нужно увеличить количество ядер CPU, доступных для обработки запросов.
После того, как пик нагрузки спадет, модель отключит лишние объемы CPU. Таким образом, ваши AI алгоритмы могут справляться со всеми рутинными и повторяющимися задачами управления инфраструктурой, используя такую прогностическую аналитику для создания самовосстанавливающейся ИТ-инфраструктуры.
Как видите, технологии Big Data могут быть очень полезны для многих аспектов вашего бизнеса! Свяжитесь с IT Svit и мы поможем вам воспользоваться всеми преимуществами технологии Big Data!
