कैसंड्रा के साथ डेटा साइंस का महत्व

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कंप्यूटर, मोबाइल, वीडियो, सोशल मीडिया, डिजिटल सेंसर आदि के माध्यम से डिजिटल डेटा का तेजी से विस्तार, कम लागत वाली प्रोसेसिंग पावर, ओपन सोर्स डेटाबेस एप्लिकेशन और व्यापक बैंडविड्थ में प्रमुख सफलताओं के साथ संयुक्त रूप से पूरे व्यापार जगत में बड़े पैमाने पर दिलचस्पी पैदा कर चुका है। बिग डेटा साइंस का उभरता हुआ क्षेत्र और विश्लेषिकी।

बड़े असंरचित संस्करणों में बड़ा डेटा प्रबंधित करने और पारंपरिक तरीकों के माध्यम से विश्लेषण करने के लिए बहुत बड़ा है। आज के डेटा की सरासर राशि और वेग वास्तविक चुनौती को कैप्चर करना, फ़िल्टर करना, संग्रहीत करना और विश्लेषण करना है। इससे निपटने के लिए नियमित रूप से नए उत्पाद विकसित किए जाते हैं जो नए कौशल सेट और विशेषज्ञता के लिए कहते हैं। ऐसे व्यक्तियों की बढ़ती आवश्यकता है जो संगठन में नए बुनियादी ढांचे, प्लेटफार्मों और प्रक्रियाओं के साथ-साथ उन लोगों को भी एकीकृत कर सकते हैं जो नए विश्लेषिकी और एल्गोरिदम का निर्माण कर सकते हैं जो महान व्यापार मूल्य की विशाल खुफिया बनाने में सक्षम हैं। अधिक जानकारी के लिए, हमारे ब्लॉग पोस्ट को पढ़ें

विभिन्न उद्योगों में डेटा साइंस की प्रासंगिकता:

डेटा विज्ञान और विश्लेषिकी में सभी उद्योगों में आवेदन है:

• ई-कॉमर्स - बिक्री बढ़ाने वाले निजीकरण और सिफारिश इंजन।
• विज्ञापन - अत्यधिक लक्षित, उपभोक्ताओं के लिए वास्तविक समय विज्ञापन वितरण।
• मीडिया और मनोरंजन - कस्टमाइज्ड कंटेंट डेवलपमेंट जो यूजर एंगेजमेंट को अधिकतम करता है।
• सामाजिक मीडिया - वृद्धि हुई साइट 'चिपचिपाहट', उपयोगकर्ता की वृद्धि, उपभोक्ता भावनाओं के आधार पर तेजी से टूटने वाले रुझानों को ट्रैक करने की क्षमता।
• वित्तीय सेवाएं -ऑप्टिमाइज्ड लेंडिंग प्रैक्टिस जो जोखिम और धोखाधड़ी को कम करते हैं।
• फार्मा / जैव सूचना विज्ञान - बेहतर दवा खोज, खतरनाक बीमारियों के अधिक प्रभावी उपचार, आनुवंशिक इंजीनियरिंग संवर्द्धन।
• स्वास्थ्य देखभाल - स्वास्थ्य जोखिमों के साथ-साथ बीमारियों की आशंका और शुरुआती रोकथाम के लिए चिकित्सा रोगियों की बेहतर स्कोरिंग।
• बिजली ऊर्जा - स्मार्ट ग्रिड इंटेलिजेंस, उपयोग क्षमता, ऊर्जा बचत और डाउनटाइम में कमी।
• सूचना सुरक्षा - मूल्यवान कंपनी की जानकारी और संपत्ति की चोरी का पता लगाने और निगरानी में सुधार।

डेटा साइंस प्रोफेशनल के प्रमुख कौशल:

डेटा साइंस डोमेन को उन पेशेवरों की आवश्यकता है जो:

• डेटा एनालिटिक्स और निर्णय विज्ञान को समझता है
• आईटी में पारंगत हैं
• मजबूत व्यापार कौशल है
• निर्णय लेने वालों के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने की क्षमता हासिल करें

अधिक पढ़ें: डाटा साइंटिस्ट बनने के लिए जरूरी कोर स्किल्स।

आम टेक्नोलॉजीज डेटा साइंस प्रैक्टिस के साथ जुड़े:

