Работа с большими данными
Веб-разработка в области больших данных
Опыт разработки DBMS для больших данных
Разработкой систем управления базами больших данных компания Сайт Мэйкерс занимается с 2002 года.
Изначально это были накапливаемые данные пользовательской активности для крупных проектов в сфере электронной торговли. Позже системы управления большими данными разрабатывались преимущественно для веб-сервисов и гибридных приложений.
Внедрение в веб-проекте DBMS для больших данных
В настоящее время уже практически не создаются веб-сервисы, которые изначально не были бы приспособлены для накопления и дальнейшей обработки больших данных.
Именно поэтому, отдельной разработки систем накопления и обработки больших данных для новых проектов уже никто не заказывает. При создании новой платформы оказания услуг многомиллионной аудитории сразу ставится задача организации накопления и обработки больших данных.
Тем не менее, к нам часто обращаются с запросом разработки систем управления большими данными для уже давно созданных, действующих активных платформ.
Причина здесь кроется именно в том, что при создании таких платформ разработчики не учли объем накапливаемых данных, а используемые ими, зачастую OpenSource, СУБД не справляются с высокой нагрузкой. Из-за этого платформы начинают "трещать по швам", а пользователи - отказываться от них.
Таким заказчикам мы вынуждены объяснять, что им придется пойти либо на значительную переделку (более 70%) существующей платформы, либо на разработку новой платформы, потому что накопление, обработка и обслуживание больших данных, напрямую связаны и невозможно "просто заменить базы".
Именно поэтому убедительно просим всех, кто задумывается о разработке новых платформ обслуживания массового клиента, не пытайтесь сэкономить, выбирая готовую СУБД. Обязательно нанимайте опытных профессионалов, которые создадут для Вас подходящее под конкретный проект решение.
Разработка систем обработки больших данных
Разработка систем для больших данных обязательно начинается с разработки уникальной архитектуры решения.
Архитектура решения включает в себя:
- форматы, протоколы и параметры информационных потоков, а также схема их пересечения,
- формат распределенного хранения данных по масштабируемому серверному оборудованию,
- перечень функционала накопления, очистки, обработки и анализа больших данных,
- схема распределения функционала по серверному оборудованию,
- требования к оборудованию и правила масштабирования, включая условия и порядок ввода в эксплуатацию дополнительных мощностей,
- задачи для искусственного интеллекта,
- условия стресс тестирования.
Архитектура решения должна предусматривать возможности гибкого перепрофилирования системы работы с большими данными при внезапном возникновении препятствий, например, при невозможности своевременного ввода в эксплуатацию новых мощностей.
Не тратьте время на поиск "готовых решений" в области обработки больших данных. Вас ждет либо гигантская переплата (десятки миллионов долларов) за мощный продукт от лидеров рынка, из которого Вы будете использовать менее одного процента фактических возможностей, либо (что случается чаще всего) Вас просто обманут, и Вы получите обычное решение, никак не связанное с накоплением и обработкой больших данных, все проблемы которого всплывут лишь после выхода проекта на серьезную нагрузку.
Разработка систем для больших данных всегда имеет индивидуальные особенности. Разработка с учетом этих особенностей позволяет и получить качественно лучшее решение, и сэкономить значительные средства за счет уменьшения объема разработки.
Накопление и предварительная обработка больших данных
Работа с большими данными имеет ряд особенностей, которые зачастую вынуждают владельцев платформ бессмысленно накапливать огромные объемы совершенно ненужных им данных с единственной целью - не упустить важные.
Поэтому правильно организованная система работы с большими данными должна решать следующие задачи их накопления и предварительной обработки:
Предварительная очистка с помощью ИИ
Применение искусственного интеллекта при получении данных из интерфейсов пользователей для выявления полезных данных.
Пакетное накопление в интерфейсе
Накопление предварительно очищенных данных во внутренней базе интерфейса в форме пакетов.
Точечная передача пакетов
Процесс передачи пакета при первой возможности без создания нагрузки для пользователя.
Прием на шлюзовом сервере
Прием пакетов на шлюзовом сервере, раскрытие пакетов и распределение данных по направлениям.
Отправка данных на конкретный сервер
Передача пакета на шлюз конкретного направления (группы серверов одного типа) с последующей передачей на конкретный сервер.
Очистка данных на сервере.
Первичная обработка полученных данных с целью сокращения объема хранения на конкретном сервере.
При такой форме организации потока приема и накопления информации, серверное оборудование будет минимально нагружено и обеспечит наилучшие условия для дальнейшей обработки и анализа информации.
Эта технология изобретена в 2002 году Владимиром Шляпиным (основателем и бессменным руководителем Сайт Мэйкерс).
Вам не нравится Ваш нынешний сайт?
Вы разочарованы прибыльностью сайта?
Ваш сайт совсем не приносит дохода?
Создадим прибыльное решение
Мы разработаем комплексное решение для максимизации прибыли.
К Вашим услугам профессионалы высочайшего класса с опытом разработки проектов электронной коммерции более 25 лет.
Доверьте нам реализацию проекта "под ключ".
Важно для получения прибыли:
- систематизация задачи,
- ориентация на целевую аудиторию,
- прогноз коммерческой эффективности,
- оценка и устранение рисков,
- оптимизация и стресс-тестирование.
Обсуждение разработки
Ваше имяТелефон
Контрактная разработка сложных веб-проектов.
Решение новых, нестандартных и невозможных задач.
Изобретение веб-технологий.
Обратный звонок
Ваше имяТелефон
(с) 1998-2022 Сайт Мэйкерс. Все права защищены.
Сделано в России.