Büyük veri nedir?
Büyük veri; artan hacim, hız ve veri çeşitliliği sebebiyle geleneksel veri tabanlarıyla çözülemeyen veri yönetimi zorlukları açısından tanımlanabilir. Büyük veri için kullanılan çok sayıda tanım olsa da bu tanımların çoğu, büyük verinin üç temel özelliği olan "hacim, hız ve çeşitlilik" kavramlarını içermektedir:
Hacim: Terabayttan petabaytlara kadar veri aralığındadır
Çeşitlilik: Çok çeşitli kaynaklardan ve formatlardan gelen verileri (web günlükleri, sosyal medya etkileşimleri, e-ticaret ve çevrimiçi işlemler, finansal işlemler vb.) içerir
Hız: İşletmeler, verilerin oluşturulduğu andan eyleme geçirilebilir öngörülerin kullanıcılara sunulduğu zamana kadar giderek artan katı gereksinimlere sahiptir. Bu nedenle, verilerin günlükten gerçek zamana kadar nispeten kısa aralıklarda toplanması, depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesi gerekir.
Neden büyük verilere ihtiyacınız olabilir?
Yapılan tanıtımlara rağmen, pek çok kuruluş büyük veri sorunu olduğunu fark etmez veya bu sorunu, büyük veri açısından düşünmez. Genel olarak mevcut veritabanları ve uygulamalar, verilerin hacim, çeşitlilik ve hızındaki ani artışları desteklemek için ölçeklenemez duruma geldiğinde kuruluşların büyük veri teknolojilerinden yararlanması muhtemeldir.
Büyük veri zorluklarının doğru bir şekilde ele alınmaması, artan maliyetlerin yanı sıra verimlilik ve rekabet gücünün azalmasına neden olabilir. Öte yandan, sağlam bir büyük veri stratejisi, mevcut ağır iş yüklerini büyük veri teknolojilerine aktararak ve yeni fırsatlardan yararlanmak için yeni uygulamalar devreye alarak kuruluşların maliyetleri düşürmesine ve operasyonel verimlilik elde etmesine yardımcı olabilir.
Büyük veri nasıl çalışır?
Tüm veri yönetimi döngüsünü ele alan yeni araçlarla, büyük veri teknolojileri yalnızca daha büyük veri kümelerini toplamayı ve depolamayı değil, aynı zamanda yeni ve değerli öngörüleri ortaya çıkarmak için bunları analiz etmeyi de teknik ve ekonomik olarak mümkün kılar. Büyük veri işleme çoğu durumda ham verilerin toplanmasından eyleme geçirilebilir bilgilerin tüketimine kadar ortak bir veri akışını içerir.
Toplama. Ham verileri (işlemler, günlükler, mobil cihazlar ve daha fazlası) toplamak, birçok kuruluşun büyük verilerle uğraşırken karşılaştığı ilk zorluktur. İyi bir büyük veri platformu bu adımı kolaylaştırır ve geliştiricilerin yapılandırılmış verilerden yapılandırılmamış olanlara kadar çok çeşitli verileri gerçek zamanlı olarak veya toplu şekilde, her hızda almasına olanak tanır.
Depolama. Büyük veri platformları, verileri işleme görevlerinden önce veya sonra depolamak için güvenli, ölçeklenebilir ve dayanıklı bir depoya ihtiyaç duyar. Özel gereksinimlerinize bağlı olarak, aktarılmakta olan veriler için geçici depolara da ihtiyacınız olabilir.
İşleme ve Analiz Etme. Bu, verilerin genellikle sıralama, toplama, birleştirme ve hatta daha gelişmiş işlevler ve algoritmalar gerçekleştirme yoluyla ham halinden kullanılabilir bir biçime dönüştürüldüğü adımdır. Elde edilen veri kümeleri daha sonra daha fazla işlem için saklanır veya iş zekası ve veri görselleştirme araçları aracılığıyla kullanıma sunulur.
Kullanma ve Görselleştirme. Büyük veri, veri varlıklarınızdan yüksek değerli, eyleme geçirilebilir öngörüler elde etmekle ilgilidir. İdeal olarak veriler, veri kümelerinin hızlı ve kolay bir şekilde araştırılmasına olanak tanıyan self servis iş zekası ve çevik veri görselleştirme araçları aracılığıyla paydaşlara sunulur. Analizin türüne bağlı olarak, son kullanıcılar elde edilen verileri istatistiksel "tahminler" (tahmine dayalı analiz söz konusu olduğunda) veya önerilen eylemler (kuralcı analiz söz konusu olduğunda) şeklinde de kullanabilir.
Büyük Veri İşlemlerinin Evrimi
Büyük veri ekosistemi etkileyici bir hızda gelişmeye devam ediyor. Günümüzde çeşitli analiz tarzları, kuruluş içinde birden fazla işlevi destekler.
