Big Data Sunum.pptx

Transcription

Big Data Sunum.pptx

Büyük veriye genel bakış, mimari ve çözümler
Tansel Okay
Kurumsal Mimar
Gündem
  Neden “Büyük Veri” ?
  Farkı nedir ?
  Nasıl ?
–  Oracle’ın önerdiği mimari yol haritası nedir ?
–  Ne sağlıyorsunuz ?
  Örnek(ler)
2
Copyright © 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
Gündem
  Nasıl ?
  Örnek(ler)
3
Neden “Büyük Veri” ?
Karar
Gözlem
/
Olay
4
Eylem
İşlemsel
Veri
Machina Research / Big Data in M2M Tipping Points and Subnets of Things / Whitepaper
5
B2B
İşlemsel
Veri
6
P2P
B2B
İşlemsel
Veri
7
M2M
P2P
B2B
İşlemsel
İşlemsel Veri
Veri
8
İşlemek zorunda
kaldığımız
verinin ...
M2M
P2P
B2B
İşlemsel
İşlemsel Veri
Veri
9
İşlemek zorunda
kaldığımız
verinin ...
Hacmi...
M2M
P2P
B2B
İşlemsel
İşlemsel Veri
Veri
10
İşlemek zorunda
kaldığımız
verinin ...
Hacmi...
M2M
P2P
B2B
İşlemsel
İşlemsel Veri
Veri
Kontrolümüz
dışında artan çeşitliliği
11
İşlemek zorunda
kaldığımız
verinin ...
Hacmi...
M2M
P2P
B2B
İşlemsel
İşlemsel Veri
Veri
Kontrolümüz
dışında artan çeşitliliği
Azalan işlem süremiz...
12
Gündem
  Nasıl ?
  Örnek(ler)
13
Farkı Nedir ?
14
Farkı Nedir ?
15
Farkı Nedir ?
Schema on Read
Name Node
16
Farkı Nedir ?
Sharding
17
Farkı Nedir ?
18
Gündem
  Nasıl ?
  Örnek(ler)
19
Nasıl ? / Mimari yol haritası
Mimarinizi Büyük Veriye doğru geliştirmek:
  Adım 1: Mevcut Verinizi daha iyi analiz edin
  Adım 2: Veri çeşitliliği ve hacmini yönetin
  Adım 3: Veri hızını yönetin
  Adım 4: Veri içindeki yeni örüntüleri (pattern) keşfedin
Arttırın
20
İş Değeri
Adım 0: Temel Veri Ambarı mimarisi
•  Dashboard
•  Ad-Hoc Query
Oracle
Database
High Density
Data
Oracle BI
Enterprise
Edition
Acquire
21
Organize
Analyze
Decide
Adım 1: Mevcut Verinizi daha iyi analiz edin
•  Dashboard
•  Ad-Hoc Query
Oracle
Database
High Density
Data
Spatial
and Graph
Oracle BI
Enterprise
Edition
Advanced
Analytics
Acquire
22
Organize
Analyze
Decide
•  Optimisations
•  Predictive Mnt.
Mavi Balina / Düşük yoğunluklu Veri
23
Adım 2: Veri çeşitliliği ve hacim için mimari
Oracle
Database
High Density
Data
Low
Density
variable
Data
Hadoop
Aggregate
Pre-Analyze
Acquire
24
•  Dashboard
•  Ad-Hoc Query
Organize
Spatial
and Graph
Oracle BI
Enterprise
Edition
Advanced
Analytics
Analyze
Decide
•  Alarm &
Performance
•  M2M telemetry
Adım 3: Hız için mimari
Oracle
Database
High Density
Data
Low
Density
Batch Data
Hadoop
Spatial and
Graph
Aggregate
Pre-Analyze
Streaming
Data
Oracle BI
Enterprise
Edition
Advanced
Analytics
Model
Real Time
Decisions
Event
Processing
Act
Acquire
25
Organize
Analyze
Decide
•  Dashboard
•  Ad-Hoc Query
•  Alarm &
Performance
•  Recommend
•  Act
Adım 4: Yeni enformasyonu keşfedin
Endeca Information Discovery
Oracle
Database
High Density
Data
Low
Density
Batch Data
Hadoop
Spatial and
Graph
Aggregate
Pre-Analyze
Streaming
Data
Oracle BI
Enterprise
Edition
Advanced
Analytics
Model
Real Time
Decisions
Event
Processing
Act
Acquire
26
Organize
Analyze
Decide
•  Dashboard
•  Ad-Hoc Query
•  Predictive Mnt
