مدیریت بیگ دیتا مدیریت بیگ دیتا یا داده های بزرگ یکی از چالش های بسیار مهم است. بیگ دیتا (Big Data) ترکیبی از داده‌های ساخت‌یافته، نیمه ساخت‌یافته و بدون ساختار است که توسط سازمان‌ها جمع‌آوری شده و می‌توانند به‌منظور ایجاد اطلاعات شفاف استخراج و در پروژه‌های یادگیری ماشین، مدل‌های پیش‌بینی کننده و دیگر برنامه‌های تحلیلی پیشرفته مورد استفاده قرار بگیرد. برای آشنایی بیشتر با بیگ دیتا می توانید مقاله بیگ دیتا چیست را مطالعه نمایید. امروز قصد داریم تا در وب سایت ایران هاستینگ 24 به نحوه مدیریت بیگ دیتا بپردازیم. با ما همراه باشید. فناوری های مدیریت بیگ دیتا Hadoop یک فریم‌ورک پردازشی منبع باز است که در سال 2006 منتشر شد، در ابتدا در مرکز اکثر معماری‌های بیگ دیتا قرار داشت. توسعه Spark و سایر موتورهای پردازشی بیشتر باعث شد تا MapReduce موتوری که در Hadoop تعبیه شده بیشتر به حاشیه رانده شود. در نتیجه، اکوسیستمی از فناوری‌های بیگ دیتا است که می‌تواند برای کاربردهای مختلف استفاده شود، اما در اغلب موارد آن‌ها با یکدیگر مستقر خواهند شد. پلتفرم‌های بیگ دیتا و خدمات مدیریت شده ارائه شده توسط فروشندگان فناوری اطلاعات، بسیاری از این فناوری‌ها را در یک بسته واحد، عمدتا برای استفاده در فضای ابری، ترکیب می‌کنند. در حال حاضر، این پلتفرم‌ها پیشنهاد می‌شود: Amazon EMR (Elastic MapReduce سابق) پلتفرم Cloudera Data Google Cloud Dataproc HPE Ezmeral Data Fabric (MapR Data Platform سابق) Microsoft Azure HDInsight سازمان‌هایی که می‌خواهند خودشان سیستم‌های بیگ دیتا را چه به‌صورت محلی و چه در فضای ابری پیاده‌سازی کنند می‌توانند در کنار Hadoop و Spark از مجموعه ابزارهای زیر استفاده کنند : مخازن ذخیره‌سازی، مانند Hadoop Distributed File System (HDFS) و سرویس‌های ذخیره‌سازی اشیا ابری که شامل Amazon Simple Storage Service (S3)، Google Cloud Storage و Azure Blob Storage می‌شود: فریم‌ورک‌های مدیریت خوشه‌بندی، مانند Kubernetes، Mesos و YARN. YARN مدیر منابع داخلی و زمان‌بندی Hadoop، که مخفف عبارت Yet Another Resource Negotiator است و معمولاً به همین فرم مخفف شناخته می‌شود. موتورهای پردازش جریان، مانند Flink ،Hudi ،Kafka ،Samza ،Storm و ماژول‌های Spark Streaming و ماژول Structured Streaming که در Spark تعبیه شده است پایگاه داده‌های NoSQL که شامل Cassandra ,Couchbase ,CouchDB ,HBase ,MarkLogic Data Hub ,MongoDB ,Neo4j ,Redis و انواع تکنولوژی‌های دیگر می‌شود موتورهای جست‌وجوی SQL مانند Drill ,Hive ,Impala ,Presto و Trino چالش‌های کلان داده در ارتباط با ظرفیت پردازش داده بیگ دیتا، طراحی یک معماری بیگ دیتا یکی از چالش‌های رایج برای کاربران محسوب می‌شود. سیستم‌های کلان داده باید متناسب با نیازهای خاص سازمان باشند. یک روحیه DIY که به تیم‌های IT و مدیریت داده نیاز دارد تا مجموعه‌ای از فناوری‌ها و ابزارهای سفارشی‌شده را کنار یکدیگر بگذارند. مدیریت بیگ دیتا به‌علاوه، استقرار و مدیریت سیستم‌های کلان داده نیازمند مهارت‌های جدید و متفاوتی نسبت به مهارت‌های مدیران پایگاه داده و توسعه‌دهندگان متمرکز بر نرم‌افزار رابطه‌ای است. هر دو مشکل را می‌توان با استفاده از یک سرویس ابری مدیریت‌شده کاهش داد، اما مدیران فناوری اطلاعات باید مراقب استفاده از فضای ابری باشند تا مطمئن شوند که هزینه‌ها از کنترل آن‌ها خارج نمی‌شود. همچنین، انتقال مجموعه‌های داده و پردازش بارهای کاری به ابر اغلب یک فرآیند پیچیده است. از جمله چالش‌های دیگر در مدیریت سیستم‌های بیگ دیتا دسترسی به داده‌ها برای دانشمندان و تحلیل‌گران به‌ویژه در محیط‌های توزیع‌شده است که شامل ترکیبی از پلتفرم‌ها و فروشگاه‌های داده متنوع است. برای کمک به تحلیل‌گران در یافتن داده‌های مرتبط، تیم‌های مدیریت بیگ دیتا و تجزیه‌وتحلیل به‌طور فزاینده‌ای به ساخت کاتالوگ‌های داده روی آورده‌اند که مدیریت متا دیتا و توابع سلسله داده را در خود جای داده است. فرآیند ادغام مجموعه‌های بیگ دیتا اغلب پیچیده است این پیچیدگی زمانی افزایش می‌یابد که تنوع و سرعت داده‌ها جزو فاکتورهای آن باشد. اصول یک استراتژی موثر مدیریت بیگ دیتا در یک سازمان، توسعه یک استراتژی بیگ دیتا مستلزم درک اهداف کسب‌وکار و داده‌هایی است که اکنون برای استفاده در دسترس هستند؛ همچنین به‌منظور دستیابی به اهداف، در صورت نیاز به داده‌های اضافی، این موضوع باید مورد ارزیابی قرار بگیرد. برای اطمینان از تمیز و منسجم بودن داده‌ها و استفاده صحیح از مجموعه‌های بیگ دیتا، برنامه حاکمیت داده و فرآیندهای مدیریت کیفیت داده مرتبط باید در اولویت قرار بگیرند. بهروش‌های دیگر برای مدیریت و آنالیز بیگ دیتا شامل تمرکز بر نیازهای کسب‌وکار برای اطلاعات در مورد تکنولوژی‌های جدید و استفاده از تجسم داده برای کمک به کشف و آنالیز داده‌ها است.
