7 โครงการบิ๊กดาต้าที่น่าสนใจที่คุณต้องระวัง

Big Data เป็นคำศัพท์ประจำวันนี้ เมื่อควบคุมอย่างชาญฉลาด Big Data ถือศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงองค์กรให้ดีขึ้นอย่างมาก และกระแสแห่งการเปลี่ยนแปลงได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว – บิ๊กดาต้ากำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในภาคไอทีและธุรกิจ อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ และสถาบันการศึกษาด้วย อย่างไรก็ตาม กุญแจสำคัญในการใช้ประโยชน์จาก Big Data อย่างเต็มศักยภาพคือ Open Source Software (OSS) นับตั้งแต่ Apache Hadoop โปรเจ็กต์ Big Data อันทรงคุณค่าโครงการแรกเริ่มปรากฏให้เห็น ได้วางรากฐานสำหรับโปรเจ็กต์ Big Data ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ

จากการ สำรวจของ Black Duck Software และ North Bridge พบ ว่าเกือบ 90% ของผู้ตอบแบบสอบถามยืนยันว่าพวกเขาพึ่งพาโครงการโอเพ่นซอร์ส Big Data เพื่ออำนวยความสะดวก "เพิ่มประสิทธิภาพ นวัตกรรม และการทำงานร่วมกัน" แต่ที่สำคัญที่สุด เป็นเพราะสิ่งเหล่านี้ทำให้พวกเขา "เป็นอิสระจากการล็อคอินของผู้ขาย ลักษณะการแข่งขันและความสามารถทางเทคนิค ความสามารถในการปรับแต่ง; และคุณภาพโดยรวม”

ตอนนี้ ให้เราตรวจสอบโครงการโอเพ่นซอร์ส Big Data ที่ดีที่สุดบางโครงการที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ ไม่เพียงแต่ปรับปรุงการทำงานโดยรวม แต่ยังปรับปรุงด้านการตอบสนองต่อลูกค้าอีกด้วย

1. สารบัญ

   Apache Beam

โปรเจ็กต์ Big Data แบบโอเพนซอร์สนี้ได้ชื่อมาจากกระบวนการ Big Data สองกระบวนการ นั่นคือ Batch และ Stream ดังนั้น Apache Beam ช่วยให้คุณสามารถรวมทั้งแบทช์และการสตรีมข้อมูลพร้อมกันภายในแพลตฟอร์มเดียว

เมื่อทำงานกับ Beam คุณต้องสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลหนึ่งรายการและเลือกเรียกใช้บนเฟรมเวิร์กการประมวลผลที่คุณต้องการ ไปป์ไลน์ข้อมูลมีทั้งความยืดหยุ่นและพกพาได้ จึงไม่จำเป็นต้องออกแบบไปป์ไลน์ข้อมูลแยกทุกครั้งที่คุณต้องการเลือกเฟรมเวิร์กการประมวลผลที่แตกต่างกัน ไม่ว่าจะเป็นแบทช์หรือการสตรีมข้อมูล ไปป์ไลน์ข้อมูลเดียวก็สามารถนำมาใช้ซ้ำได้ครั้งแล้วครั้งเล่า

2. Apache Airflow

โครงการ Big Data แบบโอเพนซอร์สของ Airbnb นั้น Airflow ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อให้เป็นระบบอัตโนมัติ จัดระเบียบ และเพิ่มประสิทธิภาพโครงการและกระบวนการต่างๆ ผ่านการตั้งเวลาอันชาญฉลาดของท่อส่งบีม ช่วยให้คุณสามารถกำหนดเวลาและตรวจสอบไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นกราฟ acyclic กำกับ (DAGs)
กระแสลมจัดกำหนดการงานในอาร์เรย์และดำเนินการตามการขึ้นต่อกัน คุณลักษณะที่ดีที่สุดของ Airflow น่าจะเป็นยูทิลิตีบรรทัดคำสั่งที่หลากหลายซึ่งทำให้งานที่ซับซ้อนบน DAG มีความสะดวกมากขึ้น เนื่องจากการกำหนดค่าของ Airflow ทำงานบนโค้ด Python จึงมอบประสบการณ์ผู้ใช้แบบไดนามิกมาก

