Veri Evriminde 2018 Beklentileri
Yazar: Aykut GÜNER	 Oca 19, 2018
Hibrit bulut dünyasının veri otoritesi NetApp’ın (NASDQ: NTAP) CTO’su Mark Bregman,geçtiğimiz günlerde 2018’e dair beklentilerini paylaşarak, yeni yılda veri dünyasında yaşanabilecek en önemli 5 gelişmeyi sıraladı.
#1: Veri bilinç kazanıyor
Bugün verinin nasıl taşınacağına, yönetileceğine ve korunacağına karar veren süreçlere sahibiz. Peki ya veri bu kararları kendiliğinden verebilseydi durum ne olurdu?
Veri bilinç kazanıp giderek daha fazla çeşitli hale gelirken üst veri, verinin önceden hareket ederek taşınma, kategorilere ayırma, analiz ve kendini koruma gibi görevleri gerçekleştirmesini sağlayacak. Kullanıcının ihtiyaç duyduğu bilgiler en doğru zamanda kendisine ulaştırılırken, uygulamalar ve depolama elementleri arasındaki akışın da gerçek zamanlı bir haritası çıkarılacak. Bu sayede veri kendi kendini yönetebilme kabiliyetine sahip olacak. Veri kendi başına kimlerin erişime sahip olacağını, kendisini kullanıp paylaşabileceğini belirleyecek ve böylece dış veri koruması, gizlilik, yönetişim ve özerklik gibi alanlarda yeni sonuçlar ortaya çıkacak.
Örnek vermek gerekirse bir araba kazası geçirirseniz birçok grup arabanızdaki veriye ulaşabilmek için erişim isteyebilir. Bir hakim ya da sigorta şirketi mesuliyeti belirleyebilmek için bu veriye ihtiyaç duyarken, araba üreticisi arabanın frenlerindeki ya da başka mekanik sistemlerindeki performansı en iyi hale getirmek için aynı veriyi kullanmak isteyebilir. Verinin bilinçli olduğu bir durumda daha fazla vakit harcanmadan ve insanların daha küçük parçalara ayırma, onaylama ve değerli veriyi ayırma gibi süreçlerde neden olabileceği hatalardan kaçınarak hangi verinin kim tarafından ne zaman kullanılabileceği kolayca takip edilebilir.
#2: Sanal makineler ortaklaşa kullanılan makinelere dönüşecek
Çok büyük oranlarda dağıtık hale getirilmiş verinin daha hızlı, kullanışlı ve ucuz bir şekilde yönetilmesi için gerçek makinelerden ziyade web ölçeğinde altyapılar ile hazırlanmış sanal makineler kullanılmaya başlanacak.
Bu durumu, kendinize ait bir araba kullanmak ile Uber ya da Lyft gibi ortak kullanım imkanı veren hizmetlerin kullanılmasını karşılaştırması ile anlayabiliriz. Her gün büyük yüklerle uğraşıyorsanız bir kamyon almanız mantıklı olurdu ancak bir başka durumda sadece belirli bir zamanda başlayıp biten bir iş için kiralama daha pratik bir çözüm olurdu. Bunlara ek olarak tek seferliğe mahsus A noktasından B noktasına gitmek için araca ihtiyaç duyacak insanlar da olacak. Aracın modelinden bağımsız sadece hız ve uygunluk durumunun önemli olduğu böylesi bir senaryoda ortak kullanılan hizmetler en iyi seçenek haline geliyor.
Sanal ve fiziksel makinelerin karşılaştırılmasında da benzer bir mantık geçerli. Özelleştirilmiş donanımlar pahalı olabilir ancak sürekli ve yoğun iş yükleriyle başa çıkmak için fiziksel altyapıya yatırım yapmak da daha mantıklı görünebilir. Bulut destekli iş yükleri için kullanılan bir sanal makineyi de kiralama seçeneğine benzetebilirsiniz. Kullanıcılar sanal makineye sahip olmadan veya sanal makine hakkında herhangi bir bilgiye bilmeden de erişime sahip olabilirler. ‘Kiralama’ bittikten sonra araca ihtiyacınız da kalmaz. Web ölçekli altyapılar üzerinde kullanılan sanal makineler (sunucusuz programlama), programlama hizmetlerinin herkesin ihtiyacına göre kullanıldığı bir ortak kullanım düzenine benziyor. Detayların geri kalanının bulut sağlayıcısına bırakıldığı bu sistem belirli türlerdeki iş yükleri için geleneksel yollara göre daha uygun ve kolay bir seçenek sunuyor.
#3: Veri o kadar hızlanacak ki veriyi bir yerden bir yere taşımak zorlaşacak… Ancak bu hiç sorun değil!
Verinin muazzam bir dinamikliğe eriştiğini ve hiç olmadığı kadar büyük oranlarda üretildiğini hepimiz biliyoruz. Bu durum öyle bir noktaya geldi ki veriyi bir yerden bir yere taşımak artık git gide zor bir hal aldı. Veriyi taşımak yerine artık veriyi işleyen uygulamaların ve kaynakların verinin olduğu yere taşınması gerekiyor, bu da bulut, merkez ve uç mimarileri gibi yeni yapıların oluşturulması gibi sonuçlar doğuruyor. Gelecek yıllarda merkezden geçen verinin miktarı uçlarda oluşan verinin miktarından daha az olacak. Tesadüfen gerçekleşmeyecek bu geçiş, doğru verinin daha sonra karar alma süreçlerinde kullanılmak için saklanması sayesinde gerçekleşecek.
