Cómo IO impactos Big Data

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Cuando se trata de dos de los más hablado de las tecnologías en los tiempos actuales, grandes volúmenes de datos e Internet de los objetos (IO) son quizás la derecha a la cabeza. Y en los últimos años, los grandes datos ha progresado en numerosos ámbitos. Y aunque Internet de las cosas pasa a ser diferentes, se masivamente ligada a grandes volúmenes de datos.

¿Cuál es Big Data?

Big Data es esencialmente una gran cantidad de datos que está en forma de complejo. En concreto, también se refiere a la utilización de análisis y métodos de predicción que permite la extracción de información valiosa de estos datos. Esto permite una mejor toma de decisiones, la reducción de los costes operativos y riesgos para las organizaciones.

¿Qué es la Internet de las cosas?

IO es básicamente una red que consta de dispositivos físicos, los cuales también están integrados con sensores, software y electrónica, lo que permite que estos dispositivos de intercambio de datos. En última instancia, permite una mejor integración entre entidades físicas del mundo real y los sistemas operados por computadora.

Efecto de la IO

Desarrollado por los gustos de Hadoop y grandes volúmenes de datos, que son los principales avances tecnológicos en la informática, la IO es, sin duda programado para ser el próximo gran impacto en nuestro número de vidas de los aspectos y en las principales maneras. Un buen ejemplo sería la ciudad surcoreana de Songdo, que es una ciudad inteligente con cable, a punto de ser completado pronto. Todo en la ciudad estaría conectado como un flujo de datos supervisados ​​por un conjunto de ordenadores. Además, este deberá ocurrir con poca o ninguna intervención humana en absoluto.

San José, California es también otra ciudad con aplicaciones de IO ayudar en la reducción de la contaminación acústica, la mejora de la calidad del agua y del aire, etc.

Según el informe, los productos o servicios de Gartner que dependen o están relacionadas con la IO, se espera que genere más de $ 300 mil millones en el año 2020. Además, se cree sólo para ser sólo el principio.

¿Cuáles son las capacidades de los dispositivos IO?

IO sólo pasa a ser algo nuevo, con un gran potencial detrás de él. Ya estamos familiarizados con los gustos de los implantes para el monitoreo del corazón, una función de sensores en los automóviles, sistemas de termostatos inteligentes, transpondedores biochip y más. Además, los dispositivos pueden ser hechos a medida según las necesidades o las necesidades de cualquier negocio. Algunos de los aspectos aplicables a los servicios relacionadas con la IO se describen a continuación -

  • Es posible en gran medida que los dispositivos IO serán comunicarse con los humanos, al igual que con otros dispositivos.
  • Los sensores en dispositivos de IO serán utilizados para capturar los datos, como la temperatura del cuerpo, la frecuencia del pulso, etc. y transmitir aún más estos datos.
  • Tener control sobre el cálculo y también tomar decisiones.
  • dispositivos de conmutación pueden ser operados por medio de los controladores.
  • El almacenamiento de datos sería posible en estos dispositivos.

Hasta ahora, antes de que llegaran los gustos de la IO, nos encontramos con datos de diferentes fuentes, como correos electrónicos, teléfonos, sitios web de medios sociales, etc., y estos datos fue, en gran medida las estructuras semi-estructurados como en mensajes de correo electrónico, o incluso estructurada (datos de RDBMS).

Cómo IOT impactos de grandes datos?

IO sin embargo, ahora se ha abierto nuevas fuentes de datos y ello incide directamente aplicaciones de datos grandes.

El almacenamiento de datos grandes

Una de las primeras cosas que vienen a la mente cuando se habla de la IO es el de un gran volumen de datos en el almacenamiento de datos. Además, este tipo de datos es por lo general grandes volúmenes de datos, de un tipo y formato diferente y, por tanto, un centro de datos responsable de almacenar estos datos deben ser capaces de manejar la carga en sus diversas formas. Obviamente la IO tiene un impacto directo en la infraestructura de almacenamiento de grandes volúmenes de datos.

Vamos a ver la solución resultante. Muchas de las empresas han comenzado a adoptar PaaS (plataforma como servicio) para manejar su infraestructura de TI. En general, es PaaS servicio de computación en la nube que básicamente proporciona a las organizaciones una plataforma para desarrollar y ejecutar sus aplicaciones web. Esto permite el manejo de grandes volúmenes de datos de manera eficiente y no requiere una empresa para ampliar sus instalaciones de infraestructura.

Tecnologías Big Data

IO trae una propuesta totalmente nueva a la tabla. La tecnología elegida para procesar y almacenar grandes volúmenes de datos debe ser apropiada y uno que sea eficaz.

