2021 年に登場予定の 10 のビッグデータ テクノロジー

1. ハドゥープ

シンプルなプログラミング モデルを備えた Hadoop は、マシンのクラスター間で多数のリアルタイム データ セットを分散処理するための最適なオープン ソース アプリケーションの 1 つです。アプリケーション層で問題を特定することで、単一のサーバーから数千のユニットに拡張できます。 Hadoop YARN、Hadoop Map Reduce、Hadoop Ozone、Hadoop Distributed File System、および Hadoop Common は、現在モジュールでアクセス可能な 5 つのプロジェクトです。これらのフレームワークは Java で開発されており、あらゆる形式とサイズのリアルタイム データを処理できます。機械の故障やサイバー攻撃などの逆境に直面しても、効率的で費用対効果に優れています。

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2. モンゴDB

このドキュメント指向の分散データベースにより、アプリケーション開発者は半構造化または非構造化のリアルタイム データを簡単に処理できるようになります。これは最も広く使用されているオープンソースのデータ分析ツールの 1 つであり、世界で最もクリエイティブなサービスや製品の開発に使用されています。 JSON のようなドキュメントにデータを保存することで、動的で柔軟なスキーマが可能になります。 MongoDB Atlas は、継続的な可用性、柔軟なスケーラビリティ、コンプライアンス支援を保証するクラス最高の自動化と組み込みプロセスを提供する MongoDB のマルチクラウド データベース ソリューションです。また、集計、グラフ検索、テキスト検索、地理ベース検索、インデックス作成、アドホック クエリなどの機能のためのクエリ言語も備えています。

3. り

もう 1 つのビッグ データ テクノロジーは、統計計算と視覚化のためのコンピューター言語である R です。このプログラミング パッケージは、線形モデリング、非線形モデリング、従来の統計テスト、時系列分析、クラスタリング、グラフィカル手法など、幅広い機能をビッグ データ エンジニア、統計学者などに提供します。幅広い数式と数学記号を提供する、よく設計されたインターフェースです。大規模でまとまりのある統合されたリアルタイム データ分析ツールのセットを提供することで、効果的なデータ管理を支援します。

4. タブロー

これは、さまざまなオープンソース データベースで動作する強力なビッグ データ プラットフォームです。さらに、サーバーは適切な視覚化を作成するための無料のパブリック オプションを提供します。分析プラットフォームには、誰とでも共有できるオプション、大規模な操作を容易にする適度な速度、250 を超えるアプリケーションとの統合など、魅力的な機能がいくつかあります。そして最も重要なのは、大規模なリアルタイム データ分析の難しさの解決に役立つことです。これは、最も強力で、安全で、適応性に優れたエンドツーエンドのリアルタイム データ分析プラットフォームの 1 つです。同社は、Tableau Mobile、Tableau Desktop、Tableau Prep、Tableau Mobile 製品ラインに加え、Tableau Online および Tableau Server を開発しました。

5. カサンドラ

Cassandra は、大量のリアルタイム データを詳細な分析データに変換する、無料のオープン ソース NoSQL データベースです。クラウド インフラストラクチャとコモディティ ハードウェアの両方で線形スケーラビリティと実証済みのフォールト トレランスを備えています。 Cassandra は、データが失われないようにし、障害が発生したノードを迅速に置き換えます。信頼性を確保するために、プロパティベースのファズ テスト、リプレイ、複数のパフォーマンス、およびフォールト インジェクション テストが使用されます。スケーラビリティとパフォーマンスが向上したクラウド上の基本的な展開をサポートする傾向があります。

6. クリック

Qlik は、データ関連付けの自動マッチングを通じて、生のデータを直接統合します。予測分析と組み込み分析を組み合わせることで、ビッグデータ アナリストが潜在的な市場動向を検出できるようになります。相関エンジンと管理されたマルチクラウド アーキテクチャにより、包括的なリアルタイム データ分析セットが提供されます。連想エンジンは、データ内のすべての関係をインデックス化することにより、ビッグデータの無制限の組み合わせを配信できるようにします。深い洞察を検出して生産性を向上させるのに役立ちます。 QlikView には、Qlik Gold Client、Qlik Compose、Qlik Replicate、Qlik Gold Client、Qlik Catalog、Qlik Enterprise Manager Data Protection など、さまざまな魅力的なグローバル ソリューションが用意されています。

7. スプランク

Splunk の目標は、IT、DevOps、その他のチームが、いつでもあらゆるソースから大量のリアルタイム データを変換できるように支援することです。ビッグデータは、製造、教育、航空宇宙、小売、医療など、さまざまな業界で使用されています。データをカラフルなレポート、グラフ、カスタム ダッシュボード、その他のデータ視覚化ツールに変換するのに役立ちます。

8. エラスティックサーチ

ElasticSearch は、スキーマフリーの JSON ドキュメントと HTTP Web インターフェイスを使用してリアルタイムのデータ分析と全文検索を実行するオープン ソース データベース サーバーです。非常に高いスケーラビリティと速度を備えているため、最も信頼性が高くスケーラブルなビッグデータ テクノロジーの 1 つです。アナリストは、言語ベースの検索に適した洗練されたプラットフォームの恩恵も受けることができます。全文検索用の転置インデックス、BKD ツリー、およびリアルタイム データ分析用の列ストレージを組み合わせることで、迅速に結果が生成されます。スケーラビリティは、300 ノードのクラスターで 1 秒あたり数千のイベントを処理できるほどです。

9. ナイム

KNIME (Konstanz Information Miner) は、もう 1 つのオープン ソースの Java ベースのリアルタイム データ分析ツールです。データの視覚化、分析フェーズの選択的な実行、検出結果、インタラクティブなビュー、カスタマイズ可能なデータ モデルなどが機能として含まれています。また、現在のコンピュータ システムに簡単に統合できる ETL 操作用の幅広い統合ツールも提供します。

10. ラピッドマイナー

これは、多くの企業に変革をもたらすビジネス洞察を提供できるトップクラスのビッグデータ プラットフォームです。拡張性と移植性により、企業のスキル向上に役立ちます。 RapidMiner は、包括的なデータ準備、ディープラーニング、テキストマイニング、予測分析プラットフォームです。 Apple、Android、NodeJS、Flask、その他多くのプログラミング言語との互換性があるため、非プログラマーや研究者の間でますます人気が高まっています。また、RDBMS、クラウド、NoSQL、その他のソースからリアルタイムデータをロードできるようにするデータセットのコレクションも備えています。

結論は

将来的には、上記のような主要な技術トレンドが私たちの日常生活を支配するようになると思われます。 2021年には世界経済が再び上昇し、新たなテクノロジーが役割を果たすでしょう。これらの技術分野での職位とその専門知識は価値があり、これらの分野で教育を受けることは長期的には間違いなくあなたにとって有益となるでしょう。適切な新しいテクノロジーを選択し、習得すれば、あなたは未来の柱となるでしょう。