غلبه بر چالش های ذخیره سازی کلان داده

حدود یک دهه گذشته شاهد یک جهش بزرگ در پیشرفت تکنولوژی بوده است. یکی از فناوری هایی که در این زمان ظهور کرده و به سرعت در حال رشد است، داده های بزرگ است. اساس داده های بزرگ این است که به بهبود عملیات، ایجاد کمپین های بازاریابی شخصی و ارائه خدمات بهتر به مشتریان کمک می کند. کلان داده، خوب، بزرگ است. این کارایی را افزایش می دهد و منجر به بهبود درآمد می شود. کلان داده بخشی از انقلاب داده ای است که در حال حاضر در حال تجربه آن هستیم. سرعت تولید داده ها با سرعتی تصاعدی در حال افزایش است. اخیراً خواندم که در حال حاضر بیش از 44 زتابایت داده در کل فضای دیجیتال وجود دارد که طبق گزارش تحقیقاتی منتشر شده توسط PWC، هر سال رشد گزارش می‌شود. کلان داده ها به زیرساخت های انعطاف پذیر و مقیاس پذیر نیاز دارند تا با حداکثر ظرفیت خود کار کنند.

کلان داده فرصت بزرگی برای کسب و کارها دارد و آنها باید از آن بهره ببرند. از طریق یکپارچه سازی کلان داده ها، آنها تحلیل و گزارش در زمان واقعی را دریافت می کنند و در عین حال ذخیره سازی و پردازش کارآمد حجم عظیمی از داده ها را فراهم می کنند. استفاده از داده های بزرگ مزایای زیادی دارد، اما بدون مجموعه ای از چالش ها نیست. بهتر است برای مدیریت بهتر، چالش های مرتبط با فناوری را قبل از فرو رفتن در آن درک کنید. چالش‌های اصلی که شرکت‌ها هنگام ذخیره‌سازی کلان داده با آن‌ها مواجه هستند، امنیت، سرعت انتقال داده، حجم داده و پردازش است. بیایید نگاهی عمیق تر به این چالش ها در ذخیره سازی کلان داده بیندازیم

درک چالش ها در داده های بزرگ

کلان داده شامل مجموعه ای منحصر به فرد از چالش ها از مدیریت داده تا تجزیه و تحلیل و ذخیره سازی است. این چالش ها نیازمند راه حل های نوآورانه و مناسب برای دستیابی موفقیت آمیز به ذخیره سازی و مدیریت کلان داده است. این را می توان با به کارگیری بهترین شیوه های کلان داده، قدردانی از آخرین روندها و درک عناصر کلیدی داده های بزرگ به دست آورد.

کلان داده حاوی مقادیر عظیمی از داده های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختار یافته است که از منابع مختلف تولید شده اند. ویژگی های کلیدی داده های بزرگ که به عنوان برجسته داده های بزرگ شناخته می شوند، چالش ها و فرصت های خاصی را در برخورد با کلان داده در یک سازمان برجسته می کنند.

شرکت ها باید قبل از پردازش داده ها اطمینان حاصل کنند که داده ها به درستی ذخیره می شوند. مکان ایده آل برای ذخیره داده ها یک دریاچه داده است که یک پایگاه داده بدون ساختار و مقیاس پذیر است. ذخیره سازی کلان داده شامل فناوری های مختلفی مانند سیستم های فایل توزیع شده، پایگاه های داده NoSQL و پلت فرم های ذخیره سازی ابری است. این راه حل های ذخیره سازی برای مدیریت و مدیریت حجم زیاد و رشد سریع محیط های کلان داده طراحی شده اند. شرکت ها باید از امنیت داده های ذخیره شده در محل اطمینان حاصل کنند و حملات سایبری و تهدید نقض داده ها را به حداقل برسانند. از آنجایی که حجم داده های تولید شده غیرقابل پیش بینی است، پشتیبانی از مقیاس پذیری در راه حل های ذخیره سازی داده ضروری است. مهم است که راه حل های ذخیره سازی بهینه را برای پشتیبانی از ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده های انعطاف پذیر و مقیاس پذیر انتخاب کنید. چالش های اصلی موجود در کلان داده که منجر به چالش هایی در ذخیره سازی و مدیریت صحیح داده ها می شود در شکل زیر نشان داده شده است.

اندازه داده ها

حجم داده ها در چند سال گذشته به سرعت افزایش یافته است. کارشناسان انتظار دارند رشد در سال های آینده ادامه یابد. مقادیر زیاد داده می تواند از آستانه ظرفیت سیستم های ذخیره سازی موجود فراتر رود. این سیستم ها ظرفیت رسیدگی به حجم داده های دریافتی خود را توسعه نداده اند. ناتوانی در مدیریت حجم داده ها منجر به پراکندگی ذخیره سازی با سیلوهای ذخیره سازی، چندین نقطه مدیریتی و مصرف مقدار قابل توجهی از فضای کف، نیرو و خنک کننده می شود. صرف ذخیره و مرتب سازی داده ها به یک کار بزرگ تبدیل می شود که بر بهره وری تأثیر می گذارد.

