注意が必要な7つの興味深いビッグデータプロジェクト

ビッグデータは今日の流行語です。 ビッグデータを賢く活用すると、組織を大幅に改善する可能性があります。 そして、変化の波はすでに始まっています。ビッグデータは、ITおよびビジネス部門、医療業界、そして学界も急速に変化しています。 ただし、ビッグデータの可能性を最大限に活用するための鍵は、オープンソースソフトウェア（OSS）です。 最初の機知に富んだビッグデータプロジェクトであるApacheHadoopが登場して以来、他の革新的なビッグデータプロジェクトの基盤を築いてきました。

Black DuckSoftwareとNorthBridgeの調査によると、回答者の90％近くが、 「効率、革新、相互運用性の向上」を促進するためにオープンソースのビッグデータプロジェクトに依存していると主張しています。 しかし、最も重要なのは、これらが「ベンダーロックインからの解放」を提供するためです。 競争力のある機能と技術的能力。 カスタマイズする能力; そして全体的な品質。」

それでは、組織が全体的な機能を向上させるだけでなく、顧客の応答性の側面を強化することを可能にしている、最高のオープンソースビッグデータプロジェクトのいくつかをチェックしてみましょう。

1. 目次

   Apache Beam

このオープンソースのビッグデータプロジェクトの名前は、バッチとストリームの2つのビッグデータプロセスに由来しています。 したがって、Apache Beamを使用すると、データのバッチとストリーミングの両方を単一の統合プラットフォーム内に同時に統合できます。

Beamを使用する場合は、1つのデータパイプラインを作成し、それを好みの処理フレームワークで実行することを選択する必要があります。 データパイプラインは柔軟性と移植性の両方を備えているため、別の処理フレームワークを選択するたびに個別のデータパイプラインを設計する必要がありません。 データのバッチまたはストリーミングのいずれであっても、単一のデータパイプラインを何度も再利用できます。

2. Apacheエアフロー

AirbnbによるオープンソースのビッグデータプロジェクトであるAirflowは、ビームパイプラインのスマートスケジューリングを通じてプロジェクトとプロセスを自動化、整理、最適化するように特別に設計されています。 これにより、データパイプラインを有向非巡回グラフ（DAG）としてスケジュールおよび監視できます。
Airflowは、配列内のタスクをスケジュールし、それらの依存関係に従ってそれらを実行します。 Airflowの最も優れた機能は、DAGでの複雑なタスクを非常に便利にする豊富なコマンドラインユーティリティです。 Airflowの構成はPythonコードで実行されるため、非常に動的なユーザーエクスペリエンスを提供します。

3. Apache Spark

Sparkは、クラスターコンピューティングに関して世界中の組織で最も人気のある選択肢の1つです。 このビッグデータプロジェクトには、最先端のDAGスケジューラ、実行エンジン、クエリオプティマイザーが搭載されており、Sparkは超高速のデータ処理を可能にします。 SparkをHadoop、Apache Mesos、Kubernetes、またはクラウドで実行して、さまざまなソースからデータを収集できます。
さらに最適化され、ライブデータで補完された大量の履歴データセットを分析してリアルタイムで意思決定を行うことができるインタラクティブなストリーミング分析を容易にします。 並列アプリの構築は、Java、Scala、Python、R、およびSQLでインタラクティブにコーディングできるSparkの80の高レベル演算子を使用してこれまでになく簡単になりました。 これとは別に、DataFrames、MLlib、GraphX、SparkStreamingなどのライブラリの印象的なスタックも含まれています。

4. アパッチゼッペリン

もう1つの独創的なビッグデータプロジェクトであるApacheZeppelinは、韓国のNFLabsで作成されました。 Zeppelinは、主にSparkのフロントエンドWebインフラストラクチャを提供するために開発されました。 ノートブックベースのアプローチに基づいて、Zeppelinを使用すると、ユーザーはSparkアプリとシームレスに対話して、データの取り込み、データの探索、およびデータの視覚化を行うことができます。 したがって、Zeppelinを使用する場合、Sparkアプリ用に個別のモジュールやプラグインを作成する必要はありません。

Apache Zeppelin Interpreterは、おそらくこのビッグデータプロジェクトの最も印象的な機能です。 これにより、任意のデータ処理バックエンドをZeppelinにプラグインできます。 Zeppelinインタープリターは、Spark、Python、JDBC、Markdown、およびShellをサポートしています。

5. Apache Cassandra

スケーラブルで高性能なデータベースをお探しの場合は、Cassandraが理想的な選択肢です。 最高のOSSの1つであるのは、線形スケーラビリティとフォールトトレランス機能であり、何もシャットダウンせずに、障害のあるノードを同時に置き換えると同時に、複数のノード間でデータを複製できます。

Cassandraでは、クラスター内のすべてのノードは同一であり、フォールトトレラントです。 したがって、データセンター全体に障害が発生した場合でも、データが失われることを心配する必要はありません。 また、HintedHandoffやReadRepairなどのアドオンを使用してさらに最適化され、既存の構造に新しいマシンが追加されたときの読み取りと書き込みのスループットが向上します。

6. TensorFlow

TensorFlowは、MLとディープラーニングをサポートするためにGoogleBrainの研究者とエンジニアによって作成されました。 OSSライブラリとして設計されており、CPU、GPU、TPUなどの一連のプラットフォーム全体で高性能で柔軟な数値計算を実現します。
TensorFlowの汎用性と柔軟性により、多くの新しいMLアルゴリズムを試すことができるため、機械学習の新しい可能性への扉が開かれます。 Google、Intel、eBay、DeepMind、Uber、Airbnbなどの業界の大物は、TensorFlowを使用して、顧客エクスペリエンスを絶えず革新および改善しています。

7. Kubernetes

これは、コンテナアプリケーションのスケーリング、展開、および管理のために開発された運用サポートシステムです。 アプリケーション内のコンテナーを小さなユニットにまとめて、スムーズな探索と管理を容易にします。
Kubernetesを使用すると、ハイブリッドまたはパブリッククラウドインフラストラクチャを活用してデータを調達し、ワークロードをシームレスに移動できます。 依存関係に従ってコンテナーを自動的に配置し、データリソースの使用率を高めるために、重要なワークロードとベストエフォートのワークロードを慎重に混合します。 これとは別に、Kubernetesは自己修復機能を備えています。応答しないノードを検出して強制終了し、ノードに障害が発生したときにコンテナを置き換えて再スケジュールします。

これらのビッグデータプロジェクトは、企業が「車輪の再発明」を行い、イノベーションを促進するのに役立つ大きな可能性を秘めています。 私たちがビッグデータでさらに進歩を続けるにつれて、うまくいけば、より多くのそのような機知に富んだビッグデータプロジェクトが将来出現し、探索の新しい道を開くでしょう。 ただし、これらのビッグデータプロジェクトを使用するだけでは十分ではありません。

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他の人もあなたから利益を得ることができるように、あなたはあなた自身の技術的発見と進歩をプラットフォームに貢献することによってOSSコミュニティの積極的なメンバーになるよう努力しなければなりません。
Jean-Baptiste Onofreが書いたように：

「それはお互いに有利です。 あなたはプロジェクトの上流に貢献して、他の人があなたの仕事から利益を得るようにしますが、あなたの会社も彼らの仕事から利益を得ます。 それは、より多くのフィードバック、より多くの新機能、より潜在的に修正された問題を意味します。」

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