Buna örnek vermek gerekirse otonom araç üreticileri araçlarda kullandıkları sensörler ile çok büyük miktarlarda veri üretirken, bu veriyi araçlar ve veri merkezleri arasında taşıyacak kadar hızlı bir ağ bulamıyorlar. Geriye dönüp baktığımızda uç noktaların veri açısından o kadar üretken olmadığını görüyoruz ancak günümüzde giyilebilir teknolojilerden termostatlara ve arabalara uç noktaların hızlı bir şekilde büyüdüğünü ve merkezdeki ağ kapasitesini aştığını görüyoruz. Otonom araçlar ve diğer uç nokta cihazlar durum anında kritik kararları verebilmek için gerçek zamanlı analiz gerektiriyor. Bunun sonucunda da uygulamalar verinin bulunduğu yere taşınıyor.
#4: “Büyük Veri”den “Devasa Veri”ye geçiş Solid-State tabanlı mimarilerin ihtiyacını ortaya çıkaracak
Büyük miktarlardaki veri yığınlarının analizini gerçekleştirme ihtiyacı giderek artarken verinin de işleme kaynaklarına daha yakın hale gelmesi gerekiyor. Devamlı bellek ile veri kaybetmeden çok düşük gecikme süreleri sunan ve bu gecikme süreleri ile de işletmeler için verinin belirlediği yeni fırsatlar yaratan yazılım mimarilerine geçiş sağlanacak. Flaş teknolojisi endüstrinin en çok konuşulan konularından bir tanesi. Flaş üzerinde çalışan yazılımlar gerçekte çok değişmedi sadece daha hızlı hale geldi.
BT’nin bir kurum içerisindeki rolü de bu değişimi etkiledi. Geçmişte BT’nin temel işlevi sipariş, faturalama, hesap tahsili gibi süreçlerin otomasyonu ve en iyi hale getirilmesi iken şimdi BT’nin müşteri ilişkilerini, her zaman el altında bulunan hizmetler, mobil uygulamalar ve zengin web deneyimleri ile zenginleştirdiğini görüyoruz. Bu aşamada atılacak bir sonraki adımın birçok sensörden ve cihazdan elde edilen verinin yeni iş fırsatları yaratmak için kullanılması ve bunun için de kalıcı bir bellek ile desteklenecek yeni uygulama mimarilerinin geliştirilmesi olduğunu görüyoruz.
#5: Veri yönetimi için merkezi olmayan sabit mekanizmaların ortaya çıkması
Veriyi güvenilir, sabit ve gerçek anlamada dağıtık bir şekilde yöneten mekanizmaların ortaya çıktığını ve veri merkezlerinin üzerinde büyük bir etki bırakacaklarını göreceğiz. Blockchain bu değişimin şu an var olan en iyi örneği.
Blockchain gibi merkezi olmayan mekanizmalar geleneksel anlamdaki veri güvenliği ve yönetimi anlayışlarını sınarken, merkezileşmiş bir sunucuda olduğu gibi merkezi bir noktaya sahip olmaması blockchainde saklanan bilgilerin silinmesini ya da değiştirilmesini ve gerçekleşen işlemlerin tersine çevrilmesini imkânsız hale getiriyor.
Bir biyolojik sisteme benzetebileceğimiz böylesi bir şemada var olan küçük organizmaların her biri herhangi bir yönlendirmeye ya da iletişime gerek kalmadan ne yapmaları gerektiğini biliyor ve buna uygun hareket ediyorlar. Bizim durumumuzda temel besini veri olan işleyişler, bir mercan kayalığı gibi besinin nasıl hareket etmesi gerektiğini bilmesi sayesinde merkezi bir kontrole gerek kalmadan ortak bir şekilde işlemlerin gerçekleşmesi sağlanıyor.
Var olan veri merkezleri ve uygulamalar merkezinde çiftçinin bulunduğu ve etrafını saran ortamı yönettiği ticari çiftliklere benziyorlar. Veri yönetimini sağlayan merkezi olmayan, sabit düzenekler verinin azami işlevlerini gerçekleştirebilmesi için mikro-hizmetler sunmaya başlayacak. Bu mikro-hizmetler ve veri merkezi olarak yönetilen bir kontrole ihtiyaç duymadan birlikte çalışacaklar.
2018beklentilerbig databüyük veriveriyazılımYönetim
Google Herkesin Yapay Zeka Geliştireceği Bir Platform Oluşturdu
TÜSİAD-BCG Türkiye’nin Sanayide Dijital Dönüşüm Yetkinliği Raporu
Stratejik Rekabette Büyük Veri/Big Data
Verilerin Ötesinde Analitik 3.0 ve İK
Big Data Nedir ve Neden Önemli?
İşe Alımlar Robot Vera’ya Emanet
Milli Dijital Atılımda Başarılı Olmak Zorundayız
Teknoloji İşimizde Dost mu Düşman mı?
2018 İK Kongrelerinin Bir Numaralı Konusu: HR 3.0
Yüksek Performanslı Makine Öğrenme Takımı Oluşturma
Fırsatlar Önümüzden Geçip Giderken: Dr.Deming Örneği
Prev	Next 1 28