Технології Big Data від IT Svit
Послуги Big Data необхідні будь-якому бізнесу, який хоче отримати максимальну віддачу від своїх інвестицій. Аналіз великих даних допомагає систематизувати і візуалізувати такі шаблонні джерела інформації, присутні в ваших машинно-згенерованих даних, як звіти, системні журнали та записи CRM. Такі дані – золота жила знань, що приховує безліч корисних ідей, які ваш бізнес може використовувати для мінімізації витрат, отримання прибутку і поліпшення робочих процесів. Як це можна реалізувати?
Технології Big Data використовують широкий спектр продуктів Apache, таких як Apache Spark, Cassandra, Storm, Hadoop та інші. Big Data архітектори працюють з такими інструментами, як Tableau, D3.js та JuPyteR Notebook для візуалізації результатів аналізу, виконаного моделями Machine Learning та алгоритмами Artificial Intelligence (AI). Існує безліч методологій, що використовуються для навчання моделей ML, наприклад, Deep Neural Networks (DNNs), алгоритми Naive Bayesian, Decision Forests і кілька десятків інших елементів технологій ML і AI, які можуть відстежувати ваші дані в режимі реального часу.
Є три підходи в побудові рішень для аналізу даних з використанням Big Data. Компанія може:
- оформити підписку на послуги Big Data від хмарного провайдера;
- спробувати залучити архітекторів Big Data до себе в штат;
- працювати з надійною аутсорсингової Big Data компанією.
Всі варіанти життєздатні і нижче ми пояснимо переваги кожного з них.
Замовлення послуг Big Data у хмарного провайдера
Кожен хмарний провайдер має у своєму розпорядженні функціонал та продукти, які дозволяють працювати з Big Data і моніторити ваше виробниче середовище для надання бізнес-аналітики по системам, які ви використовуєте. AWS Kinesis, Lambda і DynamoDB від Amazon Web Services; Google Big Query, Dataproc і Dataflow від Google Cloud; Azure Databricks, Azure Stream Analytics і Power BI від Microsoft Azure – ці та інші сервіси дозволяють створювати комплексні і ефективні Big Data рішення для вашого бізнесу.
Основна перевага такої співпраці – гарантія того, що аналітична система буде розровблена в термін і згідно вашого бюджету. Системою управлятимуть професіонали, тому ризик помилок зведений до мінімуму.
Недолік такого підходу в тому, що ви прив’язується до одного хмарного провайдера і, якщо захочете змінити хмарну платформу, вам доведеться витратити багато часу, грошей і зусиль для переходу.
Найм Big Data архітекторів в штат
Найбільш важлива перевага в побудові власної Big Data команди полягає в тому, що ви створюєте експертизу у власній компанії. Таким чином, як тільки Big Data інженери завершать роботу над вашим проєктом, ви зможете надавати Big Data як послугу для інших компаній. Однак, у такого підходу є деякі підводні камені, як і у будь-якого іншого процесу найму. Першокласних Big Data аналітиків і фахівців з Machine Learning досить складно знайти.
Тобто, вам потрібно буде витратити багато часу, грошей і зусиль для того, щоб знайти і найняти дорогих фахівців. Весь цей час ваші проєкти, що потребують Big Data аналітики, будуть простоювати. А якщо такий критично важливий для проєкту фахівець звільниться, ваш проєкт буде практично приречений на провал.
Аутсорсинг Big Data проєктів компаніям, що спеціалізуються на Big Data аналітиці
У всьому світі існує безліч компаній, що надають послуги Big Data. Вони спеціалізуються на проєктуванні, створенні та обслуговуванні спеціально розроблених рішень на основі великих даних для підприємств будь-якого розміру. Рівень їх знань близький до рівня, яким володіють ІТ-фахівці хмарних провайдерів, але оплата їх праці коштує значно менше.
