Hai mai aspettato fino all'ultimo minuto per completare un progetto critico, solo per scoprire che devi elaborare molte più informazioni di quelle che puoi effettivamente gestire? Guardi l'orologio contare le ore e poi i minuti fino alla scadenza, ma c'è ancora così tanto materiale davanti a te che ti resta ancora da analizzare che vuoi semplicemente strapparti i capelli. Se hai risposto sì, hai sperimentato in prima persona il concetto di big data.
Il termine "big data" si riferisce a set di dati così incomprensibilmente grandi e complessi da essere praticamente impossibili da elaborare, anche quando si utilizzano strumenti di gestione di database o altre applicazioni tradizionali di elaborazione dati.
Scienziati in molti campi, tra cui genomica, fisica e ricerca biologica, solo per citarne alcuni, incontrano continuamente ostacoli nella loro ricerca a causa della necessità di gestire ampi set di dati. Questi ostacoli si traducono in battute d'arresto nel budget e nella gestione del tempo e possono essere incredibilmente frustranti.
Tuttavia, ci sono notizie positive:nel 2012, i limiti alle dimensioni dei set di dati che è possibile elaborare in un periodo di tempo moderato erano pari a pochi exabyte di dati. Se non hai familiarità con il concetto di exabyte, è l'equivalente di un quintilione byte. È davvero enorme!
I big data stanno crescendo esponenzialmente ogni giorno. Ciò è in parte dovuto al fatto che i dati vengono raccolti su dispositivi mobili, sensori remoti, registri software, fotocamere, microfoni e reti wireless, solo per citarne alcuni. E il numero di dispositivi che raccolgono dati continua ad aumentare a un ritmo impressionante. Considera quante informazioni raccogli quotidianamente; chiami i colleghi, mandi messaggi agli amici, fai foto al tuo cane e controlli Facebook prima di andare a letto.
Sorprendentemente, la capacità tecnologica mondiale di archiviare le informazioni è praticamente raddoppiata ogni quaranta mesi dagli anni '80. Nel 2012 sono stati creati 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno !
Ciò che è considerato big data varia notevolmente a seconda delle capacità dell'organizzazione in questione che gestisce il set e delle capacità delle applicazioni che verranno utilizzate per elaborare e analizzare il set di dati.
Un esempio del concetto di big data nella scienza è il Large Hadron Collider. Questo collisore è famoso per essere l'acceleratore di particelle più grande e con la più alta energia del mondo; 150 milioni di sensori forniscono dati 40 milioni di volte al secondo e si verificano circa 600 milioni di collisioni al secondo. Sono molti i dati!
I ricercatori filtrano il 99,999% dei dati raccolti non necessari, ma questo crea comunque 100 collisioni di interesse al secondo. Se tutti i dati dovessero essere raccolti per l'analisi, supererebbe i 500 exabyte al giorno. Per mettere in prospettiva questo numero, ciò equivale a 500 quintilioni di byte al giorno, quasi 300 volte superiore a tutte le altre fonti nel mondo messe insieme.
Viviamo in un'epoca in cui avere un titolo come "Data Scientist" non è lontano dalla realtà. La convergenza di due tecnologie rivoluzionarie, big data e cloud computing, stanno creando implicazioni di vasta portata che presto cambieranno il mondo.
I big data sono essenziali per consentire alle organizzazioni di anticipare e reagire meglio alle richieste dei consumatori. Ma quando i dati non elaborati rappresentano almeno l'80% delle informazioni mondiali, molte aziende prendono decisioni critiche con solo il 20% dei dati che hanno analizzato. Questo non è certamente l'ideale.
Il modello di cloud hosting computing fornisce una combinazione perfetta per i big data poiché il cloud computing fornisce risorse assolutamente illimitate su richiesta. Le soluzioni basate su cloud acquistate dai provider consentono alle aziende di accedere ad applicazioni di elaborazione su reti remote che in precedenza non erano disponibili e consentono loro di accedere a queste applicazioni tramite browser Web o persino applicazioni mobili.
Il cloud aiuta le aziende a risparmiare denaro fornendo un mezzo per archiviare enormi quantità di dati senza costi enormi. Nel Cloud, hardware e software non devono essere acquistati o addirittura archiviati internamente, migliorando sia il budget aziendale che lo spazio disponibile per l'ufficio. Le soluzioni cloud riducono il consumo energetico dei server, riducendo così le spese generali e le emissioni di anidride carbonica.
Inoltre, l'archiviazione dei dati all'interno del cloud consente l'accesso alle informazioni su vari dispositivi:desktop, tablet, telefoni cellulari e altro, il tutto protetto da disastri naturali e attacchi dannosi.
Quando il cloud computing e i big data vengono combinati per creare una soluzione conveniente, versatile e automatizzata, le opportunità di generazione di profitto sono alle stelle.
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