Miten Suuri Data Muuttaa Teollisuuden ja Tieteellisen Tutkimuksen Kenttää

Suuri data tuo tullessaan monia haasteita ja dilemmoja sen käsittelyssä ja soveltamisessa, erityisesti tarpeellisen tiedon tehokkaassa hakemisessa tästä valtavasta tietomassasta, sen käsittelyssä ja arvokkaiden oivallusten saamisessa. Suuren datan keskeinen piirre on sen saatavuus. Mitä kattavampi käytettävä data analyysia varten on, sitä lähempänä se on todellisuutta ja siten käyttökelpoisempi. Datan saatavuus kattaa pääasiassa menetelmät korkealaatuisen datan hankkimiseksi ja integroimiseksi, teoreettisten viitekehysten luomisen suurten tietomäärien saatavuuden ymmärtämiseksi, heikosti saatavilla olevan datan likimääräiset laskelmat ja datan louhinnan, datan johdonmukaisuuden ongelmat, virheiden automaattisen havaitsemisen, entiteetin eheysvirheiden korjaamisen sekä entiteettitunnistusongelmien havaitsemisen puolistrukturoiduissa ja jäsentymättömissä tiedoissa.

Suuren datan toinen merkittävä piirre on sen monimutkaisuus. Nykyisin 85 % datasta on puolistrukturoitua ja jäsentymätöntä dataa, joka syntyy muun muassa sosiaalisten verkostojen, IoT:n, verkkokaupan ja muiden lähteiden kautta. Jäsentymätön data viittaa tietoihin, joilla on epäsäännöllinen tai puutteellinen rakenne, ilman ennaltamäärättyjä tietomalleja, eikä sitä voida helposti esittää kaksidimensioisissä loogisissa tietokannoissa. Tämä kattaa kaikki toimistodokumenttien muodot, tekstit, kuvat, grafiikat sekä ääni- ja videoinformaatioita. Puolistrukturoitu data on täysin rakenteellista dataa (esimerkiksi relaatiotietokannoissa) ja täysin jäsentymätöntä dataa välimuotoa. Esimerkkejä puolistrukturoitusta datasta ovat XML- ja HTML-dokumentit, jotka ovat itsensä kuvaavia, ja niiden rakenne ja sisältö ovat toisiinsa kietoutuneita ilman selkeitä erotteluja.

Suuren datan rakenne on käynyt yhä monimutkaisemmaksi, ylittäen perinteisten menetelmien ja teorioiden kyvyt. Joskus jopa pieni data suurista tietomääristä, kuten yksittäinen mikroblogikirjoitus, voi aiheuttaa häiriöitä. Tämän vuoksi näiden uusien tietorakenteiden ja suuren datan hyödyntämiseksi tarvitaan uusia teknologioita ja menetelmiä, joilla kerätään, puhdistetaan, analysoidaan ja käsitellään nykyistä suurta dataa sekä saadaan siitä arvokasta tietoa.

Suuri data itsessään on vaikeaa käyttää suoraan; vasta prosessoinnin avulla suuri data voi todella tulla arvokkaaksi. Näistä edellä mainituista haasteista huolimatta, suuren datan jatkuva kasvu osoittaa, että uusien menetelmien ja teknologioiden käyttöönoton avulla nämä valtavat tietomäärät ovat todellakin käytettävissä ja niillä on valtava arvo. Suuri data voi luoda merkittäviä johdannaisarvoja eri aloilla, siirtäen tulevaisuuden IT-sijoitusten keskittymisen pois järjestelmien rakentamisesta kohti suurta dataa. Suuren datan käsittelyn tehokkuus muuttuu yhä tärkeämmäksi yrityksen elinkelpoisuuden kannalta.

Perinteiset ohjelmistomenetelmät eivät enää pysty suorittamaan tallennus-, hallinta- ja käsittelytehtäviä hyväksyttävissä aikarajoissa, mikä on nostanut kysymyksen siitä, kuinka tällainen data tulisi käsitellä. Suuri data on tullut osaksi tieteellistä tutkimusta ja teollisuutta, ja se on muuttanut tieteellisen tutkimuksen perustaa. Data ei ole enää vain tieteellisen tutkimuksen tulos, vaan siitä on tullut tieteellisen tutkimuksen perusta. Tämä ajattelutapa tuli tunnetuksi jo vuonna 1980, kun futuristi Toffler ennusti suuren datan tulemista ”kolmannen aallon loistavaksi huipennukseksi” kirjassaan The Third Wave.