• डेटाबेस

ओरेकल, SQL सर्वर, टेराडाटा

कैसेंड्रा, हडोप, मैपराइड, एचबीएज़

एस्टर, ग्रीनप्लम, नेट्ज़ेज़ा

• भाषाएँ

अजाक्स, सी ++, सीएसएस, एचटीएमएल 5, जावा, जावास्क्रिप्ट, पर्ल, पायथन, स्काला

हाइव, सुअर, ल्यूसिने, महतो, सोलर

• सांख्यिकी और पूर्वानुमान

एंगोस, MATLAB, R, SAS, SPSS

ARCH, GARCH, SVAR, VAR, VEC, GAUSS

• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

QlikView, Spotfire, झांकी, yWorks, आर

जावा स्ट्रिंग स्प्लिट रेगेक्स मल्टीपल डेलिमिटर

• बीआई और रिपोर्टिंग

BusinessObjects, Cognos, MicroStrategy

कैसंड्रा क्या है?

• अपाचे कैसेंड्रा एक खुला स्रोत वितरित डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली है जो कई कमोडिटी सर्वरों में बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• कैसंड्रा विफलता के एक भी बिंदु के साथ उच्च उपलब्धता प्रदान करता है।
• कैसंड्रा कई डेटा केंद्रों में फैले क्लस्टर के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करता है, जिसमें सभी ग्राहकों के लिए कम विलंबता संचालन की अतुल्यकालिक मास्टर-कम प्रतिकृति होती है।

अधिक जानकारी के लिए, हमारे ब्लॉग पोस्ट को पढ़ें ।

डाटा साइंस कैसे कैसेंड्रा का उपयोग करता है?

कैसेंड्रा कम विलंबता, उच्च थ्रूपुट सेवाओं के लिए एक वितरित डेटाबेस शर्मीली और शर्मीली है, जो वास्तविक समय वर्कलोड को प्रति सेकंड सैकड़ों अपडेट और दसियों हज़ारों रीड प्रति सेकंड शामिल करती है।

कैसंड्रा केस का उपयोग करें - PROS:

PROS अपने सॉफ्टवेयर में प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स के साथ एक बिग डेटा सॉफ्टवेयर कंपनी है जो अपने ग्राहकों को अपने डेटा का विश्लेषण करने और अपने मूल्य निर्धारण, बिक्री और राजस्व प्रबंधन का अनुकूलन करने के लिए अंतर्दृष्टि और मार्गदर्शन प्राप्त करने की सुविधा प्रदान करता है।

उनके पास एक वास्तविक समय की सेवा है जो एयरलाइन उपलब्धता की गणना करती है, गतिशील रूप से राजस्व नियंत्रण डेटा और इन्वेंट्री स्तर को ध्यान में रखते हुए जो कि कई बार सैकड़ों बार बदल सकती है।

इस सेवा को प्रति सेकंड कई हज़ार बार क्वियर किया जाता है, जो दसियों हज़ार डेटा लुकअप का अनुवाद करता है। इस सेवा के लिए उनकी बैकएंड स्टोरेज परत कैसंड्रा है।

उनके वास्तविक समय के समाधान के लिए, PROS को इसकी आवश्यकता महसूस हुई:

• एक वितरित कैश जो अत्यधिक उपलब्ध है।
• आसानी से स्केलेबल।
• एक मास्टर-कम वास्तुकला के साथ।
• निकट वास्तविक समय डेटा प्रतिकृति भी डेटा केंद्रों में।
• वह वास्तविक समय को पढ़ और लिख सकता है।

PROS ने ओरेकल बर्कले डीबी, ओरेकल कोहरेंस, टेराकोटा, वोल्डेमॉर्ट और रेडिस के खिलाफ कैसेंड्रा का मूल्यांकन किया। अपाचे कैसेंड्रा काफी आसानी से इस सूची में सबसे ऊपर है।

