Сегодня Big Data, или большие данные, фигурируют практически на всех профессиональных конференциях, основной темой которых является анализ данных и прогностическая аналитика. В отличие от традиционных методов причинно-следственного анализа, исследование Big Data позволяет проводить прогнозирование, основанное на огромных объемах информации.
Интересное исследование, посвященное использованию аналитики Big Data, было проведено компанией Google. Интернет-гигант еще до наступления пандемии гриппа в Соединенных Штатах обнаружил распространение вируса. За основу в прогнозировании брались результаты поисковых данных, которые обозначали поисковые запросы людей, исследовавших симптомы гриппа и средства защиты. Результаты Google полностью совпадали с докладами здравоохранительных органов, которые представлялись после развития пандемии гриппа.
Что мешает оперативно использовать Big Data?
Для обработки и анализа Big Data требуется наличие передовой вычислительной техники, а также специальных средств для хранения полученной информации.
Управление Big Data может проводиться с участием новых систем, которые необходимо дополнительно разработать. Традиционные базы данных используют методы синхронизации информации с целью определения причинно-следственной связи, в то время как аналитика Big Data может достигнуть той же цели без применения синхронизации. В результате возникают другие вопросы в области сетевых технологий, хранения и вычисления.
Проблемы, связанные с интернетом вещей
IoT, или интернет вещей, является еще одной горячей темой последнего десятилетия. Возможная глобализация программного и инфраструктурного IoT позволит увеличить и централизовать сбор данных с последующим их анализом. В результате Big Data получат более широкое применение.
Надежность и безопасность передачи информации является серьезной проблемой для IoT. Кроме этого, резкое увеличение узлов доступа к сети будет требовать расширение пропускной способности. Как смогут предприятия повысить сетевую безопасность для решения подобной проблемы? Software-Defined Networking (SDN), или программно-определяемая сеть, лежит в основе контроля и аналитики Big Data.
Всесторонний обзор каждой сети с участием SDN позволяет сетевым администраторам обнаружить больше угроз по сравнению с единичной точкой доступа. Например, много больниц применяют программное обеспечение для анализа поведения с целью предупреждения несанкционированного доступа к информации пациентов посредством программных приспособлений. Также диагностируется аномальное поведение сети для определения сотрудников, которые могут способствовать утечке информации о пациентах.
Еще одно преимущество аналитики Big Data – получение результатов обработки больших объемов данных в режиме реального времени. Потенциальные риски и сетевые атаки безопасности также анализируются сразу, предотвращая тем самым нарушение безопасности. Таким образом, мощность Big Data безгранична, а при правильной организации сеть и пользователи могут быть эффективно защищены.