Muutama vuosikymmen myöhemmin McKinsey, maailmanlaajuisesti tunnettu konsultointiyritys, toi esiin suuren datan liiketoimintapotentiaalin ja omisti merkittäviä resursseja tutkimukseen. He julkaisivat raportin vuonna 2011, jossa käsiteltiin suuren datan yhteiskunnallista vaikutusta, keskeisiä teknologioita ja sovelluksia. Tämä raportti herätti merkittävää huomiota finanssialalla, ja suuret dataratkaisut alkoivat saamaan suosiota eri teollisuudenaloilla.

Tietotekniikan kehityksen taustalla on siirtyminen laskentakeskeisyydestä datakeskeisyyteen, jota voisi tarkemmin kutsua ”datakeskeiseksi laskentaksi”. Tällöin järjestelmien suunnittelu ja arkkitehtuuri keskittyvät datan ympärille. Tämä prosessi on kehittynyt vuosien varrella ja on esitetty useissa tutkimuksissa ja kaavioissa, kuten The Journey of Data-Oriented Technologies.

Suuren datan käsittelyn vaatima teknologia ei enää liity pelkästään laskentatehon kasvuun vaan myös datan saatavuuden ja hallinnan edistymiseen. Tietotekniikan aikakauden ensimmäisinä vuosikymmeninä oli kyse ensisijaisesti laitteistojen kehityksestä ja datan tuottamisesta. Tänä päivänä suuri data ei ole enää vain yksittäisten tutkijoiden tai sotilasorganisaatioiden tuottamaa dataa vaan se on kaikkialla, yhteiskunnan kaikilla tasoilla.

Virtuaalitodellisuus ja sen sovellukset: Hyödyt ja haasteet

Virtuaalitodellisuus (VR) ja siihen liittyvät tekniikat, kuten virtualisointi, ovat mullistaneet tietotekniikan ja tarjoavat tehokkaita ratkaisuja, jotka mahdollistavat laitteiden ja resurssien tehokkaan käytön. Virtuaalitodellisuus käsittää laajan valikoiman sovelluksia, joista kunkin teknologian tyyppi palvelee erityisiä tarpeita ja haasteita. Yksi tärkeimmistä virtuaalisuuden käsitteistä on virtuaalikoneiden (VM) toiminta, joka mahdollistaa järjestelmien ja ohjelmien suorittamisen kuin ne olisivat fyysisillä laitteilla.

Virtuaalitodellisuuden toteuttamiseksi käytetään useita eri menetelmiä, kuten täydellinen virtualisointi, paravirtualisointi ja laitteistotuki virtuaalisoinnille. Tässä tarkastellaan näitä teknologioita sekä niiden etuja ja haittoja.

Täydellinen virtuaalisointi mahdollistaa virtuaalikoneen toiminnan ilman suurempia muutoksia, ikään kuin se suoritettaisiin oikeassa fyysisessä ympäristössä. Kuitenkin tietyt etuoikeutetut toiminnot, kuten järjestelmänhallinta ja laitteistoresurssien käyttö, voivat olla vähemmän tehokkaita, koska kaikki toiminnot täytyy emuloida. Tämä voi johtaa suorituskyvyn heikkenemiseen ja suurentuneisiin suoritusaikoihin.

Paravirtualisointi syntyi tarpeesta parantaa suorituskykyä ja vähentää suoritusajan viivettä virtuaalikoneessa. Tässä menetelmässä virtuaalikone voi suorittaa tietyt ajanviettäviä toiminnot suoraan fyysisellä laitteistolla, jolloin suorituskyky paranee ja viiveet vähenevät. Tämä vaatii kuitenkin muutoksia vieraiden käyttöjärjestelmien ohjelmointiin, jotta virtuaalikone voi käyttää suoraan laitteistoresursseja.

Laitteistotuki virtuaalisoinnille puolestaan tarjoaa suoraa tukea virtuaalikoneen suoritukseen. Tämä teknologia on suunniteltu erityisesti parantamaan virtuaalikoneiden toimintaa, jolloin etuoikeutettuja käskyjä voidaan suorittaa nopeammin ja vähemmän kontekstinvaihtoja ja emulaatiota tarvitaan. Esimerkiksi Intel VT ja AMD-V ovat laitteistotuki virtuaalisoinnin tekniikoita, joita hyödynnetään monissa virtualisointiratkaisuissa kuten KVM, VMware ja Xen.

