Мы уже немного рассказывали об архитектуре IoT-систем в статье про промышленный интернет вещей. Сегодня поговорим подробнее про аппаратные и программные компоненты Internet of Things и IIoT, а также разберем, как малые данные со множества датчиков преобразуются в Big Data. Архитектура IoT-системы Типовая архитектура IIoT-систем состоит из следующих 3-х уровней [1]:...
Мы уже рассказывали, как интернет вещей (Internet of Things, IoT) вместе с технологиями Big Data и машинного обучения (Machine Learning) используются в нефтегазовой, транспортной, сельскохозяйственной и машиностроительных отраслях. Сегодня поговорим подробнее про промышленный IoT (Industrial Internet of Things, IIoT) на примерах его применения в тяжелом машиностроении и рассмотрим, почему индустриальный...
В результате цифровой трансформации «традиционного предприятия» должна получиться идеальная организация, работающая на основе данных, в т.ч. больших (Big Data). Сегодня мы поговорим, что такое Data-Driven Company, чем она отличается и как ей стать: читайте в нашей статье, какие инструменты Big Data, методы Agile и инженерные подходы системного анализа применяются для...
Продолжая тему «умного» города (data-driven city), сегодня мы собрали для вас 5 практических примеров, как в крупнейших мегаполисах по всему миру интернет вещей и большие данные с датчиков, проездных билетов и дорожных камер помогают бороться с пробками и улучшать состояние дорог, повышая уровень их безопасности и удобства использования. Internet of...
Big Data – это основа бизнеса страховых компаний, работа которых полностью основана на информации: статистике, сведениях о клиентах, страховых случаях и вероятностях их наступления, а также финансовой оценке всех этих данных. Читайте в нашей сегодняшней статье, как «большая тройка» современных информационных технологий (большие данные, машинное обучение и интернет вещей) увеличивают...
Ранее мы уже писали про DataOps- и DevOps-инженеров, а также про администраторов больших данных. Продолжая тему гибкого управления проектами (Agile) для повышения эффективности и ускорения бизнес-процессов, сегодня поговорим о том, какие еще специалисты нужны для успешного Big Data проекта. Профильные категории и процессы Big Data проекта Независимо от конечной цели...
Мы уже писали о происхождении термина DataOps, а также про методы и средства реализации этой концепции непрерывной интеграции данных между процессами, командами и системами в рамках data-driven company. Продолжая тему развития Agile-подходов в мире больших данных, сегодня рассмотрим, чем отличаются сферы ответственности DataOps- и DevOps-инженеров и почему оба этих специалиста...
DataOps (DATA Operations, датаопс), по аналогии с DevOps (DEVelopment Operations, девопс) — это концепция и набор практик непрерывной интеграции данных между процессами, командами и системами для повышения эффективности корпоративного управления или отраслевого взаимодействия за счет распределенного сбора, централизованной аналитики и гибкой политики доступа к информации с учетом ее конфиденциальности, ограничений на...
Администратор – обязательная роль в Big Data проекте, даже если он построен по принципу микросервисной архитектуры, когда за создание и развертывание каждого модуля отвечает отдельный DevOps-инженер. Задачи постоянной оценки производительности и поддержки ИТ-инфраструктуры актуальны как для новоявленных стартапов, работающих по современным Agile-принципам, так и для крупного бизнеса (enterprise). В этой...
С точки зрения бизнеса DevOps (DEVelopment OPerations, девопс) можно рассматривать как углубление культуры Agile для управления процессами разработки и поставки программного обеспечения с помощью методов продуктивного командного взаимодействия и современных средств автоматизации. Сегодня мы поговорим о том, как эта методология используется в Big Data проектах, почему любой Data Scientist становится немного...