7 progetti di Big Data interessanti a cui prestare attenzione

Big Data è la parola d'ordine oggi. Se sfruttati con saggezza, i Big Data hanno il potenziale per trasformare drasticamente le organizzazioni in meglio. E l'ondata di cambiamento è già iniziata: i Big Data stanno cambiando rapidamente il settore IT e aziendale, il settore sanitario e anche il mondo accademico. Tuttavia, la chiave per sfruttare tutto il potenziale dei Big Data è l'Open Source Software (OSS). Da quando Apache Hadoop, il primo progetto Big Data pieno di risorse è emerso, ha gettato le basi per altri progetti Big Data innovativi.

Secondo il sondaggio di Black Duck Software e North Bridge , quasi il 90% degli intervistati afferma di fare affidamento su progetti di Big Data open source per facilitare "una migliore efficienza, innovazione e interoperabilità". Ma soprattutto, è perché questi offrono loro “libertà dal blocco dei fornitori; caratteristiche competitive e capacità tecniche; possibilità di personalizzazione; e qualità generale.”

Ora, diamo un'occhiata ad alcuni dei migliori progetti di Big Data open source che consentono alle organizzazioni non solo di migliorare il loro funzionamento generale, ma anche di migliorare l'aspetto della reattività del cliente.

1. Sommario

   Raggio Apache

Questo progetto Big Data open source ha preso il nome dai due processi Big Data: Batch e Stream. Pertanto, Apache Beam consente di integrare contemporaneamente batch e streaming di dati all'interno di un'unica piattaforma unificata.

Quando si lavora con Beam, è necessario creare una pipeline di dati e scegliere di eseguirla nel framework di elaborazione preferito. La pipeline di dati è sia flessibile che portatile, eliminando così la necessità di progettare pipeline di dati separate ogni volta che si desidera scegliere un framework di elaborazione diverso. Che si tratti di batch o streaming di dati, una singola pipeline di dati può essere riutilizzata più e più volte.

2. Flusso d'aria Apache

Un progetto Big Data open source di Airbnb, Airflow è stato appositamente progettato per automatizzare, organizzare e ottimizzare progetti e processi attraverso la pianificazione intelligente delle pipeline Beam. Consente di pianificare e monitorare le pipeline di dati come grafici aciclici diretti (DAG).
Airflow pianifica le attività in un array e le esegue in base alla loro dipendenza. La caratteristica migliore di Airflow sono probabilmente le ricche utilità della riga di comando che rendono le attività complesse sui DAG molto più convenienti. Poiché la configurazione di Airflow funziona su codici Python, offre un'esperienza utente molto dinamica.

3. Apache Scintilla

Spark è una delle scelte più popolari delle organizzazioni di tutto il mondo per il cluster computing. Questo progetto Big Data è dotato di uno scheduler DAG all'avanguardia, un motore di esecuzione e un ottimizzatore di query, Spark consente un'elaborazione dei dati super veloce. Puoi eseguire Spark su Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes o nel cloud per raccogliere dati da diverse origini.
È stato ulteriormente ottimizzato per facilitare l'analisi interattiva dello streaming in cui è possibile analizzare enormi set di dati storici integrati con dati in tempo reale per prendere decisioni in tempo reale. La creazione di app parallele è ora più facile che mai con gli 80 operatori di alto livello di Spark che consentono di codificare in modo interattivo in Java, Scala, Python, R e SQL. Oltre a questo, include anche un impressionante stack di librerie come DataFrames, MLlib, GraphX ​​e Spark Streaming.

4. Apache Zeppelin

Un altro progetto creativo di Big Data, Apache Zeppelin, è stato creato presso gli NFLabs in Corea del Sud. Zeppelin è stato sviluppato principalmente per fornire l'infrastruttura web front-end per Spark. Basandosi su un approccio basato su notebook, Zeppelin consente agli utenti di interagire senza problemi con le app Spark per l'importazione, l'esplorazione e la visualizzazione dei dati. Pertanto, non è necessario creare moduli o plug-in separati per le app Spark quando si utilizza Zeppelin.

Apache Zeppelin Interpreter è probabilmente la caratteristica più impressionante di questo progetto Big Data. Ti consente di collegare qualsiasi back-end di elaborazione dati a Zeppelin. L'interprete Zeppelin supporta Spark, Python, JDBC, Markdown e Shell.

5. Apache Cassandra

Se stai cercando un database scalabile e ad alte prestazioni, Cassandra è la scelta ideale per te. Ciò che lo rende uno dei migliori OSS sono le sue caratteristiche di scalabilità lineare e tolleranza agli errori che consentono di replicare i dati su più nodi sostituendo contemporaneamente i nodi difettosi, senza spegnere nulla!

In Cassandra, tutti i nodi in un cluster sono identici e tolleranti ai guasti. Quindi, non devi mai preoccuparti di perdere dati, anche se un intero data center si guasta. È ulteriormente ottimizzato con componenti aggiuntivi come Hinted Handoff e Read Repair che migliorano la velocità di lettura e scrittura man mano che vengono aggiunte nuove macchine alla struttura esistente.

6. TensorFlow

TensorFlow è stato creato da ricercatori e ingegneri di Google Brain per supportare ML e deep learning. È stata progettata come una libreria OSS per alimentare calcoli numerici flessibili e ad alte prestazioni su una serie di piattaforme come CPU, GPU e TPU, solo per citarne alcune.
La versatilità e la flessibilità di TensorFlow consentono inoltre di sperimentare molti nuovi algoritmi ML, aprendo così le porte a nuove possibilità nell'apprendimento automatico. I magnati del settore come Google, Intel, eBay, DeepMind, Uber e Airbnb utilizzano con successo TensorFlow per innovare e migliorare costantemente l'esperienza del cliente.

7. Kubernetes

Si tratta di un sistema di supporto operativo sviluppato per il ridimensionamento, la distribuzione e la gestione delle applicazioni container. Raggruppa i contenitori all'interno di un'applicazione in piccole unità per facilitare l'esplorazione e la gestione senza intoppi.
Kubernetes ti consente di sfruttare le infrastrutture cloud ibride o pubbliche per ottenere dati e spostare i carichi di lavoro senza interruzioni. Dispone automaticamente i container in base alle loro dipendenze, combinando accuratamente i carichi di lavoro principali e quelli più efficienti in un ordine che migliora l'utilizzo delle risorse di dati. Oltre a questo, Kubernetes è autorigenerante: rileva e uccide i nodi che non rispondono e sostituisce e ripianifica i contenitori quando un nodo si guasta.

Questi progetti di Big Data hanno un enorme potenziale per aiutare le aziende a "reinventare la ruota" e promuovere l'innovazione. Mentre continuiamo a fare più progressi nei Big Data, si spera che in futuro compariranno progetti Big Data più pieni di risorse, aprendo nuove strade di esplorazione. Tuttavia, il solo utilizzo di questi progetti Big Data non è sufficiente.

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Devi sforzarti di diventare un membro attivo della comunità OSS contribuendo con le tue scoperte tecnologiche e i tuoi progressi alla piattaforma in modo che anche gli altri possano trarre vantaggio da te.
Come affermato da Jean-Baptiste Onofre :

“È una vittoria per tutti. Contribuisci a monte del progetto in modo che gli altri traggano vantaggio dal tuo lavoro, ma anche la tua azienda tragga vantaggio dal loro lavoro. Significa più feedback, più nuove funzionalità, più problemi potenzialmente risolti".

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