Açıklayıcı analiz, kullanıcıların "Ne oldu ve neden?" sorusunu yanıtlamasına yardımcı olur. Örnekler arasında, puan kartları ve panolar içeren geleneksel sorgu ve raporlama ortamları yer alır.
Tahmine dayalı analiz, kullanıcıların özellikteki belirli bir olayın olasılığını tahmin etmelerine yardımcı olur. Erken uyarı sistemleri, dolandırıcılık algılama, önleyici bakım uygulamaları ve tahmin, örnekler arasında sayılabilir.
Kuralcı analiz, kullanıcıya özel (kuralcı) öneriler sağlar. "X olursa ne yapmalıyım?" sorusunu ele alır.
Başlangıçta, Hadoop gibi büyük veri çerçeveleri yalnızca toplu iş yüklerini destekliyordu ve bu iş yüklerinde, büyük veri kümeleri, genellikle günlerle olmasa da saatlerle ölçülen belirli bir zaman aralığında toplu olarak işleniyordu. Bununla birlikte, öngörü elde etme süresi daha önemli hale geldikçe, büyük verilerin "hızı", gerçek zamanlı verileri ve akış verilerini işlemeyi desteklemek için Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis gibi yeni çerçevelerin evrimini körükledi.
AWS, büyük veri gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
Amazon Web Services, büyük veri uygulamalarınızı oluşturmanıza, korumanıza ve dağıtmanıza yardımcı olmak için geniş ve tam olarak entegre bir bulut bilgi işlem hizmetleri portföyü sunar. AWS sayesinde, tedarik edilecek donanım ve bakımı yapılıp ölçeklendirilmesi gereken altyapı yoktur. Bu sayede, kaynaklarınızı yeni öngörüler ortaya çıkarmaya ayırabilirsiniz. Sürekli eklenen yeni yetenekler ve özelliklerle, uzun vadeli yatırım taahhütlerinde bulunmadan her zaman en son teknolojilerden yararlanabilirsiniz.
AWS büyük veri platformu ve araçları hakkında daha fazla bilgi edinin »
Anında Erişilebilirlik
Büyük veri teknolojilerinin çoğu, uzun tedarik ve kurulum döngüleri ile sonuçlanan büyük sunucu kümeleri gerektirir. İhtiyacınız olan altyapıyı AWS ile neredeyse anında dağıtabilirsiniz. Bu, ekiplerinizin daha üretken olabileceği, yeni şeyler denemenin daha kolay olduğu ve projelerin daha erken uygulanabileceği anlamına gelir.
Geniş ve Ayrıntılı Yetenekler
Büyük veri iş yükleri, analiz etmeyi hedefledikleri veri varlıkları kadar çeşitlidir. Geniş ve ayrıntılı bir platform; hacim, hız ve veri çeşitliliğinden bağımsız olarak hemen hemen her büyük veri uygulamasını oluşturabileceğiniz ve herhangi bir iş yükünü destekleyebileceğiniz anlamına gelir. Her yıl 50'den fazla hizmetin ve yüzlerce özelliğin eklendiği AWS, bulutta büyük verileri toplamak, depolamak, işlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için gereksinim duyduğunuz her şeyi sağlar. AWS büyük veri platformu hakkında daha fazla bilgi edinin.
Güvenilir ve Güvenli
Büyük veriler, hassas verilerdir. Bu nedenle, veri varlıklarınızı güvence altına almak ve altyapınızı çevikliği kaybetmeden korumak çok önemlidir. AWS, en katı gereklilikleri karşılamak için tesisler, ağ, yazılım ve iş süreçleri genelinde yetenekler sağlar. Ortamlar; ISO 27001, FedRAMP, DoD SRG ve PCI DSS gibi sertifikalar için sürekli olarak denetlenir. Güvence programları; HIPAA, NCSC ve daha fazlası dahil olmak üzere 20'den fazla standarda uygunluğu kanıtlamanıza yardımcı olur. Daha fazla bilgi edinmek için Bulut Güvenliği Merkezi'ni ziyaret edin.
Yüzlerce Çözüm Ortağı ve Çözüm
Büyük bir çözüm ortağı ekosistemi, beceri açığını kapatmanıza ve büyük verileri kullanmaya daha hızlı başlamanıza yardımcı olabilir. Bir danışmanlık çözüm ortağından yardım almak için AWS Çözüm Ortağı Ağı'nı ziyaret edin veya tüm veri yönetimi yığınındaki pek çok araç ve uygulama arasından seçim yapın.
AWS'de Büyük Veri Çözümleri
Büyük veri zorluklarınızı çözmenize yardımcı olalım. İşinizin veya kuruluşunuzun hedeflerine daha fazla zaman ve kaynak ayırabilmek için ağır işleri bize bırakın.
AWS büyük veri çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinin »
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de büyük veri analizini kullanmaya başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
