Aplicações de Big Data
Personalizadas e de terceiros aplicações oferecem um método alternativo de partilha e examinando fontes de dados grandes. Apesar de todas as camadas da arquitetura de referência são importantes por direito próprio, esta camada é onde a maior parte da inovação e criatividade é evidente.
Estas aplicações são ou horizontal, na medida em que resolver os problemas que são comuns em indústrias, ou vertical, na medida em que se destinam a ajudar a resolver um problema específico da indústria. Escusado será dizer, você tem muitas aplicações para escolher, e muitos mais próximo. Espera-se que as categorias de aplicativos de dados grandes disponíveis no mercado podem crescer tão rápido ou mais rápido do que a taxa de adoção da tecnologia subjacente.
As categorias mais prevalentes como desta escrita são aplicações de dados de log (Splunk, Loggly), ad / aplicativos de mídia (Bluefin, DataXu), e aplicações de marketing (Bloomreach, Myrrix). As soluções também estão sendo desenvolvidos para o setor de saúde, manufatura e gerenciamento de transporte, para citar alguns.
Como qualquer outra iniciativa de desenvolvimento de aplicações customizadas, a criação de aplicações de dados grandes exigirá estrutura, normas, rigor e APIs bem definidas. A maioria dos aplicativos de negócios que querem aproveitar os dados grandes precisará se inscrever para APIs em toda a pilha.
Pode ser necessário para processar dados brutos a partir dos armazenamentos de dados de baixo nível e combinar os dados brutos com saída sintetizados a partir dos armazéns. Como você poderia esperar, o termo operatório é personalizadas, e cria um tipo diferente de pressão sobre a implementação de dados grande.
Big data se move rápido e mudanças no piscar de olhos, para que as equipes de desenvolvimento de software precisa ser capaz de criar rapidamente aplicações germano para resolver o desafio do negócio do momento.
As empresas podem precisa pensar sobre a criação de desenvolvimento # equipes 147-tigre, # 148- que responder rapidamente a mudanças no ambiente de negócios através da criação e implementação de aplicativos sob demanda. Na verdade, pode ser mais apropriado pensar destas aplicações como # 147 semicustom # 148- porque envolvem mais montagem de codificação de baixo nível actual.
Ao longo do tempo, certos tipos de aplicações irá ser criada, dentro do contexto, por parte do utilizador final, que pode montar a solução a partir de uma paleta de componentes. Escusado será dizer que este é o local onde a estrutura e padronização são mais necessárias. Os desenvolvedores de software precisam criar ambientes de desenvolvimento consistentes, padronizadas e conceber novas práticas de desenvolvimento para uma rápida implantação de aplicativos de dados grandes.