|
KamchiliklariBog'liq 66-70Masshtablilik. Katta ma'lumotlar bilan talab bo‘yicha kattalashtirish va
pasaytirish juda muhim. Ko‘pgina tashkilotlar katta ma'lumotlar loyihasi qanchalik
tez o‘sishi va rivojlanishini hisobga olmaydilar. Qo‘shimcha resurslarni qo‘shish
uchun loyihani doimiy ravishda to‘xtatib turish ma'lumotlarni tahlil qilish vaqtini
qisqartiradi. Katta ma'lumotlarning ish yuklari ham tez sur'atda bo‘ladi, bu esa
resurslarni qaerga taqsimlash kerakligini oldindan aytishni qiyinlashtiradi. Ushbu
katta ma'lumotlar muammosining darajasi yechimga qarab farq qiladi. Bulutdagi
yechim mahalliy yechimga qaraganda ancha oson va tezroq masshtablanadi.
Iste'dodning etishmasligi: korxonalar ma'lumotlarning etishmasligini his
qilmoqdalar. Nafaqat ma'lumotlar bo‘yicha olimlarning etishmasligi, balki katta
ma'lumotlar
loyihasini
muvaffaqiyatli
amalga
oshirish
uchun
qimmatli
tushunchalarni aniqlash uchun etarli miqdordagi domen bilimiga ega bo‘lgan ishlab
chiquvchilar, ma'lumotlar bo‘yicha olimlar va tahlilchilarning murakkab jamoasi
talab qilinadi. Ko‘pgina yirik ma'lumotlar sotuvchilari o‘zlarining ta'lim resurslarini
taqdim etish yoki boshqaruvning asosiy qismini ta'minlash orqali bu katta ma'lumotlar
muammosini engishga intilishadi.
Hadoop qiyin. Hadoop va uning atrofidagi vositalar ekotizimining katta
hajmdagi tuzilgan va tuzilmagan ma'lumotlar bilan ishlash qobiliyati maqtovga
sazovor bo‘lsa-da, dasturiy ta'minotni boshqarish yoki ishlatish oson
emas. Texnologiya nisbatan yangi bo‘lganligi sababli, ko‘plab ma'lumotlar
mutaxassislari Hadoopni qanday boshqarishni bilishmaydi. Bundan tashqari, Hadoop
ko‘pincha qo‘llab-quvvatlash uchun keng ichki resurslarni talab qiladi va ko‘plab
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
|
| |
