Navoiy davlat pedagogika instituti matematika-informatika fakulteti "informatika" kafedrasi

Katta hajmli ma’lumotlar bilan ishlash tamoyillari.

Salmoqli ma’lumotlar bilan ishlovchi tamoyillar – «Volume» (hajm),

«Velocity» (tezlik), «Variety» (xilma-xillik) ifodalari ushbu atama bilan chambarchas bog‘langan. Bu bevosita saqlanayotgan axborot miqdori, ularni qayta ishlash tezligi va xilma-xilligiga bog‘liq jarayondir. So‘nggi paytlarda ushbu uchta bazaviy tamoyilga yana biri – axborot qiymatini anglatuvchi «Value» tushunchasi ham qo‘shildi. YA’ni, ma’lumotni saqlash va qayta ishlash xarajatlarini oqlash uchun u nazariy yoki amaliy jihatdan foydali va kerakli bo‘lishi shart.
Masalan, yirik ma’lumotlarning oddiy manbai ijtimoiy tarmoqlarni o‘z ichiga olishi mumkin – har bir profil yoki ommaviy sahifa o‘zida go‘yo axborot okeanidagi kichik bir tomchini ifodalaydi. U yoki bu profilda saqlanayotgan ma’lumotlar sonidan qat’i nazar, har bir foydalanuvchining o‘zaro hamkorligi maksimal darajada tez bo‘lishi kerak.



Tashkilotlar faoliyatida Big Data texnologiyalaridan foydalanish.
Er sharining har bir nuqtasida o‘z mijozlariga ega jahonga mashhur kompaniyalar («Facebook», «Google» va IBM kabi ijtimoiy gigantlar, shuningdek,
«Master Card», VISA va «Bank of America» kabi moliyaviy tuzilmalar) ulardan foydalangandan so‘ng «Big Data» texnologiyasini zamonaviy dunyo bozoriga faol tatbiq etish boshlandi. Masalan, IBM pul o‘tkazmalari operatsiyalarida salmoqi ma’lumot uslubidan foydalanadi. Mazkur uslub yordami bilan o‘tkazmalardagi 15 foizdan ortiq qalbaki bitimlar (tovlamachilik) aniqlangan, himoyalangan pul mablag‘lari esa 60 foizga oshgan. SHuningdek, tizimdagi yolg‘on signallar bilan bog‘liq muammolar hal qilindi — ularning soni yarmidan qo‘prog‘iga kamaytirildi.
Salmoqli ma’lumotlar muammosi shundaki, o‘n yillar davomida yig‘ilgan turli axborotlar hamon har qanday tizim uchun o‘ta muhim va ochiq bo‘lib qolmoqda. Yana bir eng katta muammosi ularni qayta ishlash xarajatlaridir. Bunga qimmat asbob-uskunalar, katta miqdordagi axborotlarga xizmat qo‘rsatuvchi malakali mutaxassislar ish haqi xarajatlarini ham qo‘shish mumkin. SHubhasiz, asbob-uskunalar muntazam yangilanib turishni talab etadi, ular ma’lumotlar hajmi oshishi jarayonida ish samaradorligini yo‘qotmasligi kerak.
Salmoqli ma’lumot muammolarini echishning dasturiy ta’minotlariga quyidagilarni misol qilib keltirish mumkin: Aster MapReduce appliance (Teradata korporatsiyasi), Oracle Big Data appliance, Greenplum appliance. Bu dasturiy majmualar telekommunikatsion ma’lumotlarni qayta ishlash markazlari, server klasterlarini va boshqaruvchi dasturiy ta’minotlarni ommaviy-parallel qayta ishlashning o‘rnatishga tayyor vositalari sifatida taklif qilingan.