Big Data in futuro: ecco le nuove soluzioni firmate Spark & Cloud
Nuove forme di sviluppo e analisi dei Big Data
Come alcuni avranno già sentito dire, Spark è riuscita in breve tempo a cambiare le regole del gioco e rendere l’analisi dei big data molto più precisa e fluida. Al giorno d’oggi, tutte le principali piattaforme che si occupano di raccolta di dati sono entrate in connessione con Spark e non si può non fare riferimento a questo organismo per capire come sfruttare i big data in futuro. Occorre, allora, capire come funzionerà questo sistema e come Cloud potrà interagire per permettere agli utenti di studiare il piano di azione migliore per la loro azienda.
Delta, la cache intelligente in Cloud
Presentata a Dublino e già apprezzata dagli addetti del settore, Data è l’ultima estensione di Databricks progettata per chi voglia imparare come sfruttare i Big Data in modo ottimale. Si tratta di una cache intelligente che consente di eseguire le diverse operazioni riguardanti l’elaborazione di dati in grande scala e di dati archiviati in cloud.
Apparentemente, Data sembra una evoluzione e non una vera e propria innovazione per chi voglia imparare come sfruttare i Big Data; in realtà, Databricks ha presentato Delta come una piattaforma che combina l’elaborazione di dati in streaming ad un sistema di elaborazione in batch che permette di attingere i diversi dati dai loro archivi e di metterli in connessione tra loro in modo intelligente.
Dal canto suo, l’utilizzo del Cloud offre una certa elasticità, proprio come richiesto dalla clientela: è stato lo stesso sviluppatore del programma ad affermare che si è pensato di offrire un sistema che potesse non solo rispondere alle richieste della clientela, ma anche seguire le idee e i suggerimenti degli utilizzatori finali che chiedevano, già da tempo, come sfruttare i Big Data in maniera sicura e senza troppe difficoltà.
Anche se potrebbe sembrare una ovvietà, una cache intelligente può offrire una serie di vantaggi inaspettati. La richiesta per un sistema di elaborazione in cloud è sempre maggiore e lo stesso Ghodsi ha affermato che Databricks sta cercando di muoversi al passo con i tempi e con le richieste dei clienti. Proprio per questo motivo, si è deciso di innovare la gamma di prodotti offerta e includere Spark: Databriks è, infatti, una società di cloud e la battaglia per testare i codici di base e lanciare il prodotto finito sul mercato è dura ma non impossibile. Databricks si rivela così il più grande contributo per lo sviluppo di cloud e si rivela essenziale per le future innovazioni.
Le innovative piattaforme Databricks e Insight
Se Spark è composto da diversi elementi riuniti per aiutare i diversi team di lavoro a collaborare in maniera più fluida, le diverse estensioni sono state pensate per rendere il lavoro ancora più semplice e dar vita ad una piattaforma Insight accessibile a tutti e studiata su misura per ogni tipo di clientela. Ciò è possibile aggiungendo alle estensioni brevettate da Databricks le funzionalità di base di Insight, ideate per offrire agli utilizzatori un prodotto dall’utilizzo intuitivo, semplice da sviluppare e adatto anche a coloro che non hanno molta esperienza nel settore.
L’idea sarebbe quella di offrire soluzioni ancora più intuitive ma ci si chiede come fare e, soprattutto, come faranno gli sviluppatori di Databricks a rispondere alla concorrenza del mercato. Ghodsi ha già risposto anche a questo dubbio: gli sviluppatori si concentreranno su Hadoop e sull’ottimizzazione delle estensioni già rilasciate.
L’idea sarebbe quella di offrire prodotti di qualità, senza pensare troppo al mercato e alla concorrenza ma, sebbene l’idea possa sembrare nobile e accattivante per gli utilizzatori, non mancano gli scettici: Qubole sta pensando di offrire versioni di Spark tramite cloud e di automatizzare il carico di lavoro. Non si dimentichi poi Hadoop con i suoi fornitori chiave: sebbene nessuno di loro sia stato incluso nella valutazione dei dirigenti, gli sviluppi dei programmi citati potrebbero dipendere proprio dalle loro scelte e dalle innovazioni che vorranno concedere, di volta in volta, ai loro clienti.
Alcuni concorrenti di spicco
Sempre a proposito di concorrenza: chi si sta chiedendo come sfruttare i Big data in futuro non può trascurare il ruolo fondamentale giocato da altre aziende che si occupano della raccolta e dell’analisi dei Big Data. Confluent, ad esempio, ha aggiornato la propria versione di cloud e sta cercando di affermarsi sempre di più nel mercato.
L’idea sarebbe quella di rendere l’ormai noto Kafka il punto di accesso più semplice e utilizzato per le architetture in streaming. A questo proposito, Confluent ha arricchito Kafka con altre funzionalità adatte all’utenza, come gli SQL sui dati ricevuti in streaming.
Anche in questo caso, i progettatori di Spark sembrano non preoccuparsi: Kafka sarebbe soltanto un supporto complementare per le grandi aziende e la sua evoluzione non sarà una minaccia ma forse una risorsa anche per gli utilizzatori di Spark.
Dove è diretto Spark? I dirigenti hanno dichiarato che la prossima frontiera da raggiungere è quella dell’apprendimento e della condivisione di dati in streaming. Non sembrerebbe una sfida difficile ma soltanto un progetto lungo e da seguire con cura: gli strumenti a disposizione sono innovativi e trovare il modo migliore per metterli in connessione tra loro, magari con un linguaggio semplice e adatto a tutti, richiede tempo e attenzione ma non è impossibile. Non si può che attendere un nuovo sviluppo, quindi, adatto a chi desidera strumenti innovativi e sempre più fluidi per la propria azienda.
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