3. Apache Spark

Spark เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดขององค์กรทั่วโลกสำหรับการประมวลผลแบบคลัสเตอร์ โปรเจ็กต์ Big Data นี้มาพร้อมกับตัวจัดกำหนดการ DAG ที่ล้ำสมัย เอ็นจิ้นการดำเนินการ และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น Spark ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว คุณสามารถเรียกใช้ Spark บน Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes หรือในระบบคลาวด์เพื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลาย
ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพิ่มเติมเพื่ออำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์การสตรีมแบบโต้ตอบ ซึ่งคุณสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลในอดีตจำนวนมหาศาล เสริมด้วยข้อมูลสดเพื่อการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ การสร้างแอพคู่ขนานนั้นง่ายกว่าที่เคยด้วยตัวดำเนินการระดับสูง 80 ตัวของ Spark ที่ให้คุณเขียนโค้ดแบบโต้ตอบใน Java, Scala, Python, R และ SQL นอกเหนือจากนี้ ยังมีไลบรารี่ที่น่าประทับใจ เช่น DataFrames, MLlib, GraphX ​​และ Spark Streaming

4. Apache Zeppelin

โครงการ Big Data ที่สร้างสรรค์อีกโครงการหนึ่ง Apache Zeppelin ถูกสร้างขึ้นที่ NFLabs ในเกาหลีใต้ Zeppelin ได้รับการพัฒนาเป็นหลักเพื่อจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานเว็บส่วนหน้าสำหรับ Spark Zeppelin ทำงานโดยใช้โน้ตบุ๊กเพื่อให้ผู้ใช้โต้ตอบกับแอป Spark ได้อย่างราบรื่นสำหรับการนำเข้าข้อมูล การสำรวจข้อมูล และการแสดงภาพข้อมูล ดังนั้น คุณไม่จำเป็นต้องสร้างโมดูลหรือปลั๊กอินแยกต่างหากสำหรับแอป Spark เมื่อใช้ Zeppelin

Apache Zeppelin Interpreter น่าจะเป็นคุณสมบัติที่น่าประทับใจที่สุดของโครงการ Big Data นี้ อนุญาตให้คุณเสียบแบ็กเอนด์การประมวลผลข้อมูลใด ๆ กับ Zeppelin ล่าม Zeppelin รองรับ Spark, Python, JDBC, Markdown และ Shell

5. Apache Cassandra

หากคุณกำลังมองหาฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสูง Cassandra เป็นตัวเลือกในอุดมคติของคุณ สิ่งที่ทำให้เป็นหนึ่งใน OSS ที่ดีที่สุดคือคุณสมบัติความสามารถในการปรับขนาดเชิงเส้นและความทนทานต่อข้อผิดพลาดที่ช่วยให้คุณจำลองข้อมูลข้ามโหนดหลาย ๆ ตัวพร้อม ๆ กันแทนที่โหนดที่ผิดพลาดโดยไม่ต้องปิดอะไรเลย!

ใน Cassandra โหนดทั้งหมดในคลัสเตอร์จะเหมือนกันและทนต่อข้อผิดพลาด ดังนั้น คุณไม่ต้องกังวลว่าข้อมูลจะสูญหาย แม้ว่าศูนย์ข้อมูลทั้งหมดจะล้มเหลวก็ตาม มีการเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติมด้วยส่วนเสริม เช่น Hinted Handoff และ Read Repair ที่ปรับปรุงการอ่านและเขียนปริมาณงานเมื่อและเมื่อเครื่องจักรใหม่ถูกเพิ่มลงในโครงสร้างที่มีอยู่

