You are here
Title
Hitachi - Büyük veri
1690'lı yıllarda, Caspar Neumann adında bir teolog, o zamanlar Aşağı Silezya'dan bulunan Breslau kentinde 1687 ve 1691 yılları arasındaki doğum, evlilik ve ölüm sayılarını topladığı bir dizi kaydı Londra Kraliyet Topluluğu sekreterliğine göndermiştir. Sekreter, bu materyali Edmund Halley ismindeki bir matematikçi ve gökbilimciye vermiştir ve Halley, bu materyali insanların ölüm yaşlarını içeren bir tablo olarak derlemiş ve böylelikle bir insanın olası ortalama yaşam beklentisini yaşlarına bağlı olarak bulmuştur. Tarihte kullanılan ilk sigorta bilgileri olan bu ortaya çıkan “yaşam tablosu”, belirli bir tutarda ödenmesi gereken yıllık ödeneği hesaplamak amacıyla kullanılmıştır.
17. yüzyılda Neumann'ın ölüm istatistikleri büyük veriydi. Breslau'nun nüfusu 34.000 kişiden oluşuyordu, dolayısıyla etkili bir veri tabanı derlemek için bilgi toplamak büyük bir sorumluluktu. Buna karşın, Halley tarafından gerçekleştirilen matematiksel analiz nispeten kolaydı.
Günümüzde çok miktarda veriye serbestçe erişilebilmektedir ancak zor olan kısım kullanılabilir bilgi çıkarmaktır.
İnsanlar büyük veriden yararlanma hakkında konuşurken, genellikle kullanılmadan önce ileri işlem gerektiren formlarda alınan yapılandırılmamış veriden söz eder. En büyük zorluklar ise görüntü, ses ve video gibi anında veri tabanına dahil edilemeyecek materyalden kaynaklanıyordu. Bunun için neler yapılabilir?
Bu tekniğe öncülük eden şirket, BlueArc ağ depolama birimlerinden bilgi, içerik deposu ve gerçek içeriğin tamamında XML kullanılan dizinleri toplayan Hitachi Data Systems'tır.
Birinci aşama çözüm veri depolamasıdır. Yani, saklamak ve üzerinde çalışmak istediğiniz verileri bir araya toplamak ve onları ortak bir formata yerleştirmek. Bu tekniğe öncülük eden şirket, BlueArc ağ depolama birimlerinden bilgi, içerik deposu ve gerçek içeriğin tamamında XML kullanılan dizinleri toplayan Hitachi Data Systems'tır. Bu, biçimden bağımsız olarak ortak bir format oluşturur ve birden fazla veri tabanını karşılaştırma sorununu ortadan kaldırmaktadır. Bu adımın önemi, sıralı olarak düzenlemeleri halinde bilgisayarların verileri yaklaşık 150.000 kat daha hızlı şekilde işlediği düşünüldüğünde aşikardır.
İkinci aşama ise veriyi “sanallaştırmaktır” – yani bir buluta koymak ve depolamayı optimum düzeye çıkarmak. Bu işlem verilerin dizinlenmesi ve ardından verilerin pahalı bilgisayar sunucularından, hiç enerji tüketmeyen “soğuk depolama” çözümlerine aktarılmasıdır. Bu aşamada Hitachi'nin yaklaşımının öne çıkmasının nedeni, hangi BT sağlayıcısının depolama sisteminin kullanıldığından bağımsız olarak, bir müşteriye ait verilerin tamamını sanallaştırabilmesidir. Tek biçimli format ve erişim, uzun süredir Hitachi'nin temel avantajlarından olmuştur. Elbette diğer sağlayıcılar da bu stratejiyi kopyalamıştır ancak Hitachi'nin öncülüğü, eğride önde yer almasına, Japon rakiplerin hiçbirinin yapmadığı bir şey yapmaya ve Japonya dışındaki pazarlarda büyümesine olanak tanımıştır.
Üçüncü aşama, bu çözümlerin değişen taleplere uyarlanması; daha hızlı ve ucuz depolama ile daha hızlı analitik teknikler sağlamaktır. Örneğin, mobil verilere yönelik özel bulutlar, platformlar genelinde dosya senkronizasyonu ve uygulamaların paylaşımını yürüten ölçeklenebilir merkezi bir depo ile ele alınacaktır. Hızlı depolama, eski disk tabanlı sistemler tarafından sunulan işleme engelini büyük oranda ortadan kaldıran Hitachi Accelerated Flash katı hal sabit sürücülerle sağlanmaktadır.
Bu gelişen alan, trafik sıkışıklarının ortadan kaldırılması ve yol kullanıcılarının güvenliğini arttırma gibi birçok fırsat sunmaktadır.
Peki, dördüncü aşama nedir? Hitachi Data System'ın Teknoloji Üst Yetkilisi Hu Yoshida'ya göre bu aşama, dünya sunucu çiftliklerinden toplanan büyük veri miktarındaki yıllık %27 artışı karşılayabilme ve bununla birlikte makineden makineye iletişimle toplanan verilerin gerçek zamanlı analizini sağlayabilmenin devamı niteliğindedir. Bu gelişen alan, trafik sıkışıklarının ortadan kaldırılması ve yol kullanıcılarının güvenliğini arttırma gibi birçok fırsat sunmaktadır. Buna ek olarak, analiz yapmak isteyen kullanıcıların erişebileceği, “veri gölleri” olarak adlandırılan yeni tipte dağıtımlı depolama sistemleri ihtiyacıdır. Ayrıca Hitachi'nin desteklediği bir diğer teknoloji olan uygun maliyetli “hibrit” bulut programlamasının devam eden büyümesidir. Bu, verileri kısmen genel erişime açık ve kısmen özel formda saklamaktadır ve kuruluşların %70'inin hâlihazırda bu çözümü değerlendirmesi nedeniyle önümüzdeki yıllarda hızlı bir büyüme beklenmektedir.
Bu yeniliklerin Edmund Halley'in yaşam tablosu kadar devrim niteliğinde bir çözüm üretip üretmemesinden bağımsız olarak yanıtlanması gereken bir soru halen ortadadır ancak büyük veriye ilişkin bu yaklaşım 21. yüzyılda, tıpkı Halley için 17. yüzyılda olduğu kadar yeni bir yöntemdir.