Una serie de tecnologías constituyen la gran plataforma de datos, tales como los gustos de Hadoop, MapReduce, HDFS y más. Por lo tanto, lo que las organizaciones tienen que hacer es asegurarse de que estas tecnologías se pueden adaptar a los datos de la IO y también su procesamiento. Como los datos de la IO es otra fuente de datos grandes, las etapas de procesamiento seguirán siendo los mismos. Por lo que la misma plataforma de datos grande puede ser utilizado para procesar los datos de la IO.

La seguridad de datos grande

Seguridad, sin ninguna duda, es uno de los aspectos más vitales de cualquier tipo de tecnología. Con la IO también, no es diferente. Por lo general, un gran número de dispositivos se sabe que contribuyen a los datos y no es de extrañar que una serie de amenazas a la seguridad también se derivan de ellos. Además, el número de dispositivos relacionadas con la IO seguir aumentando todos los días. Por lo tanto, las emisiones de este tipo de dispositivos son para cambiar a su debido tiempo, lo que tendrá un impacto más grande de almacenamiento de datos y tecnologías.

Organizaciones, como tales, están seguros de observar ciertos cambios en el ámbito de la seguridad. Uno de los mayores riesgos recae en el número de dispositivos interconectados, algo que también pasa a ser el núcleo de los servicios de la IO. Por lo tanto, cualquier tipo de ataque podría afectar profundamente el mundo físico.

En cuanto a la solución, las organizaciones piensan de forma diferente, los mecanismos de seguridad existentes necesita ser actualizado y modificado también en gran medida. De hecho, cuando se inicia con el desarrollo de aplicaciones de la IO, una de las primeras cosas que se puede hacer sería considerar la seguridad en mente. Uno de ellos puede ser la implementación de la segmentación adecuada, con múltiples capas de seguridad es un buen enfoque. Eso haría bien para anular las amenazas y también evitar la propagación de infecciones o ataques a diferentes partes de cualquier red.

En diciembre del año pasado, Business Insider realizó una encuesta, a la que el 39 por ciento de las respuestas de seguridad declarado era la mayor preocupación para la IO.

Análisis de datos grandes

Analytics constituye una gran parte de los datos que es el más relevante para las empresas en los tiempos actuales. Hay dos pasos importantes antes de poder analizar los datos, la recolección de datos y sus medios de almacenamiento aptos. Analytics es entonces parte final, pero con la mayor importancia. Los datos de la IO, que básicamente se encuentra dentro de grandes volúmenes de datos, tiene un gran impacto en el análisis de grandes volúmenes de datos. Los datos también tiene que ir a través de la ingestión, las fases de almacenamiento antes de llegar a la fase de análisis. Los datos de la IO luego tiene que ser administrado por diferentes marcos. También son conocidos proveedores de servicios gestionados (MSP) que está trabajando en los marcos que pueden manejar grandes volúmenes de datos.

En resumen, tanto los grandes datos y la IO son las dos caras de la misma moneda. Teniendo esto en mente, las organizaciones necesitan para establecer las plataformas adecuadas para la analítica, así como la infraestructura, para el análisis adecuado de los datos de la IO. Por último, un punto a destacar sería que los datos de la IO sólo es importante si se gestiona bien y si cualquier valor puede ser extraído de la misma. datos de la IO captura generalmente a través de sensores conectados con varios dispositivos. Por ejemplo, la generación de calor en un centro de datos se puede controlar mediante el análisis de la IO sensores instalados en diversos centros de datos de datos. Otro ejemplo del mundo real puede estar monitoreando los datos de contaminación captadas por los sensores de aire.

Herramientas de datos grandes

Antes de la llegada de la IO en el bastidor principal, todas las herramientas y marcos que tienen que ver con los grandes datos no tocaron la IO. Y ahora muchos de los proveedores de este tipo de herramientas son en realidad modificando sus productos para que funcionen esencialmente en los datos de la IO. También, en lo que se refiere a la parte de almacenamiento, no hay impacto en el lado que tiene un número de base de datos SQL No hay vendedores. Este impacto es sobre todo tipo de entidades tales como herramientas, marco, ninguna base de datos SQL y más.

Las organizaciones que ya han comenzado a experimentar con herramientas de grandes volúmenes de datos existentes, con el fin de encontrar los números anteriores que están presentes. Con una preparación adecuada, las nuevas tecnologías y las pruebas, soluciones casi perfectas se pueden obtener en las herramientas de datos grandes.

Conclusión

En este artículo, hemos tocado a través de todos los principales impactos que la IO es probable que tenga sobre grandes volúmenes de datos. IO es un completamente nuevo dominio, y las empresas han estado explorando hasta ahora, con el fin de obtener algo de valor de uso. Sin embargo, el hecho es que todavía es bastante desconocida y que estos factores desconocidos deben tenerse en cuenta, a medida que surgen con el tiempo, antes de seguir adelante. Una serie de soluciones a los impactos también se han contemplado en el artículo. Sin embargo, es más probable que la IO también presentará muchos desafíos más frescos en un futuro próximo.

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