دانلود رایگان ترجمه مقاله مسائل و چالش های کلان داده (آی تریپل ای 2013)

مبتدی (مناسب برای درک مفهوم کلی مطلب) 

1.3 کلان داده- کجاست؟
اگر چه ممکن است متوجه آن نباشیم، اما کلان داده ما را احاطه کرده است(جدول 3). بخشی از مسئله این است که، به جز در شرایط غیر معمول، بیشتر ما با حجم زیادی از داده در زندگی روزانه خود سر و کار نداریم. با توجه به عدم وجود همچین تجربه‌ای، اغلب در درک فرصت‌ها و چالش‌های بوجود آمده توسط کلان داده با شکست روبرو می‌شویم. به همین دلیل، در بررسی این شرایط بوجود آمده با مشکلاتی مواجه هستیم.

1.4 مسائل
بیان می‌کنیم که سه مسئله اصلی وجود دارد که نیاز است که در سر و کار داشتن با کلان داده بررسی شوند: مسائل ذخیره سازی، مسائل مدیریتی، و مسائل پردازشی. هر یک از این موارد مجموعه بزرگی از مسائل پژوهشی فنی را به نوبه خود نشان می‌دهد.

1.4.1 مسائل مربوط به ذخیره سازی و انتقال
هر بار که رسانه ذخیره سازی جدیدی ابداع می‌شود مقدار داده رو به سمت انفجار می‌رود. آنچه که در مورد انفجار اخیر– تا حدی در رسانه‌های اجتماعی- متفاوت بود این است که هیچ رسانه ذخیره جدیدی در آن دخیل نبود. علاوه بر این، داده توسط هر کسی و هر چیزی(مانند دستگاه ها)- نه فقط، توسط افراد حرفه‌ای مانند دانشمندان، روزنامه نگاران و نویسندگان- ایجاد می‌شود.
محدودیت‌های تکنولوژی دیسک فعلی حدود 5 ترابایت در هر دیسک است. لذا، 1اگزابایت نیازمند 25000 دیسک است. حتی اگر یک اگزابایت داده بتواند در یک سیستم کامیپوتری واحد پردازش شود، قادر به پیوست به تعداد دیسک‌های مورد نیاز نیست. دسترسی به آن داده باعث قطعی شبکه‌های ارتباطی فعلی می‌شود. فرض کنید که یک شبکه 1 گیگابتی در ثانیه دارای نرخ انتقال پایدار موثر 80% باشد، پهنای باند پایدار حدود 100 مگابایت است. بنابراین، انتقال یک اگزابایت حدود 2800 ساعت طول می‌کشد، اگر فرض کنیم که انتقال بتواند به صورت پایداری حفظ شود. ممکن است انتقال داده از یک نقطه تجمعی یا ذخیره سازی به نقطه پردازشی دیگر، به دلیل توانایی پردازشی، بیشتر طول بکشد!
دو راه حل به چشم می‌خورد. ابتدا، پردازش داده “در محل” و انتقال اطلاعات نتیجه، به عبارت دیگر، ” وارد کردن کد به داده” در برابر متد سنتی “وارد کردن داده به کد”و دوم، انجام تریاژ بر روی داده و تنها انتقال داده‌هایی که برای تحلیل پایین دستی مهم هستند. در هر مورد، یکپارچگی و اصل فراداده باید در زمان انتقال داده حقیقی رعایت شود.

1.4.2 مسائل مدیریتی
مدیریت، شاید، سخت ترین مشکل در بررسی کلان داده باشد. این مسئله از یک دهه پیش در طرح‌های علوم الکترونیکی UK که در آن داده به صورت جغرافیایی توزیع شده است و توسط نهادهای متعدد “مدیریت شده” و به نهادهای متعددی تعلق دارد، دیده شده است. حل مسئله دسترسی، فرا داده، استفاده، به روزرسانی، مدیریت، و ارجاع (در کل) یک مسئله بزرگ ثابت شده است.
بر خلاف جمع آوری داده با متدهای دستی، که در آن پروتکل‌های دقیق اغلب به منظور تضمین دقت و اعتبار دنبال می‌شوند، جمع آوری مجموعه داده دیجیتال خیلی راحت تر انجام می‌شود. غنی سازی نمایش داده دیجیتال استفاده از یک روش قراردادی برای جمع آوری داده را ممنوع کرده است. صلاحیت سنجی داده اغلب بیشتر بر داده‌های از دست رفته یا پرتی به جای تلاش برای اعتبارسنجی هر آیتم تمرکز می‌کند. داده اغلب جزئی است مانند clickstream یا داده‌های سنجشی. با توجه به حجم، اعتبارسنجی هر آیتم داده غیر عملی است: رویکردهای جدیدی برای سنجش، اعتبار و صلاحیت سنجی داده نیاز هستند.
منبع داده‌ها متغیر است- از نظر زمانی و فضایی، فرمت و متد جمع آوری. افراد در اشتراک گذری داده‌های دیجیتال در رسانه‌هایی که دسترسی به ان‌ها راحت است، سهم دارند: مستندات، تصاویر، ضبط صدا و تصویر، مدل‌ها، رفتارهای نرم افزاری، طراحی واسط کاربر- با و بدون ارائه داده کافی که توضیح دهد که چه چیزی، چه زمانی، کجا، چه کسی، چرا و چگونه جمع آوری شده اند و منبع آن‌ها چیست. هنوز هم این داده‌ها به آسانی برای بررسی و تحلیل در دسترس هستند.
هر چه جلوتر می‌رویم، حفظ اصل اطلاعات و داده به یک مسئله مهم تبدیل می‌شود. JASON [10] اشاره کرد که “هیچ روش پذیرفته شده کلی برای ذخیره داده خام،…. داده کاهش یافته، و…. کد و انتخاب پارامتر وجود ندارد که داده را تولید کند”. علاوه بر این، آن‌ها نوشتند: “ما از هر راه حل مقاوم، متن باز، مستقل از پلت فرم برای این مسئله آگاه نیستیم”. تا انجا که می‌دانیم، این قضیه امروز هم صدق می‌کند. برای خلاصه، هیچ راه حل مدیریت کلان داده مناسبی وجود ندارد. این مسائل یک شکاف مهم را در ادبیات پژوهشی بر کلان داده نشان می‌دهند، و نیاز است که این شکاف پر شود.

1.4.3 مسائل پردازش
فرض کنید که یک اگزابایت داده نیاز است که در تمامیت خود پردازش شود. برای سادگی، فرض کنید داده به بلوک‌های 8 کلمه‌ای تقسیم شود، لذا 1 اگزابایت برابر 1K petabytes است. فرض کنید که یک پردازنده 100 دستور را در یک بلوک 5 گیگاهرتزی پردازش می‌کند، و زمان مورد نیاز برای پردازش انتها به انتها برابر 20 نانوثانیه است. برای پردازش 1K petabytes نیازمند مجموع زمان پردازش انتها به انتهای تقریبا 635 سال هستیم. بنابراین، پردازش موثر اگزابایت داده نیازمند پردازش موازی گسترده و الگوریتم‌های تحلیلی جدید برای ارائه اطلاعات به موقع و عملی است.