•  Alarm &
Performance
•  Recommend
•  Act
•  Discover
Gündem
  Nasıl ?
  Örnek(ler)
27
Büyük Veri: Problemden fırsata
İş Değeri elde etmek için Büyük Veri’yi kullanın
İş
Değeri
Büyük Veri
Platformu
→  Derin Analitik
→  Yüksek Çeviklik
→  Yüksek Ölçeklenme
→  Gerçek Zamanlı
Problemler
Yarın
→  Yüksek Çeşitlilik
→  Yüksek Hacim
→  Yüksek Karmaşa
→  Yüksek Hız
Büyük Veri
Bugün
Zaman
28
Büyük Veri: Altyapı Gereksinimleri
Acquire Organize •  Düşük Gecikme
•  Yüksek işlem sayısı
•  Esnek veri yapısı
•  Yüksek işlem
•  Yerinde Veri hazırlığı
•  Tüm veri yapıları
29
Insert Information Protection Policy Classification from Slide 8
Analyze •  Derin Analitik
•  Agile/Çevik geliştirme
•  Yüksek ölçeklenme
•  Gerçek Zamanlı Yanıt
Belirsizliği yönetmek
Bir sonraki seçimleri ne olacak ?
Yeni hizmetim başarılı olacak mı?
Doğru maliyetlendirme yaptım mı?
Kaynaklarımı doğru yönetiyor muyum?
Acquire Organize Analyze
Bla •  Veri odaklı
•  Analitik uygulamalı
•  Gerçek Zamanlı
•  Operasyon üzerinde etkili
30
Decide Bölünmüş çözüm alanı
Farklı Veri “Low Density” NoSQL
DağıGk Dosya Sistemleri İşlem (Key-‐Value) Store’lar “High Density” DBMS (OLTP) Enformasyon Yoğunluğu Acquire 31
Esnek,
Özel,
Geliştirici
Merkezli
MapReduce Çözümleri ETL DBMS (DW) Organize Insert Information Protection Policy Classification from Slide 8
Gelişkin AnaliDk Analyze SQL
Güvenilir,
Güvenli,
Yönetilen
Oracle Tasarlanmış Sistem Çözümleri
Data Variety 32
Hadoop Big Data Appliance Oracle NoSQL DB “High Density” Oracle Database (OLTP) InformaDon Density Acquire Copyright © 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
OLH Oracle Data Integrator Exadata Organize Insert Information Protection Policy Classification from Slide 8
In-‐DB AnalyDcs “R” Mining Text Graph SpaDal Exaly2cs “Low Density” HDFS Oracle Database Oracle (DW) BI Analyze Big Data Appliance
•  Hardware: Comparable to an Exadata Storage Expansion
Rack
•  18 Nodes
•  2 CPU’s
•  12 x 3TB 3.5” 7200 RPM SAS disks per node
•  InfiniBand Networking with IB/10 GbE connectivity
•  Software:
–  Hadoop Distribution
–  Oracle NoSQL DB
– 
– 
– 
– 
33
Oracle Data Integrator (Hadoop capabilities )
Oracle Loader for Hadoop
Oracle JRockit
Oracle Linux
Oracle Büyük Veri Platformu
Stream Acquire Organize / Discover Analyze Visualize / Decide Oracle is the industry leader in database and informa4on management. Oracle provides all the components you need to get real results from your big data ini4a4ves 34
Gündem
  Nasıl ?
  Örnek(ler)
35
Örnek(ler)
Elektrik dağıtım şirketi
01010101
01010101
01010101
Ne Topluyorlar
Smart Metering –Enerji
tüketimini topluyor
Nasıl kullanıyorlar
Büyük Veri …
Daha iyi talep planlaması için
Daha iyi pazarlama için
Kişilerin kullanım alışkanlıklarına uygun çözümler
sunmak için
Ev bazında tüketim tahmini yapabilmek
Spot marketten alım ihtiyacını düşürebilmek
…Demek…
Nike Spor işinde mi…yoksa Veri işinde mi ?
38

Big Data Sunum.pptx

Transcription

Similar documents

Ürün Broşürü - Kastamonu Entegre