بیشتر داده های جمع آوری شده بدون ساختار هستند. این مشکل را افزایش می دهد زیرا مرتب کردن داده های مربوطه دشوار است. سیستم ها برای تطبیق و کار با داده های ورودی به مقیاس پذیری در زیرساخت خود نیاز دارند. در برخورد با این مسائل، شرکت‌ها شروع به اتخاذ سیستم‌های ذخیره‌سازی مبتنی بر شی کرده‌اند تا به راحتی مقادیر زیادی از اشیاء داده را در یک سیستم مدیریت‌شده واحد مقیاس‌بندی کنند. این سیستم ها با ابرداده های قدرتمند خود مدیریت و ردیابی محتوا را آسان تر می کنند. همچنین از درایوهای متراکم و کم هزینه برای بهینه سازی فضای ذخیره سازی فیزیکی استفاده می کند.

سیلوهای داده و کیفیت داده ها

سیلوهای داده به دلیل داده های پراکنده از منابع متعدد به یک چالش بزرگ تبدیل شده اند. ادغام این داده ها در یک منبع واحد برای تجزیه و تحلیل، که فرآیند تصمیم گیری را برای سازمان پیچیده می کند، دشوار می شود. با توجه به منابع متعدد داده، سازمان ها افزونگی در دستگاه های ذخیره سازی ایجاد می کنند که هزینه را افزایش می دهد. با توجه به منابع داده های متعدد و پراکنده، یکی دیگر از چالش های اصلی که بر دقت فرآیند تصمیم گیری تأثیر می گذارد، کیفیت داده است. ارائه بینش مفید از منابع داده برای حفظ قابلیت اطمینان و اعتماد در تصمیم گیری مبتنی بر داده ضروری است.

نرخ پردازش و انتقال داده ها

با گسترده تر شدن داده های بزرگ، ارائه دهندگان ابری در حال یافتن راه هایی برای مدیریت نیازهای ذخیره سازی و پردازش اضافی هستند. نیازهای عملکرد نیز به سرعت در حال افزایش است و بر مشکلات افزوده می شود. ثابت شده است که هارد دیسک های سنتی برای نیازهای فعلی و آینده ناکافی هستند. امروزه برای اکثر شرکت ها، دسترسی سریع به داده ها یک الزام است. تجزیه و تحلیل سریع و بلادرنگ مورد نیاز است که باید در سطح سیستم های دیجیتال باشد.

یکی از مشکلات اصلی پردازش کلان داده، عدم سرعت آن است. روش های جایگزینی مانند پردازش دسته ای وجود دارد، اما این روش ها نیز زمان بر است. بر تجزیه و تحلیل و عملکرد تحلیلی تجاری تأثیر می گذارد. پاسخگویی به نیاز رو به رشد برای عملکرد بالاتر و سریعتر ضروری است. بسیاری از ارائه دهندگان ابر به ذخیره سازی فلش روی آورده اند. در مقایسه با هارد دیسک (HDD)، حافظه فلش عملکرد بهتری دارد. اگرچه هزینه های بالاتر ضرر دارد، هزینه ها به طور پیوسته در حال کاهش است. کارشناسان پیش بینی می کنند که هزینه ذخیره سازی فلش به زودی با هارد دیسک (HDD) قابل مقایسه خواهد بود.

در این محیط تجاری با رشد سریع، داده های جمع آوری شده از منابع متعدد باید به سرعت ذخیره و پردازش شوند. حجم انبوه داده هایی که جمع آوری و پردازش می شوند باورنکردنی است. سرعت انتقال داده ها به تجزیه و تحلیل سریع و بلادرنگ کمک می کند. سرعت بهتر مستقیماً بر رشد جریان های درآمدی جدید تأثیر می گذارد. حجم داده ها مشکل جدیدی ایجاد کرده است. بر سرعت انتقال داده تأثیر می گذارد. روش های سنتی اکنون در حال تلاش برای سازگاری هستند. بر سرعت حرکت داده ها تأثیر می گذارد و سرعت انتقال را کاهش می دهد که تأثیر مستقیمی بر نتایج دارد.

هر گونه تاخیر در انتقال داده ها به داخل یا خارج از فضای ذخیره سازی غیرقابل قبول است. بر نگرانی ها می افزاید. عدم سرعت باعث ایجاد مشکل در عملکرد روان سیستم های دیجیتال می شود. استفاده از ابرهای عمومی برای ذخیره سازی داده ها به طور جدی سرعت انتقال داده ها را با مشکل مواجه کرده است. شرکت ها شروع به استفاده از محاسبات خصوصی با عملکرد بالا (HPC) کرده اند. سیستم‌های فناوری اطلاعات (IT) اکنون باید برای سازگاری با این چشم‌انداز همیشه در حال تغییر، در کنار الزامات سنتی برای دسترسی بالا، قابلیت اطمینان و پشتیبان‌گیری طراحی شوند.