Palveluvirtualisointi viittaa ohjelmistojen ja palveluiden, kuten palomuurien, kuormantasaajien, tietokantojen ja tallennusratkaisujen virtualisointiin. Tällöin fyysistä laitteistoa ei tarvita palveluiden tarjoamiseen, vaan ne toteutetaan virtuaalisesti ja skaalautuvat tarpeen mukaan.

Sovellusten virtualisointi mahdollistaa sovellusten ajamisen eri CPU-arkkitehtuureilla ja käyttöjärjestelmissä ilman, että ohjelmistot tarvitsevat erityisiä muutoksia. Esimerkiksi Java Virtual Machine (JVM) mahdollistaa Java-sovellusten ajamisen eri alustoilla riippumatta laitteiston ja käyttöjärjestelmän eroista.

Virtualisoinnilla on monia etuja, jotka liittyvät fyysisten resurssien käytön tehostamiseen ja kustannusten säästämiseen. Esimerkiksi virtuaalikoneiden käyttö vähentää tarvetta investoida fyysisiin laitteistoihin ja parantaa resurssien käyttöastetta. Perinteisillä palvelimilla keskimääräinen CPU-käyttöaste on usein alle 10 %, mikä johtaa merkittävään resurssien tuhlaukseen. Virtuaalisoinnin avulla voidaan käynnistää useita palvelimia yhdelle fyysiselle laitteelle, mikä parantaa käyttöastetta ja vähentää kustannuksia.

Virtualisointi myös parantaa ympäristön kestävyyttä ja energiatehokkuutta, koska fyysisten laitteiden määrä voidaan vähentää ja laitteistoresurssien tarve vähenee. Tämä puolestaan vähentää sähkönkulutusta ja laitteistotilojen tarvetta. Lisäksi virtuaalisointi mahdollistaa automaattisen ylläpidon ja resurssien hallinnan, mikä vähentää operatiivisia kustannuksia.

Tietoturvan osalta virtualisointi tarjoaa etuja, koska virtuaalikoneiden tiedot voivat olla varmuuskopioituna ja suojattuina. Jos fyysinen laitteisto vaurioituu, tiedot voidaan palauttaa helposti varmuuskopion kautta, jolloin järjestelmän käyttö ei keskeydy. Hyvin suunniteltu virtualisointiarkkitehtuuri voi myös mahdollistaa järjestelmän päivittämisen ja laitteiston vaihtamisen ilman, että käyttäjien työskentelyyn tulee katkoksia.

Vaikka virtualisointi tuo merkittäviä etuja, se ei ole ilman haasteita. Virtuaalisoinnin käyttöönotto ja hallinta voivat olla monimutkaisempia kuin perinteisten järjestelmien, ja virheellisesti toteutetut virtualisointiratkaisut voivat johtaa suorituskyvyn heikkenemiseen. On myös tärkeää huomata, että kaikkia sovelluksia ja järjestelmiä ei välttämättä voida virtuaalisoida tehokkaasti, erityisesti silloin, kun kyseessä on korkean suorituskyvyn vaatimat sovellukset tai järjestelmät, jotka tarvitsevat suoraa pääsyä laitteistoresursseihin.

Mikä on pilvipalvelu ja miten se toimii suurten tietomäärien käsittelyssä?

Pilvipalvelu on yksi modernin teknologian keskeisistä innovaatioista, joka mahdollistaa IT-infrastruktuurin käytön ja hallinnan verkon kautta. Tämä uusi laskentamalli tarjoaa dynaamisesti skaalautuvia virtuaalisia resursseja palveluina internetin yli. Pilvipalvelut voivat olla yksityisiä tai julkisia ja niitä hyödynnetään monilla eri alueilla: yrityksistä ja valtion organisaatioista aina yksittäisiin käyttäjiin ja sovelluksiin saakka. Pilvipalvelun taustalla oleva perusajatus on, että loppukäyttäjät voivat hankkia tarvitsemiaan resursseja ilman syvällistä ymmärrystä itse infrastruktuurista.