PROS और कैसांद्रा

• PROS कैसेंड्रा को कम विलंबता, उच्च थ्रूपुट सेवाओं के लिए एक वितरित डेटाबेस के रूप में उपयोग करता है जो वास्तविक समय वर्कलोड को प्रति सेकंड सैकड़ों अपडेट और दसियों हज़ारों रीड प्रति सेकंड शामिल करता है।
• उदाहरण के लिए, उनके पास एक वास्तविक समय की सेवा है जो एयरलाइन की उपलब्धता को गतिशील रूप से राजस्व नियंत्रण डेटा और इन्वेंट्री स्तरों को ध्यान में रखते हुए गणना करती है जो प्रति सेकंड कई बार बदल सकती है। यह सेवा प्रति सेकंड कई हज़ार बार बोली जाती है, जो हज़ारों डेटा लुक अप में बदल जाती है। इस सेवा के लिए उनकी बैकएंड स्टोरेज परत कैसंड्रा है। उनके सास प्रसाद में से कुछ कैसंड्रा का उपयोग वास्तविक समय और हाडोप आधारित बैच वर्कलोड के संयोजन को संभालने के लिए बैकेंड स्टोर के रूप में करते हैं।
• Hadoop और Cassandra के बारे में बात करते हुए, वे डेटा को Cassandra से बाहर निकालते हैं और इसे Hadoop में डालते हैं और उस पर बैच और एनालिटिक्स चलाते हैं, और फिर Cassandra में वापस जाते हैं। यह कैसंड्रा के Hadoop एकीकरण के माध्यम से हासिल किया गया है।
• Hadoop नौकरियां कैसेंड्रा से डेटा खींचती हैं, नौकरी विशिष्ट परिवर्तनों या विश्लेषण को लागू करती हैं और कैसंड्रा में डेटा को वापस लाती हैं। वे इस एकीकरण के लिए डेटास्टैक्स (आधिकारिक कैसेंड्रा मेंटेनर) एंटरप्राइज संस्करण का उपयोग नहीं कर रहे हैं, कैसेंड्रा के साथ केवल ओपन सोर्स हडोप इंस्टॉलेशन।

कैसेंड्रा के साथ डेटा मॉडलिंग:

जब वास्तविक समय प्रतिकृति और डेटा वितरण पर अधिक सक्षम कुछ के साथ एक कुंजी-मूल्य स्टोर को बदलने की तलाश में, डायनमो पर शोध, सीएपी प्रमेय और अंतिम स्थिरता मॉडल से पता चलता है कि कैसेंड्रा इस मॉडल को काफी अच्छी तरह से फिट करता है। जैसा कि कोई डेटा मॉडलिंग क्षमताओं के बारे में अधिक जानता है, हम धीरे-धीरे डेटा को डिकम्पोज करने की दिशा में आगे बढ़ते हैं।

यदि कोई मजबूत ACID शब्दार्थ के साथ संबंधपरक डेटाबेस पृष्ठभूमि से आ रहा है, तो किसी को अंतिम स्थिरता मॉडल को समझने के लिए समय निकालना चाहिए।

कैसंड्रा की वास्तुकला को अच्छी तरह से समझें और यह हुड के तहत क्या करता है। कैसांद्रा 2.0 के साथ आपको हल्के लेनदेन और ट्रिगर मिलते हैं, लेकिन वे पारंपरिक डेटाबेस लेनदेन के समान नहीं हैं जिनसे कोई परिचित हो सकता है। उदाहरण के लिए, कोई विदेशी कुंजी बाधाएं उपलब्ध नहीं हैं - इसे किसी एक के स्वयं के आवेदन द्वारा नियंत्रित किया जाना है। कैसंड्रा के साथ मॉडलिंग डेटा से पहले एक के उपयोग के मामलों और डेटा एक्सेस पैटर्न को स्पष्ट रूप से समझना और सभी उपलब्ध प्रलेखन को पढ़ना आवश्यक है।

निष्कर्ष:

अपाचे कैसेंड्रा तेजी से विकसित हो रहा है और हम इसकी क्षमताओं को सीख और समझ रहे हैं - विशेष रूप से डेटा मॉडलिंग पक्ष पर। हम इसे हमारे बिग डेटा सेवाओं और समाधानों के लिए पसंद के वितरित NoSQL डेटाबेस के रूप में देखते हैं।

एडुर्का एक व्यापक प्रदान करता है उन लोगों के लिए जो डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं। इस कोर्स में संपूर्ण डेटा साइंस अध्ययन के अंतर्गत Hadoop, R और Machine Learning Techniques की एक श्रृंखला शामिल है। एडुर्का भी प्रदान करता है जो आपको NoSQL डेटाबेस में मदद करता है। इस कोर्स को एक सफल कैसंड्रा विशेषज्ञ बनने के लिए ज्ञान और कौशल प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।