7 Proyek Big Data Menarik yang Perlu Anda Waspadai

Big Data adalah kata kunci saat ini. Ketika dimanfaatkan dengan bijak, Big Data memiliki potensi untuk mengubah organisasi menjadi lebih baik secara drastis. Dan gelombang perubahan telah dimulai – Big Data dengan cepat mengubah sektor TI dan bisnis, industri perawatan kesehatan, serta akademisi juga. Namun, kunci untuk memanfaatkan seluruh potensi Big Data adalah Open Source Software (OSS). Sejak Apache Hadoop, proyek Big Data pertama yang banyak akal muncul, ia telah meletakkan dasar untuk proyek Big Data inovatif lainnya.

Menurut survei Black Duck Software dan North Bridge , hampir 90% responden menyatakan bahwa mereka mengandalkan proyek Big Data open source untuk memfasilitasi “peningkatan efisiensi, inovasi, dan interoperabilitas.” Tetapi yang paling penting, ini karena mereka menawarkan “kebebasan dari penguncian vendor; fitur kompetitif dan kemampuan teknis; kemampuan untuk menyesuaikan; dan kualitas secara keseluruhan.”

Sekarang, mari kita periksa beberapa proyek Big Data open source terbaik yang memungkinkan organisasi tidak hanya meningkatkan fungsi mereka secara keseluruhan tetapi juga meningkatkan aspek responsivitas pelanggan mereka.

1. Daftar isi

   Apache Beam

Proyek Big Data open source ini mendapatkan namanya dari dua proses Big Data – Batch dan Stream. Dengan demikian, Apache Beam memungkinkan Anda untuk mengintegrasikan batch dan streaming data secara bersamaan dalam satu platform terpadu.

Saat bekerja dengan Beam, Anda perlu membuat satu saluran data dan memilih untuk menjalankannya pada kerangka pemrosesan pilihan Anda. Saluran data fleksibel dan portabel, sehingga menghilangkan kebutuhan untuk merancang saluran data terpisah setiap kali Anda ingin memilih kerangka kerja pemrosesan yang berbeda. Baik itu batch atau streaming data, satu jalur data dapat digunakan berulang kali.

2. Aliran Udara Apache

Sebuah proyek Big Data open source oleh Airbnb, Airflow telah dirancang khusus untuk mengotomatisasi, mengatur, dan mengoptimalkan proyek dan proses melalui penjadwalan cerdas saluran pipa Beam. Ini memungkinkan Anda untuk menjadwalkan dan memantau saluran data sebagai grafik asiklik terarah (DAG).
Aliran udara menjadwalkan tugas dalam array dan menjalankannya sesuai dengan ketergantungannya. Fitur terbaik Airflow mungkin adalah utilitas baris perintah yang kaya yang membuat tugas kompleks pada DAG jauh lebih nyaman. Karena konfigurasi Airflow berjalan pada kode Python, ia menawarkan pengalaman pengguna yang sangat dinamis.

3. Apache Spark

Spark adalah salah satu pilihan paling populer dari organisasi di seluruh dunia untuk komputasi cluster. Proyek Big Data ini dilengkapi dengan penjadwal DAG canggih, mesin eksekusi, dan pengoptimal kueri, Spark memungkinkan pemrosesan data super cepat. Anda dapat menjalankan Spark di Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, atau di cloud untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber.
Ini telah dioptimalkan lebih lanjut untuk memfasilitasi analitik streaming interaktif di mana Anda dapat menganalisis kumpulan data historis besar yang dilengkapi dengan data langsung untuk membuat keputusan secara real-time. Membangun aplikasi paralel sekarang lebih mudah dari sebelumnya dengan 80 operator tingkat tinggi Spark yang memungkinkan Anda membuat kode secara interaktif di Java, Scala, Python, R, dan SQL. Selain itu, ini juga mencakup tumpukan perpustakaan yang mengesankan seperti DataFrames, MLlib, GraphX, dan Spark Streaming.

4. Apache Zeppelin

Proyek Big Data inventif lainnya, Apache Zeppelin dibuat di NFLabs di Korea Selatan. Zeppelin terutama dikembangkan untuk menyediakan infrastruktur web front-end untuk Spark. Rooting pada pendekatan berbasis notebook, Zeppelin memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan mulus dengan aplikasi Spark untuk penyerapan data, eksplorasi data, dan visualisasi data. Jadi, Anda tidak perlu membuat modul atau plugin terpisah untuk aplikasi Spark saat menggunakan Zeppelin.

