Los proyectos sobre Big Data están creciendo rápidamente porque cada vez son más los dispositivos móviles baratos y con sensores de información, aéreos (sensores remotos), registros de software, cámaras, micrófonos, lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y redes inalámbricas de sensores.
Big data se puede describir mediante las siguientes características
Veracidad La calidad de los datos capturados puede variar mucho, lo que afecta el análisis preciso.
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Volumen La cantidad de datos generados y almacenados. El tamaño de los datos determina el valor y la información potencial y si realmente se puede considerar big data o no.
Velocidad En este contexto, la velocidad a la que se generan y procesan los datos para satisfacer las demandas y desafíos que se encuentran en el camino del crecimiento y el desarrollo.
Variabilidad La inconsistencia del conjunto de datos puede dificultar los procesos para manejarlo y administrarlo.
Tipo de variedad y naturaleza de los datos. Esto ayuda a las personas que lo analizan a utilizar eficazmente la información resultante.
Debe familiarizarse con los datos que deben procesarse con herramientas avanzadas (análisis y algoritmos) para revelar información significativa. Big data es un término para conjuntos de datos que son tan grandes o complejos que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos son inadecuadas. Puede crear un sitio web de muestra y almacenar datos en una de las siguientes bases de datos.
Mongo DB
Colmena
Cerdo
Hadoop
Analítica
Algunas ideas de proyectos en Big Data son:
1. Avances en el aprovisionamiento autónomo de aplicaciones de Big Data en nubes
2. Análisis de datos para hogares inteligentes
3. KASR: un método de recomendación de servicio basado en palabras clave en MapReduce para Big Data
4. Minimización de costos para el procesamiento de Big Data en centros de datos distribuidos geográficamente
5. Dache: un almacenamiento en caché consciente de datos para aplicaciones de Big Data utilizando el marco MapReduce
6. ClubCF: un enfoque de filtrado colaborativo basado en clustering para la aplicación de Big Data
7. Análisis de rendimiento de algoritmos de programación para aplicaciones de flujo de trabajo dinámico
8. Mediciones y análisis de tráfico de red con Hadoop, International Journal of Computer Applications, mayo de 2016 [Java / Hadoop].
9. Datos abiertos de NYC
10. Creación de un marco de servicio de análisis de Big Data para publicidad y marketing móvil
Proyecto piloto de muestra. Puedes intentar hacer este proyecto. Puede tomar la asistencia de un grupo pequeño. Implica capturar y analizar una gran cantidad de datos de tráfico de Internet, este trabajo propone un modelo de programación paralela de MapReduce que puede analizar terabytes y petabytes de datos en una sola instancia. El análisis y la medición del tráfico se realiza a través de los flujos de tráfico de clasificación de tráfico de Internet basados en puerto y protocolo en un servidor web particular.
Solución: se contribuye con una técnica para detectar los ataques a la red.
La nube se trata de proporcionar servicios: infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) o software como servicio (SaaS). Otra forma de verlo: la nube se trata de proporcionar un conjunto de recursos informáticos que funcionan todos juntos, de manera efectiva como una sola computadora. Computación en la nube hay muchos proyectos que se pueden hacer, usted tiene IaaS, Paas y SaaS que forman parte de “El núcleo de la computación en la nube”. y permite que el modelo en la nube le brinde la capacidad de responder a las demandas comerciales de manera más efectiva y ayuda a garantizar que los empleados tengan acceso bajo demanda a información comercial crítica, clientes, partes interesadas, socios y entre sí, utilizando casi cualquier dispositivo, desde prácticamente cualquier lugar .
Algunas ideas de proyectos en computación en la nube son:
La última milla de la SOA conectando teléfonos inteligentes a la nube de servicios
2. Gestión inteligente de instalaciones remotas a través de un middleware en la nube ubicuo
3. Un sistema eficiente de gestión de recursos para la provisión de clúster virtual en línea
4. El método y la herramienta de análisis de costos para la computación en la nube
5. Uso de nubes para extender elásticamente los recursos del sitio
6. Sobre cuestiones de seguridad técnica en la computación en la nube
Es un error común para algunos asustarte sobre Big Data. No te preocupes, solo pruébalo y serás un claro ganador.
