을 기대하고 볼 수 있는지에 대한 의견을 숙고합니다. 여기서 우리는 빅데이터 예측에 대한 기술 전문가들의 통찰력을 몇 가지 제공합니다.
주류의 HPC 산업
2016년에는 더 많은 HPC 기술이 주류로 진입할 것으로 보이며, 주로 스토리지와 관련이 있습니다. 클라우드에서 HPC의 장점은 접근성, 수요, 속도, 견고성, 합리적입니다. HPC 산업의 데이터 관리 및 애플리케이션 스퍼트 기술은 2016년에도 더 높은 속도로 활용될 것입니다. 이는 성능 요구 사항을 충족하고 기존 IT 인프라를 더 높은 속도로 교체할 것입니다.
새로운 도구의 폭발
페타바이트 규모의 데이터에 대한 대규모, 고용량 분석을 지원하도록 설계된 Spark와 Kafka 등 새로운 도구의 폭발적인 증가는 이제 성숙한 단계에 도달했습니다 폰테크.
스파크와 하둡
Spark는 Hadoop을 지원하고 MapReduce를 약화시킵니다. MapReduce는 복잡성 수준이 높아 여러 기업에 불쾌감을 줄 수 있습니다. Spark는 속도가 빠르기 때문에 더 규칙적이고 수학적이며 시스템 분석가에게 적합합니다. Spark는 Hadoop을 강화할 것이고 2016년에는 Hadoop의 대부분 프로젝트가 Spark와 관련될 것입니다. 현재 Spark는 Hadoop 배포판의 일부이며 Hadoop과 광범위하게 연관되어 있습니다. Spark는 2016년에 독특하고 활기찬 생태계를 구축하면서 큰 진전을 이룰 것으로 예상됩니다.
Apache Hadoop은 조직에 의해 재설정될 것입니다. Hadoop과 관련 오픈 소스 기술이 정보 수집을 넘어감에 따라, 기업은 주로 데이터 제어, 데이터 통합, 안정성 및 보안에 관한 교훈을 해결하기 위해 Hadoop 배열을 시작할 것입니다.
마스터 데이터 관리(MDM)
Hadoop 커뮤니티의 가장 큰 문제 중 하나는 정크 서랍 문제입니다. 하지만 여기서 마스터 데이터 관리가 구출에 나섭니다. MDM은 올해 보편화될 것입니다. 이전에는 MDM은 다년간의 구현 프로젝트에 대한 막대한 예산을 가진 대기업에서만 감당할 수 있었습니다. 테이블 인센티브로 MDM을 사용하는 새로운 종류의 데이터 기반 애플리케이션이 등장할 것입니다. 효과적이고 분석적인 기능을 모두 제공함으로써 각 애플리케이션의 신뢰할 수 있는 데이터 기반은 마스터 데이터 관리 엔진에 의해 구동됩니다.
개방형 데이터 플랫폼 이니셔티브(ODPi)
오픈 데이터 플랫폼 이니셔티브(ODPi)는 2015년 초에 출범했습니다. 빅데이터 생태계의 주요 프로젝트가 연합에서 어떻게 작동할 수 있는지에 대한 표준을 수립했습니다. 그 해 동안 ODPi는 고객을 위한 교정 지원이 명확해지면서 회원이 두 배로 늘었습니다