حفاظت

با ظهور تکنولوژی و تمام مزایای آن، خطرات بسیاری نیز افزایش یافته است. افزایش قابل توجهی در نگرانی ها در مورد امنیت داده ها وجود دارد. همه سازمان ها هر روز با حملات سایبری تهدید می شوند. به یک نگرانی بسیار جدی تبدیل شده است. داده ها در سراسر جهان به طور روزانه دزدیده می شوند و امنیت را به یک مسئله جدی تبدیل می کند که نیاز به رسیدگی فوری دارد. از این رو، امنیت و حساسیت داده ها به مسائلی بزرگتر از قبل تبدیل شده است. برای محافظت از داده های با ارزش و حساس در برابر هک، سرقت، حملات سایبری یا فساد، یک دانشمند داده باید مراقبت بیشتری داشته باشد.

عوامل زیادی در رابطه با امنیت، حریم خصوصی و رعایت مقررات وجود دارد. این امر بسیاری از شرکت‌ها را وادار کرده است که از محیط‌های ابری عمومی فاصله بگیرند و داده‌های خود را در یک ابر خصوصی یا زیرساخت محافظت شده ذخیره کنند. اگرچه داده های بزرگ دارای یک لایه امنیتی هستند، اما خطر سرقت داده ها وجود دارد. این فرصت برای به خطر افتادن داده ها همیشه در دسترس است. جدای از حفاظت از محیط زیست، شرکت ها می توانند از تکنیک هایی مانند رمزگذاری مبتنی بر ویژگی، پوشش داده ها و اجرای کنترل های دسترسی برای محافظت بیشتر از داده های حساس خود استفاده کنند.

عدم استعداد

برای استفاده موثر از حجم عظیم داده های بزرگ، مجموعه ای از مهارت ها و تجربیات خاص برای کار با مجموعه داده های پیچیده و آخرین فن آوری ها و روش ها مانند تکنیک های یادگیری ماشین (ML) یا هوش مصنوعی (AI) مورد نیاز است. شرکت ها در تلاش برای شناسایی و حفظ مجموعه مهارت هایی هستند که می تواند به ذخیره و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای تحقق فرصت های معنادار در بازار کمک کند.

اتوماسیون داده ها

اتوماسیون داده به ساده‌سازی فرآیندهای مرتبط با داده‌ها برای استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها برای تصمیم‌گیری کمک می‌کند. با این حال، به دلیل حجم عظیم داده های بزرگ و چالش های موجود در زیرساخت ها و فناوری های مقیاس پذیر، پیاده سازی اتوماسیون داده ها همچنان یک چالش بزرگ است.

این چالش‌ها مشکلاتی را برای کسب‌وکارها ایجاد می‌کنند، اما یافتن راه‌حل‌ها غیرممکن نیست. فناوری همیشه در حال پیشرفت و بهبود است، بنابراین راه هایی وجود دارد که از طریق آنها می توان این مشکلات را حل کرد. سازمان‌ها می‌توانند از تکنیک‌هایی مانند فشرده‌سازی یا حذف داده‌ها برای سازگاری با حذف داده‌هایی که ممکن است مرتبط نیستند استفاده کنند. برای مثال، امنیت داده‌ها را می‌توان از طریق رمزگذاری داده‌ها، کنترل هویت و دسترسی، و تفکیک داده‌ها افزایش داد. کمبود تجربه و تخصص در ذخیره سازی کلان داده ها در بسیاری از موارد وجود دارد که کار را دشوارتر می کند. اینها برخی از راه حل های ممکن برای چالش های ذخیره سازی ناشی از داده های بزرگ هستند.

در نتیجه

ذخیره سازی داده ها برای مشاغل مختلف ضروری شده است. داده های جمع آوری شده در مرکز بسیاری از عملکردها در یک سازمان قرار دارند. این به بهبود تجربه کلی کاربر کمک می کند. داده های بزرگ در این مورد راه حل موفقی هستند زیرا نیازها همیشه در حال افزایش هستند. داده های بزرگ به دلیل ساختار منحصر به فرد خود می توانند حجم عظیمی از داده ها را مدیریت کنند. ممکن است مقیاس پذیری و سازگاری را با داده های ساختاریافته و بدون ساختار فراهم کند.

کلان داده ها در سال های آتی دامنه وسیعی دارند. مانند تمام تکنولوژی ها، مزایا و معایب خود را دارد. پتانسیل غیر قابل مذاکره است، اما برخی از مسائل باید توسط شرکت ها در نظر گرفته شود. هر فناوری برای سازگاری با مشکلات نوظهور جدید دائما در حال تکامل است. آنها به یک معماری دیجیتال با ظرفیت، مقیاس پذیری و انعطاف پذیری بهتر نیاز دارند. راه حل های ذخیره سازی باید توسط تیمی از کارشناسان ماهر و با تجربه انجام شود. البته هیچ راه حلی برای همه وجود ندارد. مهم است که به هر مشکل تجاری به صورت جداگانه نگاه کنید و یک رویکرد ذخیره سازی سفارشی را تعیین کنید.

Calsoft یک شریک پیشرو در زمینه فناوری است که خدمات دیجیتال و مهندسی محصول را ارائه می‌کند که شامل طیف گسترده‌ای از راه‌حل‌های ذخیره‌سازی تعریف‌شده توسط نرم‌افزار برای پشتیبانی از نیازهای رو به رشد داده است.