빅 데이터 애플리케이션 - 더미

사용자 지정 응용 프로그램과 타사 응용 프로그램은 큰 데이터 원본을 공유하고 검사 할 수있는 대체 방법을 제공합니다. 참조 아키텍처의 모든 계층이 자체적으로 중요하지만이 계층은 혁신과 창의성의 대부분이 분명하게 드러나는 곳입니다. 이 응용 프로그램은 업계에서 공통적으로 발생하는 문제를 해결하거나 산업별 문제를 해결하는 데 도움이된다는 점에서 수직적입니다. 말할 필요도없이 선택할 수있는 응용 프로그램이 많으며 더 많은 응용 프로그램이 있습니다. 상업적으로 이용 가능한 빅 데이터 애플리케이션의 범주가 기본 기술의 채택률보다 빠르게 또는 빠르게 증가 할 것으로 예상됩니다.

이 글을 쓰는 가장 보편적 인 카테고리는 로그 데이터 애플리케이션 (Splunk, Loggly), 광고 / 미디어 애플리케이션 (Bluefin, DataXu) 및 마케팅 애플리케이션 (Bloomreach, Myrrix)입니다. 솔루션은 의료 산업, 제조 및 운송 관리를 위해 개발되고 있습니다. 다른 모든 맞춤형 애플리케이션 개발 이니셔티브와 마찬가지로 대형 데이터 애플리케이션을 만들려면 구조, 표준, 엄격함 및 잘 정의 된 API가 필요합니다. 큰 데이터를 활용하고자하는 대부분의 비즈니스 응용 프로그램은 전체 스택에서 API를 구독해야합니다.

로우 레벨 데이터 저장소의 원시 데이터를 처리하고웨어 하우스의 합성 출력과 원시 데이터를 결합해야 할 수도 있습니다. 기대할 수 있듯이 운영 기간은

맞춤형

이며 큰 데이터 구현에 대해 다른 유형의 압력을 창출합니다. 큰 데이터는 빠르게 움직이고 눈 깜짝 할 사이에 변화하므로 소프트웨어 개발 팀은 순간의 비즈니스 과제를 해결하는 데 필요한 응용 프로그램을 신속하게 만들 수 있어야합니다.

시간이 지남에 따라 특정 유형의 응용 프로그램이 최종 사용자에 의해 컨텍스트에서 만들어지며 구성 요소 팔레트에서 솔루션을 조합 할 수 있습니다. 말할 필요도없이 이것은 구조와 표준화가 가장 필요한 곳입니다. 소프트웨어 개발자는 일관되고 표준화 된 개발 환경을 구축하고 대규모 데이터 응용 프로그램을 신속하게 배포하기위한 새로운 개발 방법을 고안해야합니다.