לקראת אירוע | האמת על BIG DATA ותשתיות IT
מקורות ה-BIG DATA
ישנם מספר מקורות התורמים להיווצרות של ה-BIG DATA:
1. מידע אינטרנטי – מידע הקיים מחוץ לבסיסי המידע הארגוניים בעיקר בסביבות ה-Social Media.
2. קבצי מולטימדיה (AUDIO ו-VIDEO) בהיקפים גדולים, שהמידע בהם אינו מובנה או מובנה למחצה, כגון: הדמיות רפואיות, תמונות, סרטים, מסמכים סרוקים.
3. מידע המיוצר על ידי מכונות, מכשירים סלולאריים ועוד
תועלות ה-BIG DATA
מחקרים שונים הראו שארגונים אשר הפיקו תובנות מ-BIG DATA גברו על מתחריהם. הדוגמאות לכך מצויות בכל תחום: שיווק (פעילויות Cross Selling, שיווק מבוסס מיקום, ניתוח התנהגות צרכנים בנקודות המכירה, זיהוי סגמנטים ונישות); שרשרת אספקה (התייעלות של מערכי ההפצה וחידוש המלאי בעיקר במקורות הצריכה); סחר אלקטרוני (קביעת מחיר, שינויי מגוון, איתור התנהגות גולשים), ועוד.
תשתיות IT ו-BIG DATA
אחסון
יעילות מערכי האחסון – Storage בהתמודדותם עם ה-BIG DATA נמדדת בהתאם לפרמטרים הבאים: יכולת גידול, קצבי גישה ושיתופיות.
אומר משה כץ, ארכיטקט פתרונות בא.מ.ת מיחשוב: "בעולם ה-BIG DATA צריך לאפשר לארגון יותר יכולת אחסון עם פחות מורכבות בניהול". בכנס יוצגו טכנולוגיות חדשניות מבית סימנטק, הכלולות בחבילת ה-Storage Foundation – פלטפורמה לניהול האחסון וזמינות שירותים. הטכנולוגיה מאפשרת ניצול יעיל יותר של סביבת ה"ענן הפרטי" ומתבססת על מספר מרכיבים:
• Dedup – חסכון בעלויות דיסקים, המושג על ידי שיטת דחיה מתקדמת
• Storage Templates – הגדרת תשתית אחסון לפי תבנית מוגדרת מראש, מענה מהיר לדרישות להקצאת אחסון
• VBS – Virtual Business Server ניהול זמינות של מערכות מההיבט העסקי
• VOM – ניהול אחסון, זמינות ויעילות התשתיות ממערכת מרכזית
• Virtual Store – תשתית ניהול אחסון למערכות VDI גדולות
נתוני מכונות (Machine Data)
המכונות בארגון (מערכות ה-IT והתשתיות) בסביבות השונות: פיזיות וירטואליות וב"ענן", מייצרות נתונים רבי ערך הכוללים, בין השאר: תיעוד של פעולות המשתמשים, התנהגות לקוחות, איומי אבטחה, פעולות מרמה ועוד.
מציין יואל יעקובסן, CTO בא.מ.ת מיחשוב: "שימוש בטכנולוגיה כגון Splunk מאפשר לנתח נתוני מכונה (נתונים שהמערכות מייצרות על הפעילות שלהן, כגון: יומני אירועים של מערכות, קבצי קונפיגורציה, נתוני שימוש וביצועים ועוד) באופן מרכזי ובעלות הטמעה נמוכה. שימוש ב-Splunk מאפשר לקצר באופן ניכר את זמן ההגעה לפתרון של בעיות בסביבה מורכבת של מערכות, מאחר והוא מאפשר לנתח התנהגות של מערכות מורכבות ולהגיע במהירות לשורש הבעיה. הטמעתו מאפשרת ניהול מרכזי של סביבת תשתיות IT גדולה ומורכבת באמצעות צוות מצומצם".
BIG DATA MACHINES
הצורך לאחסן ולנתח במהירות מידע רב, הביא לפיתוחן של מכונות ייעודיות לניהול וניתוח היקפי מידע רחבים. יתרונן של מכונות אלו באינטגרציה, שתוכננה ויושמה מראש, בין מערך האחסון, בסיס הנתונים, התקשורת ומערכות חקר הנתונים – BI.
ירון אטשולר, מנהל פעילות בסיסי הנתונים בא.מ.ת מיחשוב: "ארגונים יבצעו הסבות מתשתיות מסורתיות לתשתיות מבוססות BIG DATA MACHINES. הפתרונות בתחום זה בשלים לגמרי והוטמעו גם בקרב ארגונים בשוק הישראלי". במסגרת הכנס יוצגו פתרונות שונים, קריטריונים להשוואה ביניהם, חישובי ROI לארגון והדרך לבצע מיגרציה ממערכות רגילות ל-BIG DATA MACHINES.
העברת יישומים לענן
ההתמודדות עם ה-BIG DATA מביאה לידי ביטוי מוחשי את היתרונות הקיימים ב"ענן", ביניהם: יותר כוח מחשוב, תגובתיות לצרכים – On Demand, סביבת Self Service ועוד.
מציין יואל יעקובסן, CTO בא.מ.ת מיחשוב: "מנהלי מיחשוב רבים תוהים לגבי אופן הניצול הנכון של יכולות ה-"ענן". בכנס נציג אסטרטגיות שונות למימוש מוצלח של יישומים בענן וטכנולוגיות מבית RED HAT המאפשרות להקים סביבת "ענן" ולשמר את ההשקעות שבוצעו על ידי הארגונים".