Головний недолік роботи з такими компаніями в тому, що команди створюють зручні для себе рішення, які не обов’язково будуть кращими для вирішення вашого запиту. Крім того, такі компанії мають величезний досвід створення і експлуатації сервісів Big Data, однак, їм часто не вистачає досвіду побудови базової ІТ-інфраструктури для підтримки систем. Це може привести до несподіваного падіння продуктивності або виникнення вузьких місць, що негативно позначиться на ефективності вашої бізнес-аналітики.
Робота з постачальником керованих послуг
Таким чином, оптимальне рішення для побудови аналітики великих даних – партнерство з аутсорсинговою ІТ-компанією, постачальником керованих послуг або Managed Services Provider (MSP). Чому ми так думаємо?
MSP – це компанії, що надають повний спектр послуг ІТ-консалтингу та розробки програмного забезпечення:
- Розробка веб-сайтів і додатків
- Створення, впровадження та оптимізація хмарної інфраструктури
- Контейнеризація ПЗ і управління хмарними робочими навантаженнями
- Розробка і впровадження системи управління даними та їх аналізу
- Навчання ML-моделей та AI алгоритмів для Big Data аналізу в режимі реального часу
- Проведення прогностичного аналізу для побудови самовідновлювальні інфраструктури
Нижче ми детально опишемо кожен крок, підкреслюючи його переваги для вашого бізнесу.
Розробка веб-сайтів і додатків
Перш за все, вам потрібен продукт або послуга для отримання даних (і доходу!). Якщо ви хочете додати в свій продукт кілька нових крутих функцій, ми можемо їх впровадити, або допомогти вам побудувати продукту з нуля.
Створення, впровадження та оптимізація хмарної інфраструктури
Якщо ви ніколи не запускали свій продукт на хмарній платформі, вам може знадобитися перепроєктування інфраструктури, як тільки продукт почне потребувати масштабування. Але, навіть якщо ви користувалися хмарної інфраструктурою з самого початку, з часом вона може стати неактуальною через оновлення або збільшення робочих навантажень. IT Svit може як спроєктувати і впровадити хмарну інфраструктуру з нуля, так і проаналізувати існуючу систему, усунути вузькі місця і підвищити стійкість до високих робочих навантажень.
Розробка і впровадження системи управління даними та їх аналізу
Як тільки ваша хмарна інфраструктура почне працювати, вона перетвориться в джерело машинно-згенерованих даних: від записів CRM до журналів сервера. Для правильної організації потоку даних і побудови ефективного процесу аналізу даних необхідні фахівці Big Data. Найм готової команди з налагодженими процесами – кращий спосіб заощадити час і гроші, а також отримати кращий ROI.
Навчання ML-моделей та AI алгоритмів для Big Data аналізу в режимі реального часу
Аналіз великих даних виконується за допомогою моделей Machine Learning, які навчаються знаходити закономірності та прогнозувати результати операцій в майбутньому на основі історичних даних. Таким моделям потрібно контрольоване або неконтрольоване навчання, а також навчання з підкріпленням для забезпечення максимальної точності прогнозів. Вибір правильної моделі машинного навчання і коректне навчання системи – ось для чого потрібні фахівці Big Data.
Проведення прогностичного аналізу для побудови самовідновлювальні інфраструктури
Як тільки моделі будуть навчені і впроваджені в ваше програмне оточення, вони почнуть збір даних і видачу рекомендацій щодо поліпшення результатів. Наприклад, коли модель ML розпізнає стрибок використання CPU, вона видасть попередження про те, що потрібно збільшити кількість ядер CPU, доступних для обробки запитів.
Після того, як пік навантаження спаде, модель вимкне зайві об’єми для CPU. Таким чином, ваші AI алгоритми можуть справлятися з усіма рутинними і повторюваними завданнями з управління інфраструктурою, використовуючи таку прогностичну аналітику для створення самовідновлювальні ІТ-інфраструктури.
Як бачите, технології Big Data можуть бути дуже корисні для багатьох аспектів вашого бізнесу! Зв’яжіться з IT Svit і ми допоможемо вам скористатися всіма перевагами технології Big Data!
