큐:
어떤 상황에서 빅 데이터 에코 시스템이 부상 했습니까?
ㅏ:오늘날의 빅 데이터 생태계의 출현에 기여한 많은 요인이 있지만 빅 데이터가 존재하도록 허용하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 설계로 인해 빅 데이터가 발생했다는 일반적인 합의가 있습니다.
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빅 데이터의 일반적인 정의는 다음과 같습니다. 충분히 반복적이고 손쉬운 반복 관리를 거부 할만큼 충분히 크고 복잡한 데이터 세트. 빅 데이터 세트는 종종 데이터를 처리하는 서버에서 너무 많은 작업이 필요하기 때문에 간단한 데이터베이스 네트워크에 맞지 않는 데이터 세트로 식별됩니다.
이를 염두에두고 빅 데이터를 생성 한 주요 요소는 무어의 법칙 또는 2 년마다 회로에서 트랜지스터가 두 배로 증가하여 더 작은 하드웨어 및 데이터 저장 장치 (보다 강력한 마이크로 프로세서)를 만드는 아이디어입니다. . 무어의 법칙 (Moore 's Law)과 함께 그리고 아마도 그로 인해, 액세스 가능한 소프트웨어 시스템의 컴퓨팅 능력은 개인용 컴퓨터조차도 훨씬 더 많은 양의 데이터를 처리 할 수있는 지점까지 계속 증가했으며, 비즈니스 및 뱅가드 시스템은 데이터 크기를 처리 할 수있게되었습니다. 몇 년 전에는 상상할 수 없었습니다. 개인 시스템은 소비자에게 투명한 프로세스로 킬로바이트에서 메가 바이트로, 기가 바이트로 이동했습니다. 뱅가드 시스템은 일반 시민에게 훨씬 덜 투명한 방식으로 기가 바이트에서 테라 바이트와 페타 바이트로, 제타 바이트와 같은 크기로 이동했습니다.
빅 데이터를 수용하는 또 다른 진보는 처리기가 데이터 세트를 처리하는 방식의 변화였습니다. 핸들러는 기존의 관계형 데이터베이스 설계를 통한 선형 처리가 아니라 Apache Hadoop 및 관련 하드웨어 관리와 같은 도구를 사용하여 데이터 프로세스의 병목 현상을 제거하기 시작했습니다.
그 결과 데이터 센터에 방대한 데이터 세트가 저장 및 유지되고 광범위한 기술을 통해 광범위한 용도로 액세스하는 빅 데이터 세계가 생겨납니다. 상업에서 생태, 공공 계획에서 의료에 이르기까지 빅 데이터는 점점 더 접근하기 쉬워지고 있습니다. 한편, 정부 기관 및 기타 대기업은 여전히 빅 데이터 크기의 경계를 넓히고 더욱 진보 된 솔루션을 구현하고 있습니다.