Pilvipalvelut voidaan jakaa kahteen kategoriaan: kapea- ja laajamittaiseen. Kapea malli keskittyy IT-infrastruktuurin toimitukseen ja käytön malliin, jolloin resurssit hankitaan tarpeen mukaan ja niitä laajennetaan verkon kautta. Laajempi malli puolestaan keskittyy palveluiden toimitukseen ja käyttöön verkon yli, jolloin käyttäjät saavat tarvitsemiaan palveluja joustavasti ja skaalautuvasti. Pilvipalvelut perustuvat virtualisointiteknologiaan, joka mahdollistaa resurssien jakamisen ja hallinnan tehokkaasti ja kustannustehokkaasti.

Pilvipalvelut eroavat perinteisistä tietojärjestelmistä monin tavoin. Yksi niiden keskeisistä ominaisuuksista on massiivinen rinnakkaislaskennan kyky. Pilvipalvelut pystyvät tarjoamaan laskentatehoa ja resursseja suuremmille sovelluksille ja järjestelmille, joita perinteiset tietojärjestelmät eivät pysty käsittelemään. Tämä mahdollistaa muun muassa pilvipalveluiden hyödyntämisen suurten tietomäärien käsittelyssä, kuten big data -sovelluksissa.

Resurssien virtualisointi ja joustava skaalaus ovat myös pilvipalveluiden keskeisiä ominaisuuksia. Pilvessä olevat resurssit, kuten tallennus, prosessorit, muisti ja verkkokaista, voidaan jakaa dynaamisesti asiakkaan tarpeiden mukaan. Tämä mahdollistaa resurssien jakamisen ja skaalaamisen tarpeen mukaan, ja asiakkaat voivat käyttää pilvipalveluja vaikka eri maissa olevista palvelinkeskuksista. Virtualisointi mahdollistaa myös erilaisten fyysisten ja virtuaalisten koneiden joustavan hallinnan ja resurssien allokoinnin.

Pilvipalveluiden käytön taustalla on myös valtava ja nopeasti kasvava tietomäärä. Pilvessä käyttäjät eivät pelkästään kuluta tietoa, vaan luovat sitä jatkuvasti. Tämän seurauksena on syntynyt suuri tarve tehokkaille big data -teknologioille, kuten Hadoopille, Sparkille ja Stormille, jotka mahdollistavat suuren tietomäärän analysoinnin ja hyödyntämisen. Nämä teknologiat ovat tiukasti yhteydessä pilvipalveluihin ja niiden kehitykseen.

Pilvipalvelujen käyttö on kasvattanut luotettavuutta ja kustannustehokkuutta. Tiedon monistaminen ja vikasietoisuuden varmistaminen ovat keskeisiä tekijöitä, jotka takaavat palvelujen luotettavan toiminnan. Pilvipalvelut voivat myös tukea monenlaisten sovellusten toimintoja, olipa kyseessä yrityksen sisäinen järjestelmä tai julkinen palvelu. Pilvipalvelujen kustannustehokkuus syntyy pitkälti siitä, että ne tarjoavat käyttäjille mahdollisuuden maksaa vain käytetyistä resursseista sen sijaan, että ne joutuisivat investoimaan suuriin fyysisiin infrastruktuureihin.

Pilvipalvelujen taustalla oleva teknologia on kehittynyt nopeasti, ja sen suosio on kasvanut yhdessä internetin ja laajakaistayhteyksien nopeuden kanssa. Alun perin 1960-luvulla alkanut tietotekniikan vallankumous johti ensimmäisiin suurten organisaatioiden ja yritysten tietojärjestelmiin. 1990-luvun internetvallankumous puolestaan avasi tietoverkot laajemmalle käyttäjäkunnalle, ja pilvipalvelut kehittyivät yhdeksi merkittävimmistä teknologioista, joka mahdollistaa nopean datan käsittelyn ja tiedon jakamisen ympäri maailmaa.

Yksi pilvipalvelujen tärkeimmistä ominaisuuksista on niiden kyky palvella laajaa käyttäjäkuntaa. Pilvipalvelut voivat olla suunnattuja niin suurille yrityksille kuin yksittäisille käyttäjille, ja ne voivat tarjota palveluja älypuhelimista ja sensoreista aina monimutkaisempaan yritysinfrastruktuuriin. Tämä moninaisuus mahdollistaa laajamittaiset sovellukset, kuten globaaleja palveluja ja infrastruktuuripalveluja, joiden avulla voidaan hallita suuria datamääriä ja suorittaa laskentaa hajautetusti.