Apache Zeppelin Interpreter mungkin adalah fitur paling mengesankan dari proyek Big Data ini. Ini memungkinkan Anda untuk memasangkan backend pemrosesan data apa pun ke Zeppelin. Interpreter Zeppelin mendukung Spark, Python, JDBC, Markdown, dan Shell.

5. Apache Cassandra

Jika Anda mencari database yang skalabel dan berkinerja tinggi, Cassandra adalah pilihan ideal untuk Anda. Apa yang menjadikannya salah satu OSS terbaik, adalah skalabilitas linier dan fitur toleransi kesalahannya yang memungkinkan Anda mereplikasi data di beberapa node sekaligus mengganti node yang salah, tanpa mematikan apa pun!

Di Cassandra, semua node dalam sebuah cluster identik dan toleran terhadap kesalahan. Jadi, Anda tidak perlu khawatir kehilangan data, bahkan jika seluruh pusat data gagal. Ini lebih dioptimalkan dengan add-on seperti Hinted Handoff dan Read Repair yang meningkatkan throughput membaca dan menulis saat dan ketika mesin baru ditambahkan ke struktur yang ada.

6. TensorFlow

TensorFlow dibuat oleh peneliti dan insinyur Google Brain untuk mendukung ML dan pembelajaran mendalam. Ini telah dirancang sebagai perpustakaan OSS untuk mendukung komputasi numerik berkinerja tinggi dan fleksibel di berbagai platform seperti CPU, GPU, dan TPU, untuk beberapa nama.
Fleksibilitas dan fleksibilitas TensorFlow juga memungkinkan Anda bereksperimen dengan banyak algoritme ML baru, sehingga membuka pintu untuk kemungkinan baru dalam pembelajaran mesin. Tokoh industri seperti Google, Intel, eBay, DeepMind, Uber, dan Airbnb berhasil menggunakan TensorFlow untuk berinovasi dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara konstan.

7. Kubernetes

Ini adalah sistem pendukung operasi yang dikembangkan untuk penskalaan, penerapan, dan pengelolaan aplikasi kontainer. Ini mengelompokkan kontainer dalam aplikasi menjadi unit-unit kecil untuk memfasilitasi eksplorasi dan manajemen yang lancar.
Kubernetes memungkinkan Anda memanfaatkan infrastruktur hybrid atau cloud publik untuk mendapatkan data dan memindahkan beban kerja dengan mulus. Ini secara otomatis mengatur wadah sesuai dengan dependensinya, dengan hati-hati mencampur beban kerja penting dan upaya terbaik dalam urutan yang meningkatkan pemanfaatan sumber daya data Anda. Selain itu, Kubernetes menyembuhkan dirinya sendiri – ia mendeteksi dan membunuh node yang tidak responsif dan mengganti serta menjadwal ulang container ketika sebuah node gagal.

Proyek Big Data ini memiliki potensi besar untuk membantu perusahaan 'menemukan kembali roda' dan mendorong inovasi. Seiring kami terus membuat lebih banyak kemajuan dalam Big Data, semoga, lebih banyak proyek Big Data yang banyak akal seperti itu akan muncul di masa depan, membuka jalan eksplorasi baru. Namun, menggunakan proyek Big Data ini saja tidak cukup.

Tonton video youtubenya.
Anda harus berusaha untuk menjadi anggota aktif komunitas OSS dengan menyumbangkan penemuan dan kemajuan teknologi Anda sendiri ke platform sehingga orang lain juga dapat memperoleh manfaat dari Anda.
Seperti yang dikemukakan oleh Jean-Baptiste Onofre :

“Ini adalah win-win. Anda berkontribusi di hulu proyek sehingga orang lain mendapat manfaat dari pekerjaan Anda, tetapi perusahaan Anda juga mendapat manfaat dari pekerjaan mereka. Ini berarti lebih banyak umpan balik, lebih banyak fitur baru, lebih banyak masalah yang berpotensi diperbaiki.”

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.