TEHNIK PENGERTIAN ANALISIS DATA BESAR

Sekarang bahwa Anda memiliki inisiatif untuk bermigrasi ke awan, meluas ke web mobile dan mengintegrasikan semua bagian dari membawa perangkat Anda sendiri (BYOD) gerakan, rintangan berikutnya akan mengawasi semua bagian bergerak.

Operasi IT Analytics (itoa, apa yang beberapa orang menyebut analisis Big Data atau Advanced Analytics) telah dijuluki solusi untuk membawa untuk kompleksitas ini berkembang pesat. Beberapa bertanya "Apa istilah ini benar-benar berarti, apa masalahnya?"
LEBIH PADA JARINGAN DUNIA: tantangan terbesar Big Data

Berikut masalahnya: keuntungan untuk itoa itu memungkinkan pemantauan real-time dari volume besar data dan masuk akal itu untuk Anda. Sekarang Anda dapat:

•  Tahu apa yang terjadi dengan penuh IT / aplikasi stack sekilas.

•  Mencegah insiden dan krisis sebelum terjadi.

• Mempersingkat waktu respon untuk insiden ketika mereka terjadi melalui respon otomatis.

Sementara analisis prediktif telah dijanjikan oleh industri sebelumnya, janji itu akhirnya terpenuhi. Analisis konvensional dan tanggapan pemecahan masalah umumnya hanya merespons peristiwa-peristiwa yang telah terjadi. Solusi generasi itoa baru, bukan hanya memuntahkan pegunungan statistik sistem yang Anda harus menghabiskan berjam-jam menyisir setelah peristiwa telah terjadi, bisa mengirim pesan yang ditargetkan, secara real-time, memperingatkan bahwa KPI tertentu (key performance indicator) adalah menyimpang dari norma.

Cappelli, seorang analis IT software manajemen operasi terkemuka dan Penelitian Wakil Presiden Gartner, akan menjelaskan bahwa di jantung sistem itoa ini pencocokan pola teknologi dan analisis mesin yang dapat menggunakan proses yang kompleks event (CEP), mesin acara dan log pengindeksan dan pencarian , perilaku belajar mesin (BLE), pemetaan arsitektur dan penemuan, dan database analisis multidimensi.

Teknologi ini (mesin pembelajaran perilaku aplikasi khususnya) memungkinkan penangkapan dan analisis beberapa variabel untuk menghasilkan pola dan mengidentifikasi penyimpangan dari pola-pola - kunci analisis prediktif dalam aplikasi IT data center stack. 

Contoh variabel tersebut meliputi:

• Pengguna akhir pengalaman aplikasi nyata, seperti tanggap, kelambatan, ketersediaan.

• IT KPI infrastruktur, seperti penggunaan CPU, IOPS basis data, koneksi aktif.

• Alami beban atau penggunaan aplikasi pola.

Maskapai metrik dan pola penggunaan menentukan bagaimana sistem anda seharusnya berperilaku dan kemudian membandingkan bahwa penilaian dengan apa yang sebenarnya terjadi pada saat tertentu.

Menariknya, setelah Anda mencegah masalah dari terjadi, Anda dapat kreatif "meningkatkan bar pada pelanggaran IT Anda" juga.

Pertimbangkan kekalahan dari Denver Broncos oleh Seattle Seahawks di Super Bowl Februari lalu. Seattle dikenal karena pertahanan mereka yang terbaik di kelasnya. Itu pertahanan ini yang memungkinkan Seahawks untuk menutup Denver, membangun kepercayaan dari seluruh tim, dan mengambil risiko lebih pada pelanggaran.

Untuk pemasaran konsumen, jaringan sosial, pusat data, sistem keuangan - penggunaan yang tepat dari itoa akan memiliki dampak besar dalam 10 tahun ke depan, sebagai perusahaan belajar bahwa mereka akan dapat mencegah masalah sebelum mereka meledak menjadi penuh pada krisis. Mereka juga akan memanfaatkan analisis untuk memungkinkan data center dan aplikasi operasi berdampak semakin langsung pada hasil bisnis.

Berikut adalah contoh dunia nyata:

Sebuah platform Internet banking utama didirikan sehingga sebagian alarm akan mendapatkan dipicu ketika sistem mencapai ambang batas statis seperti pemanfaatan 80%. Analisis canggih memeriksa pada sistem dalam hal ini juga. Para analisis perangkat lunak melihat bahwa CPU menunjukkan pemanfaatan 15% padahal seharusnya sebesar 5%. Sesuatu yang salah. Tapi itu bukan krisis lagi, jadi admin berkata, "Yah, masih ada 85% untuk pergi."

Pada sekitar 16:00, sejumlah besar pengguna mulai turun bekerja dan berusaha untuk deposit cek mereka dan menarik uang pada akhir hari. Pada saat itu, permintaan yang telah terjebak dalam satu lingkaran akhirnya menendang longgar. Dan layak sepanjang hari ini transaksi yang telah tertahan di belakang menyumbat dalam sistem semua datang banjir sekaligus.

Anggap saja seperti selang taman yang telah tersumbat, secara bertahap membangun tekanan sepanjang hari, melotot dan bengkak seperti di film kartun - dan kemudian hanya bertiup melalui seperti selang kebakaran tak terkendali. Sistem ini turun selama berjam-jam kritis, tepat di akhir hari, ketika pengguna sedang menghitung di atasnya yang paling.

Analisis real-time dapat memberikan peringatan dini bahwa Anda memiliki ketegaran dalam selang dan membantu Anda menemukan dan meluruskan itu, sebelum mencuci semuanya hilir.

Apakah itoa terdengar seperti itu terlalu bagus untuk menjadi kenyataan? Mungkin. Tapi Gartner memprediksi sektor akan tumbuh dari dasarnya nol beberapa tahun yang lalu menjadi lebih dari $ 2 miliar dalam 2018 penjualan global. Kami juga mulai melihat dan mendengar tentang semakin banyak kasus penggunaan dunia nyata. Sejumlah kami di industri telah bekerja pada masalah dan kita akhirnya melihat jenis hasil menarik kita semua sudah mencari.