6. TensorFlow

TensorFlow สร้างขึ้นโดยนักวิจัยและวิศวกรของ Google Brain เพื่อรองรับ ML และการเรียนรู้เชิงลึก ได้รับการออกแบบให้เป็นไลบรารี OSS เพื่อขับเคลื่อนการคำนวณเชิงตัวเลขประสิทธิภาพสูงและยืดหยุ่นในอาร์เรย์ของแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น CPU, GPU และ TPU เป็นต้น
ความเก่งกาจและความยืดหยุ่นของ TensorFlow ยังช่วยให้คุณทดลองกับอัลกอริธึม ML ใหม่ๆ ได้มากมาย ซึ่งจะเป็นการเปิดประตูสู่ความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้มีอิทธิพลในอุตสาหกรรมเช่น Google, Intel, eBay, DeepMind, Uber และ Airbnb ประสบความสำเร็จในการใช้ TensorFlow เพื่อสร้างสรรค์และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างต่อเนื่อง

7. Kubernetes

เป็นระบบสนับสนุนการปฏิบัติงานที่พัฒนาขึ้นสำหรับการปรับขนาด การปรับใช้ และการจัดการแอปพลิเคชันคอนเทนเนอร์ โดยจะรวมคอนเทนเนอร์ภายในแอปพลิเคชันเป็นหน่วยเล็กๆ เพื่ออำนวยความสะดวกในการสำรวจและการจัดการที่ราบรื่น
Kubernetes ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์แบบไฮบริดหรือสาธารณะเพื่อแหล่งข้อมูลและย้ายปริมาณงานได้อย่างราบรื่น โดยจะจัดเรียงคอนเทนเนอร์ตามการพึ่งพาโดยอัตโนมัติ ผสมปริมาณงานที่สำคัญและพยายามอย่างดีที่สุดอย่างระมัดระวังตามลำดับที่ช่วยเพิ่มการใช้ทรัพยากรข้อมูลของคุณ นอกจากนี้ Kubernetes ยังรักษาตัวเองได้ด้วย โดยจะตรวจจับและฆ่าโหนดที่ไม่ตอบสนอง รวมทั้งเปลี่ยนและกำหนดเวลาคอนเทนเนอร์ใหม่เมื่อโหนดล้มเหลว

โครงการบิ๊กดาต้าเหล่านี้มีศักยภาพมหาศาลในการช่วยให้บริษัทต่างๆ 'คิดค้นวงล้อใหม่' และส่งเสริมนวัตกรรม ในขณะที่เรามีความคืบหน้าใน Big Data มากขึ้น หวังว่าโครงการ Big Data ที่เปี่ยมไปด้วยความรู้เหล่านี้จะปรากฏขึ้นอีกในอนาคต ซึ่งจะเป็นการเปิดช่องทางใหม่ในการสำรวจ อย่างไรก็ตาม เพียงแค่ใช้โครงการบิ๊กดาต้าเหล่านี้ไม่เพียงพอ

ดูวิดีโอยูทูบ
คุณต้องมุ่งมั่นที่จะเป็นสมาชิกที่กระตือรือร้นของชุมชน OSS โดยสนับสนุนการค้นพบทางเทคโนโลยีของคุณเองและก้าวหน้าไปสู่แพลตฟอร์มเพื่อให้ผู้อื่นได้รับประโยชน์จากคุณเช่นกัน
ตามที่ Jean-Baptiste Onofre พูด ไว้:

“มันเป็น win-win. คุณมีส่วนร่วมในโครงการต้นน้ำเพื่อให้ผู้อื่นได้รับประโยชน์จากงานของคุณ แต่บริษัทของคุณก็ได้รับประโยชน์จากงานของพวกเขาเช่นกัน นั่นหมายถึงการตอบรับที่มากขึ้น คุณสมบัติใหม่มากขึ้น ปัญหาที่อาจได้รับการแก้ไขมากขึ้น”

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว