টেকোপিডিয়া স্টাফ দ্বারা, 22 সেপ্টেম্বর, 2016
টেকওয়ে : হোস্ট রেবেকা জোজভিয়াক ডঃ রবিন ব্লার, ডেল ব্লাঞ্চফিল্ড এবং ডেল স্ট্যাটিস্টিকার শন রজার্সের সাথে প্রান্ত বিশ্লেষণ নিয়ে আলোচনা করেছেন।
আপনি বর্তমানে লগ ইন নেই Please ভিডিওটি দেখতে লগ ইন বা সাইন আপ করুন।
রেবেকা জোজভিয়াক: মহিলা এবং ভদ্রলোক, হ্যালো, এবং ২০১ 2016 সালের হট টেকনোলজিসে স্বাগতম। আজ আমরা পেয়েছি "এজ অ্যানালিটিক্স: দ্য আইওটি ইকোনমি অবশেষে” "আমার নাম রেবেকা জোজভিয়াক। আমি আজকের ওয়েবকাস্টের জন্য আপনার পরিচালক হব। আপনি যদি টুইটার কথোপকথনে যোগ দিতে চান তবে আমরা # HOTTECH16 এর একটি হ্যাশট্যাগ দিয়ে টুইট করি।
আইওটি, অবশ্যই এই বছর একটি গরম বিষয় এবং জিনিসগুলির ইন্টারনেট, এটি মেশিনের ডেটা, সেন্সর ডেটা, লগ ডেটা, ডিভাইস ডেটা সম্পর্কে সত্যই। এর মধ্যে কোনওটিই নতুন নয়, আমাদের কাছে এই জাতীয় ডেটা চিরকালের জন্য ছিল, তবে এটি সত্যই আমরা এটি ব্যবহার করতে পারিনি এবং এখন আমরা এই ডেটাটি ব্যবহারের জন্য মাত্র এক টন নতুন উপায় দেখছি। বিশেষত চিকিত্সা শিল্পে, তেল এবং গ্যাস, পণ্য সহ আর্থিক বাজারগুলি, এটি কেবলমাত্র আগে ব্যবহার করা হয়নি এমন তথ্যের ধন। এবং পুরোপুরি লোকেরা কীভাবে এটি করতে পারে সে সম্পর্কে সত্যই উপলব্ধি করতে পারেনি। আমরা প্রচুর অল্প ডেটা নিয়ে কথা বলছি, তবে এটি প্রচুর ডেটা এবং আপনি জানেন, নেটওয়ার্কের সাথে জড়িত সমস্যা রয়েছে, হার্ডওয়্যার জড়িত রয়েছে, বা প্রক্রিয়াজাতকরণ করা দরকার এবং আপনার সিস্টেমটি বন্ধ না করে কীভাবে আপনি এটি করতে পারেন? আচ্ছা আমরা আজ এটি সম্পর্কে শিখতে যাচ্ছি।
এখানে আমাদের বিশেষজ্ঞদের লাইনআপ। আমরা ব্লার গ্রুপের প্রধান বিশ্লেষক ডঃ রবিন ব্লুরকে পেয়েছি। দ্য ব্লার গ্রুপে আমাদের ডেটা ব্লাঞ্চফিল্ডও রয়েছে data এবং আমরা ডেল স্ট্যাটিস্টিকার গ্লোবাল বিপণন ও চ্যানেলের পরিচালক শন রজার্স পেয়ে খুশি। এবং সেই সাথে, আমি বলটি রবিনের কাছে যাচ্ছি।
ডাঃ রবিন ব্লার: ঠিক আছে, এজন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আমি একটি বোতাম টিপুন এবং একটি স্লাইড উপরে নিক্ষেপ করব। জিনিসের ইন্টারনেটের জন্য কেন আমি এই অ্যাপোক্যালिप्टিক ছবিটি তৈরি করেছি তা আমার কোনও ধারণা নেই। সম্ভবত কারণ আমি মনে করি এটি শেষ পর্যন্ত বিশৃঙ্খলা পেতে চলেছে। আমি সোজা চলে যাব। এটি কোনও আইওটি উপস্থাপনায় কোর্সের সমান। আপনার একরকম বা অন্য কোনও উপায়ে, এটি যেখানে চলছে সে সম্পর্কে ভ্রান্ত কিছু বলবেন। এবং প্রকৃতপক্ষে, এর বেশিরভাগটি সম্ভবত সত্য। আপনি যদি আসলে দেখেন যে এই ধনুকগুলি ধীরে ধীরে প্রসারিত হচ্ছে। আপনি জানেন, ব্যক্তিগত কম্পিউটার, স্মার্টফোন এবং ট্যাবলেট সম্ভবত বাড়তে থাকবে। স্মার্ট টিভিগুলি সম্ভবত উঠবে। পরিধানযোগ্য, কয়েক বছর আগের তুলনায় তারা সম্ভবত এখনই বিস্ফোরণ ঘটছে। সংযুক্ত গাড়িগুলি, অবশ্যম্ভাবী যে সমস্ত গাড়ি পুরোপুরি সংযুক্ত হতে চলেছে এবং পুরো সময় পুরোপুরি ডেটা প্রেরণ করছে। এবং অন্য সব। এবং বিআই ইন্টেলিজেন্সের এই নির্দিষ্ট গ্রাফটি ইঙ্গিত দেয় যে সমস্ত কিছু খুব দ্রুত খুব সুস্পষ্ট বিষয়কে ছাড়িয়ে যাবে।
তাহলে আইওটি সম্পর্কে কী বলব? প্রথম জিনিসটি কেবল একটি আর্কিটেকচারাল পয়েন্ট। আপনি জানেন, যখন আপনি ডেটা পেয়েছেন এবং আপনাকে প্রক্রিয়া করার সময় এক বা অন্য কোনও উপায়ে আপনাকে দু'জনকে একসাথে রাখতে হবে। এবং খণ্ডে ডেটা সহ এটি এখন, এবং বিভিন্ন জায়গায় জমায়েত, দু'জন আর স্বাভাবিকভাবে একসাথে নয়। আমার ধারণা, তারা পুরানো মেইনফ্রেমে দিনগুলিতে থাকত। সুতরাং আপনি সেখানে একটি প্রসেসিং স্তর, পরিবহন স্তর এবং একটি ডেটা স্তর থাকার দিক থেকে ভাবতে পারেন। এবং এক বা অন্য কোনও উপায়ে, আজকাল ট্রান্সপোর্ট লেয়ারটি প্রক্রিয়াকরণটিকে চারপাশে স্থানান্তরিত করতে বা নেটওয়ার্কের চারপাশে ডেটা সরিয়ে নিতে চলেছে। সুতরাং এখানে পছন্দগুলি রয়েছে: আপনি ডেটা প্রসেসিংয়ে স্থানান্তর করতে পারেন, প্রসেসিংটিকে ডেটাতে সরিয়ে নিতে পারেন, আপনি প্রসেসিং এবং ডেটাটিকে একটি সুবিধাজনক সম্পাদন স্থলে নিয়ে যেতে পারেন, বা আপনি প্রসেসিংটি তীক্ষ্ণ করতে পারেন এবং ডেটাটি তীক্ষ্ণ করতে পারেন। এবং জিনিসগুলির ইন্টারনেট সম্পর্কিত, ডেটা জন্মের সময় বেশ ইতিমধ্যে তীক্ষ্ণ হয়ে যায় এবং সম্ভাবনাটি হ'ল যে প্রসেসিংয়ের একটি ভয়াবহ পরিমাণ ক্রমবর্ধমান হতে চলেছে যাতে যে অ্যাপ্লিকেশনগুলি চালানো দরকার সেগুলি ঘটতে পারে।
তাই আমি একটি ছবি এঁকেছি। আইওটি সম্পর্কে আমার কাছে আকর্ষণীয় বিষয়, আমি এই ডায়াগ্রামে একত্রিত ডোমেনের বিষয়ে কথা বলি এবং আমি উল্লেখ করেছি যে সাব-ডোমেন রয়েছে। সুতরাং আপনি কল্পনা করতে পারেন যে আইওটি ডোমেন 1 এখানে কোনও ধরণের একটি গাড়ি এবং ডোমেন 2 এবং ডোমেন 3 এবং ডোমেন 4 কোনও ধরণের গাড়ি এবং আপনি স্থানীয়ভাবে ডেটা একত্রিত করবেন, আপনি সেই ডেটাতে স্থানীয় অ্যাপ্লিকেশন পরিচালনা করবেন এবং আপনি বিভিন্ন জিনিস কার্যকর করা হবে। তবে সমস্ত গাড়ি সম্পর্কে বিশ্লেষণ করার জন্য আপনাকে কেন্দ্রের কাছে ডেটা স্থানান্তর করতে হবে, অগত্যা সমস্ত ডেটা নয়, আপনাকে কেন্দ্রে একত্রিত করতে হবে। এবং যদি আপনি এটির বিষয়ে চিন্তা করেন, তবে আপনি একই আইওটি জিনিসগুলিতে অনেকগুলি, বহু ভিন্ন একত্রিত ডোমেন রাখতে চাইতে পারেন। এবং ডোমেনগুলি নিজেরাই আরও সংহত হতে পারে। সুতরাং আপনি এই পুনরাবৃত্তি শ্রেণিবিন্যাস থাকতে পারে। এবং মূলত আমরা যা পেয়েছি তা একটি অবিশ্বাস্যভাবে জটিল নেটওয়ার্ক। আমাদের আগে যা কিছু ছিল তার চেয়ে অনেক জটিল।
আমি এখানে নীচে একটি নোট পেয়েছি। লিফ নোড সহ সমস্ত নেটওয়ার্ক নোড ডেটা নির্মাতা, ডেটা স্টোর এবং প্রসেসিং পয়েন্ট হতে পারে। এবং এটি আপনাকে বিতরণের সম্ভাবনা দেয়, যার মতো আমরা আগে দেখিনি। দেজ সে সম্পর্কে আরও কিছু কথা বলতে চলেছে, তাই আমি এই নির্দিষ্ট পয়েন্টে এগিয়ে যাব। একবার যখন আমরা জিনিসগুলির ইন্টারনেটে থাকি এবং সমস্ত ডেটা প্রকৃতপক্ষে ইভেন্টগুলিতে রূপান্তরিত হয়ে যায়, তখন এই স্লাইডটি সম্পর্কে বিন্দুটি কেবল এটিই নির্দেশ করতে পারে যে আমরা ইভেন্টগুলিকে মানীকরণ করতে চলেছি। আমরা খুব কমপক্ষে, আমাদের এটি করতে যাচ্ছি। আমরা ইভেন্টটি ঘটানোর সময়, ভৌগলিক অবস্থান এটি তৈরি করার প্রক্রিয়াটির ভার্চুয়াল বা লজিক্যাল অবস্থান, এটি তৈরির উত্স ডিভাইস, ডিভাইস আইডি, যাতে ঠিক কী উত্স ডিভাইস এটি তৈরি করেছে, মালিকানা আপনি জানতে পারবেন তথ্য এবং অভিনেতাদের, এই লোকদের যাদের কোনও উপায়ে বা অন্যভাবে ডেটা ব্যবহার করার অধিকার রয়েছে, এটির সাথে তার অনুমতিগুলি বহন করতে হবে, যার অর্থ সত্যই এটির সাথে এটি সুরক্ষা বহন করতে চলেছে, এবং তারপরেও আছে তথ্য নিজেই। এবং আপনি যখন এটি তাকান তখন আপনি বুঝতে পারবেন যে, আপনি জানেন যে আপনি এমন একটি সেন্সর পেয়েছেন যা প্রতি সেকেন্ডে বা ততোধিক কিছু তাপমাত্রা রিপোর্ট করা ছাড়া আর কিছুই করে না, তথ্যটি ঠিক কোথায় সনাক্ত করার জন্য যথেষ্ট পরিমাণে ডেটা রয়েছে উত্স এবং এটি আসলে কি। যাইহোক, এটি একটি সম্পূর্ণ তালিকা নয়।
সুতরাং, ভবিষ্যতের আইটি ল্যান্ডস্কেপের দিক থেকে, আমি এটি যেভাবে দেখছি তা হ'ল এটি কেবল ইন্টারনেটের ইন্টারনেট নয়, এটিও সত্য যে আমরা ইভেন্ট-চালিত ক্রিয়াকলাপের জগতে থাকব এবং তাই আমরা ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচার থাকতে হবে এবং সেই আর্কিটেকচারগুলিতে বড় নেটওয়ার্ক বিস্তৃত হতে চলেছে। এবং অন্য জিনিসটি রিয়েল-টাইম সবকিছু, এটি আমাদের পক্ষে রিয়েল-টাইম হওয়ার প্রয়োজন হয় না তবে ব্যবসায়ের সময় হিসাবে আমি এমন কিছু উল্লেখ করি যা সেই সময়ের মধ্যে তথ্য যা উপস্থাপন এবং প্রস্তুত থাকতে হয় প্রক্রিয়াজাতকরণ। আপনি জানেন, এটি তৈরির পরে মিলিসেকেন্ড হতে পারে। তবে প্রতিটি তথ্য উপাত্তের জন্য সবসময় এমন সময় থাকে এবং আপনি যখন কোনও ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচার পেয়ে থাকেন তখন বিশ্ব যেভাবে কাজ করে তার জন্য রিয়েল-টাইম পদ্ধতির বিবেচনায় ভাবতে আরও বুদ্ধিমান হতে শুরু করে।
তাই এটিকে ফুটন্ত, কারণ আমরা আসলে যা বলছি তা হ'ল আইওটি-র বিশ্লেষণ। এত কিছুর পরেও, এটি এখনও অন্তর্দৃষ্টি সম্পর্কে সমস্ত সময়, এবং এটি কেবল অন্তর্দৃষ্টি করার সময় নয়, অন্তর্দৃষ্টিকে ক্রিয়াগুলি অনুসরণ করতে হবে। সুতরাং, অন্তর্দৃষ্টি এবং কর্মের সময় হ'ল আমি এটিকে সিদ্ধ করব। এই বলে, আমি বলটি দেজের কাছে ফিরিয়ে দেব
ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: রবিন আপনাকে ধন্যবাদ। সর্বদা হিসাবে অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ। আমি প্রতিটি বিষয় অনুসরণ করা একটি কঠিন কাজ যে সত্য ভালবাসা, কিন্তু আমি যথাসাধ্য চেষ্টা করব।
আমি যে জিনিসগুলি দেখছি তার মধ্যে একটি এবং আমি প্রায়শই এটির দ্বারা বিনোদন করি, সত্যি কথা বলতে, এবং একটি ছদ্মবেশী এবং নেতিবাচক তাত্পর্যপূর্ণ আকারে নয়, তবে বিশ্বজুড়ে বিষয়গুলির ইন্টারনেট নিয়ে অনেক উদ্বেগ ও আতঙ্ক রয়েছে there's এবং আমাদের স্লট করা এবং আপনি আপনার ডেটা হারাতে শুরু করবেন, তাই আমি গত দু'ত তিন দশকের আগে আমরা যে কিছু কাজ করেছিলাম সেগুলির কিছুটা ফিরে দেখতে চাই যা ইন্টারনেটে খুব ঘনিষ্ঠ ছিল were জিনিস, কিন্তু একই স্কেল বেশ হতে পারে না। এবং কেবল আমাদের দেখানোর জন্য যে আমরা আসলে এখানে এসেছি এবং কিছু সমস্যা সমাধান করেছি, স্কেলের এই স্তরে নয় এবং এই গতিতে নয়। কারণ এর অর্থ হ'ল আমরা আসলে সমস্যাটি সমাধান করতে পারি এবং উত্তরগুলির কয়েকটি কী তা আমরা জানি; আমরা কেবল শিকারি পেয়েছিলাম এবং আমাদের আগে থাকা কিছু শিক্ষার পুনরায় প্রয়োগ করতে হয়েছিল। এবং আমি জানি এটি আমাদের সম্পূর্ণ কথোপকথন যাব এবং আমি প্রশ্নোত্তর বিভাগে কেবল চ্যাট করতে মজাদার জিনিসগুলির পুরো পরিসীমা পেয়েছি।
তবে আমরা যখন চেনাশোনাতে থাকা জিনিসগুলির ইন্টারনেটের কথা চিন্তা করি, তখন একটি নকশা স্তরে বর্তমানে কেন্দ্রিয়করণের প্রচুর পরিমাণ রয়েছে যা খুব প্রথম দিনগুলিতে লেখা হয়েছিল। উদাহরণস্বরূপ, ফিটবিত ডিভাইসগুলি সমস্ত একটি কেন্দ্রীয় জায়গায় যায় এবং এটি কোনও মেঘ প্ল্যাটফর্মে কোথাও হোস্ট করা সম্ভব হয় এবং এই সমস্ত ডিভাইস থেকে প্রাপ্ত সমস্ত ডেটা একই হিট হয়, আসুন কেবল বলে নেওয়া যাক, ওয়েব সহ স্ট্যাকের সামনের প্রান্ত এবং অ্যাপ্লিকেশন এবং ডেটা-ভিত্তিক পরিষেবাগুলি। তবে সময়ের সাথে সাথে সেই স্কেলটিতে তাদের কাছে আসা পরিমাণের পরিমাণটি মোকাবেলা করার জন্য পুনরায় ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের প্রয়োজন হবে এবং তারা পুনরায় ইঞ্জিনিয়ার হবেন যাতে একাধিক অবস্থান এবং অঞ্চলগুলিতে স্ট্যাকের একাধিক কপি এবং একাধিক কপি রয়েছে। এবং আমরা এটি দেখছি এবং এখানে বেশ কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে যা আমি আপনাকে দিতে যাচ্ছি যা আমরা আলোচনা করতে পারি।
এর মূল বক্তব্যটি হ'ল যদিও আমি এই সমাধানগুলির কয়েকটি আমি দেখেছি যেগুলি আবরণ করতে চলেছি, তথ্যের স্কেল এবং ভলিউম এবং নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক যা ইন্টারনেটের ইন্টারনেট তৈরি করবে তা জরুরিভাবে কেন্দ্রীয় থেকে স্থানান্তরিত হতে হবে আমার দৃষ্টিতে বিতরণ করা আর্কিটেকচারগুলিতে এবং আমরা এটি জানি তবে সমাধানটি কী তা আমরা অগত্যা বুঝতে পারি নি। যখন আমরা জিনিসগুলির ইন্টারনেট কী ধারণাটি নিয়ে চিন্তা করি, এটি একটি বৃহত আকারের নেটওয়ার্ক মডেল। এটি প্রচুর এবং প্রচুর জিনিস যা এখন শব্দ করছে। যে জিনিসগুলি সম্প্রতি অবধি গোলমাল করেনি। এবং প্রকৃতপক্ষে, আমি মনে করি এটি গতকাল ছিল, আমি মজাদারভাবে স্ট্যাকের বিষয়ে কথা বলছিলাম, তবে আমি একটি নতুন টোস্টার কিনতে গিয়েছিলাম এবং এটি একটি বিকল্প নিয়ে এসেছিল যা আমাকে পরিষ্কার করার প্রয়োজনের সাথেও বিভিন্ন বিষয় বলতে পারে। এবং একটি খুব অনুরূপ বৈশিষ্ট্য সহ একটি নতুন মাইক্রোওয়েভ এমনকি আমার ফোনে একটি অ্যাপ্লিকেশনকে পিং করতে পারে যে আমি যে জিনিসটি পুনরায় গরম করছি তা এখন সম্পন্ন হয়েছে। এবং আমি এই মতামত অনেকটাই যে আমার সাথে কিছু কথা বলতে চাই না তা হ'ল এটি আমার ফ্রিজ, মাইক্রোওয়েভ এবং টোস্টার। আমি তাদের বোবা ডিভাইস হওয়াতে বেশ স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করি। তবে আমি সম্প্রতি একটি নতুন গাড়ি পেয়েছি, একটি সামান্য অডি, এবং এটি আমার সাথে কথা বলে এবং আমি এতে সন্তুষ্ট, কারণ এটি যে বিষয়গুলির বিষয়ে কথা বলে তা আগ্রহের বিষয়। পয়েন্ট এ থেকে পয়েন্ট বিতে আরও ভাল রাস্তা কোথায় পাওয়া যায় তা বলার জন্য রিয়েল-টাইমে মানচিত্র আপডেট করার মতো কারণ এটি ডেটা সহ বিভিন্ন ব্যবস্থার মাধ্যমে ট্র্যাফিক সনাক্ত করেছে it
আমার এই স্লাইড আছে আমরা ইতিমধ্যে দেখেছি হাই-ভলিউম নেটওয়ার্ক মডেলগুলির ডেটা প্রসেসিং এবং অ্যানালিটিক্স মডেলগুলির বিতরণ ক্যাপচার এবং বিতরণকে কেন্দ্রিয় থেকে স্থানান্তর করতে হবে। আমরা ডান হাতের প্রান্তে তিনটি ছোট গ্রাফ চিত্র থেকে জিনিসগুলি দেখতে পেয়েছি যেখানে আমরা পেয়েছি, তিনটির মধ্যে একটি বাম দিকে, একটি ছোট্ট সমস্ত ডিভাইস কেন্দ্রীয় কেন্দ্রে আসে এবং সেখানে একটি কেন্দ্রীয় মডেল থাকে এবং ডেটা সংগ্রহ করুন এবং স্কেলটি এত দুর্দান্ত নয়, তারা সেখানে ঠিকঠাক মোকাবেলা করে। মাঝখানে আমরা কিছুটা বিকেন্দ্রীভূত মডেল এবং হাব পেয়েছি এবং কথা বলেছি, যা আমি মনে করি আমাদের পরবর্তী প্রজন্মের জিনিসগুলির ইন্টারনেটের প্রয়োজন হবে। এবং তারপরে ডান দিকে আমরা এই সম্পূর্ণরূপে বিতরণ করা এবং মেশানো নেটওয়ার্ক পেয়েছি যা এখানে জিনিসগুলি এবং মেশিন-টু-মেশিনের ইন্টারনেট ভবিষ্যতে খুব স্বল্পমেয়াদে যেতে চলেছে, তবে আমরা বেশ নই বিভিন্ন কারণে আছে। এবং মূলত কারণ আমরা এখন পর্যন্ত বেশিরভাগ যোগাযোগের জন্য ইন্টারনেট প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করছি এবং এই ডেটা প্রচুর পরিমাণে বহন করার জন্য আমরা আসলে দ্বিতীয় নেটওয়ার্ক তৈরি করি নি।
ইতিমধ্যে দ্বিতীয় নেটওয়ার্কগুলি রয়েছে যেমন ব্যাটেলকো নেটওয়ার্ক। অনেক মানুষ টেলিকমগুলির নেটওয়ার্কগুলি ইন্টারনেট নয় এই বিষয়টি নিয়ে ভাবেন না। ইন্টারনেট বিভিন্ন উপায়ে একটি খুব আলাদা জিনিস is তারা ফোন নেটওয়ার্কগুলির মাধ্যমে স্মার্টফোনগুলি থেকে ডেটা রুট করছে এবং তারপরে ফোন নেটওয়ার্কগুলি এবং ইন্টারনেটে সাধারণভাবে যেখানে তারা তাদের দুটি নেটওয়ার্কে লেয়ার করছে। তবে এটি পুরোপুরি সম্ভব এবং সম্ভবত জিনিসগুলির ইন্টারনেটের জন্য অন্য একটি নেটওয়ার্কের প্রয়োজন হবে। আমরা সাধারণত একটি বিষয় হিসাবে শিল্প ইন্টারনেট সম্পর্কে কথা বলি, যা আমরা এখন বিশদে যাব না, তবে মূলত আমরা এমন একটি অন্য নেটওয়ার্কের কথা বলছি যা বিশেষত ডেটা বা ইন্টারনেটের জিনিসপত্র এবং মেশিন-টু-মেশিনের জন্য গাড়ি বহনের ধরণের জন্য নকশাকৃত designed যোগাযোগ।
তবে আমি যেখানে উদাহরণস্বরূপ শেয়ার করতে চেয়েছিলাম সেখানে কয়েকটি উচ্চ-ভলিউম নেটওয়ার্ক এবং বিতরণ করা ডেটার কাজগুলিকে খুব ভালভাবে দেখেছি ইন্টারনেটের মতো জিনিস। নিউক্লিয়ার যুদ্ধে বেঁচে থাকতে সক্ষম হওয়ার জন্য প্রথম দিন থেকেই ইন্টারনেটটি বিশেষভাবে নকশা করা হয়েছিল এবং নকশাকৃত হয়েছিল। যদি মার্কিন অংশে উড়িয়ে দেওয়া হয়, ইন্টারনেটটি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছিল যাতে আমরা এখনও সংযুক্ত থাকাকালীন প্যাকেট ক্ষতি ছাড়াই ডেটা ইন্টারনেটের চারপাশে ঘুরে বেড়াতে পারে। এবং এটি এখনও বিশ্বব্যাপী আজও বিদ্যমান। অপ্রয়োজনীয়তা এবং রাউটিং প্যাকেটের চারপাশে ইন্টারনেটের একাধিক ক্ষমতা রয়েছে। এবং প্রকৃতপক্ষে বিজিপি, বর্ডার গেটওয়ে প্রোটোকল, এবং বর্ডার গেটওয়ে প্রোটোকল, বিজিপি নামে একটি জিনিস দ্বারা ইন্টারনেট নিয়ন্ত্রিত, বিশেষভাবে রাউটার বা স্যুইচ বা সার্ভার ডাউন হওয়ায় এটি মোকাবেলার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। আপনি যখন কোনও ইমেল প্রেরণ বা গ্রহণ করেন, আপনি যদি পর পর তিনটি ইমেল প্রেরণ করেন তবে কোনও গ্যারান্টি নেই যে এই ইমেলগুলির প্রত্যেকটি একই শেষ গন্তব্যটিতে একই রুট অনুসরণ করবে। তারা বিভিন্ন কারণে ইন্টারনেটের বিভিন্ন অংশে যেতে পারে। একটি বিভ্রাট হতে পারে, রক্ষণাবেক্ষণ উইন্ডোগুলি থাকতে পারে যেখানে জিনিসগুলি আপগ্রেড করার জন্য অফলাইনে রয়েছে, নেটওয়ার্কে কেবলমাত্র যানজট হতে পারে, এবং আমরা দেখতে পাই যে গাড়ি এবং পাবলিক ট্রান্সপোর্ট এবং জাহাজ এবং প্লেনের সাথে ট্র্যাফিক নেটওয়ার্কের মতো জিনিস রয়েছে। আমরা ব্রাউজারগুলির মাধ্যমে আমাদের ল্যাপটপগুলি এবং ট্যাবলেটগুলি এবং কম্পিউটারগুলির মতো আমাদের ডিভাইসগুলিতে কন্টেন্ট ডেলিভারি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে প্রতিদিন পাই। সামগ্রী সরবরাহকারী নেটওয়ার্কগুলি আপনার প্রাথমিক পরিসেবা প্ল্যাটফর্ম যেমন কন্টেন্টের অনুলিপি যেমন ওয়েব সার্ভার এবং সেটির অনুলিপিগুলি এবং ক্যাশেটি নেটওয়ার্কের প্রান্তে সামান্য পরিমাণে সরানো এবং কেবল প্রান্তের নিকটতম অংশ থেকে আপনাকে সরবরাহ করার বিষয়ে about
অ্যান্টি-স্প্যাম এবং সাইবারসিকিউরিটি - যদি কানাডায় কোনও স্প্যাম ইভেন্ট হয় এবং মাইক্রোসফ্ট এটি সনাক্ত করে এবং দেখুন যে একই ইমেলের প্রচুর অনুলিপি এলোমেলো লোকদের একটি গ্রুপকে প্রেরণ করা হচ্ছে, তখন চেকসামগুলি নেওয়া হয়েছে, সেই বার্তার স্বাক্ষর তৈরি এবং একটি নেটওয়ার্কে রাখা এবং অবিলম্বে বিতরণ। এবং তাই ইমেলটি কখনই আমার ইনবক্সে প্রবেশ করে না, বা এটি যদি হয় তবে তা অবিলম্বে স্প্যাম হিসাবে ট্যাগ হয়ে যায় কারণ এটি নেটওয়ার্কের প্রান্তে অন্য কোথাও সনাক্ত হয়েছে। এবং তাই নেটওয়ার্কের প্রান্তের অন্যান্য অংশগুলিকে এই স্প্যাম বার্তার স্বাক্ষর সম্পর্কে বলা হয় এবং এটি একটি ডাটাবেসের সূচীতে রাখা হয় এবং যদি সেই বার্তাগুলি গ্রহের অন্যদিকে উপস্থিত হতে থাকে তবে আমরা তাদের সনাক্ত করি এবং আমরা জানি তারা স্প্যাম। এবং এটি সাইবার সিকিউরিটির ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য। গ্রহের একপাশে যে হ্যাক চলছে তা সনাক্ত করা হয়েছে এবং নিবন্ধিত হয়েছে এবং ম্যাপিং হয়েছে এবং হঠাৎ নেটওয়ার্কের অন্য অংশে আমরা এর সাথে লড়াই করতে পারি এবং নিয়ম ও নীতিমালা ফাইল করতে পারি এবং এটি ব্লক করতে পারি কিনা তা দেখতে পরিবর্তন আনতে পারি। বিশেষত: অস্বীকৃত-পরিষেবা বা বিতরণ অস্বীকৃত-অফ-পরিষেবাদির মতো জিনিসের নতুন প্রভাবের সাথে যেখানে কয়েক হাজার মেশিন কোনও কেন্দ্রীয় ওয়েবসাইটে আক্রমণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
বিটকয়েন এবং ব্লকচেইন, ডিফল্টরূপে হয়, প্রকৃতিতে এটি একটি বিতরণযোগ্য খাত্তর, ব্লকচেইন এবং নেটওয়ার্কের কোনও আউটেজ বা ভাঙ্গার কপি। জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধ, বিদ্যুৎ এবং জলের ইউটিলিটিস - আমরা দেখছি, আপনি পাওয়ার নেটওয়ার্কটি জানেন, যদি নেটওয়ার্কের কোনও একটি অংশ এটিতে একটি গাছের জমি পায় এবং একটি খুঁটি এবং একটি তারে বের করে, আমার ঘরটি এখনও শক্তি অর্জন করে। এমনকি আমি এটি সম্পর্কে জানি না, আমি প্রায়শই এটি সংবাদেও দেখি না। এবং আমরা সবাই ট্রান্সপোর্ট নেটওয়ার্কগুলিতে অভ্যস্ত যেখানে মূলত সেখানে একটি কেন্দ্রীয় মডেল ছিল, "সমস্ত রাস্তা রোমের দিকে নিয়ে গেছে", যেমন তারা বলেছিল, এবং শেষ পর্যন্ত আমাদের হাব এবং স্পোকস নিয়ে বিকেন্দ্রীকৃত মডেলটিতে যেতে হয়েছিল, এবং তারপরে আমরা চলে গেলাম একটি জালযুক্ত নেটওয়ার্কে যেখানে আপনি নগরীর একপাশ থেকে অন্যদিকে বিভিন্ন জঞ্জাল রুট এবং বিভিন্ন ছেদটি দিয়ে যেতে পারেন। এবং তাই আমরা এখানে যা দেখি তা হ'ল আমরা এখন ইন্টারনেটের জিনিসগুলি নিয়ে যা করছি তার কেন্দ্রিয়ায়িত মডেলটিকে নেটওয়ার্কের প্রান্তে ধাক্কা দিতে হবে। এবং এটি বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে আগের চেয়ে বেশি প্রযোজ্য এবং এটি হ'ল আমাদের বিশ্লেষণগুলি নেটওয়ার্কের বাইরে ঠেলে দেওয়া দরকার। এবং এটি করার জন্য এটি কীভাবে আমরা আমাদের দৃষ্টিতে সেই ডেটা এবং ডেটা স্ট্রিমগুলিতে অ্যাক্সেস করি এবং প্রক্রিয়া করি তাতে সম্পূর্ণ নতুন পদ্ধতির প্রয়োজন। আমরা এখন এমন একটি দৃশ্যের কথা বলছি যেখানে আমি বিশ্বাস করি যে আমরা ইন্টারনেট-সংযুক্ত ডিভাইসগুলিতে নেটওয়ার্কের প্রান্তে সীমাবদ্ধ বুদ্ধি দেখছি, তবে আমরা শীঘ্রই সেই ডিভাইসগুলি বুদ্ধিমত্তায় বৃদ্ধি পাবে এবং তাদের বিশ্লেষণের স্তরটি বাড়িয়ে তুলতে যাচ্ছি করতে. এবং এর ফলস্বরূপ আমাদের দরকার সেই স্মার্টগুলিকে নেটওয়ার্কের মাধ্যমে আরও এবং আরও এগিয়ে।
উদাহরণস্বরূপ, স্মার্ট অ্যাপস এবং সোশ্যাল মিডিয়া - যদি আমরা সামাজিক মিডিয়া এবং কিছু স্মার্ট অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কে চিন্তা করি তবে সেগুলি এখনও খুব কেন্দ্রীয়। আপনি জানেন, ফেসবুকের লাইকের জন্য কেবল দুটি বা তিনটি ডেটা সেন্টার রয়েছে। গুগল আরও অনেক বিকেন্দ্রীভূত করেছে, তবে এখনও বিশ্বজুড়ে সীমিত সংখ্যক ডেটা সেন্টার রয়েছে। তারপরে যখন আমরা বিষয়বস্তুর ব্যক্তিগতকরণ সম্পর্কে চিন্তা করি তখন আপনাকে খুব স্থানীয় স্তরে চিন্তা করতে হবে। আপনার ব্রাউজারে বা একটি স্থানীয় সামগ্রী বিতরণ নেটওয়ার্ক স্তরে যা অনেকগুলি করা হচ্ছে। এবং আমরা স্বাস্থ্য এবং ফিটনেস ট্র্যাকারদের সম্পর্কে ভাবি - তাদের কাছ থেকে সংগ্রহ করা হচ্ছে এমন অনেকগুলি ডেটা স্থানীয়ভাবে বিশ্লেষণ করা হচ্ছে এবং তাই আপনি আপনার কব্জিতে রাখা গারমিন এবং ফিটবিত ডিভাইসের নতুন সংস্করণগুলি, তারা ডিভাইসে স্মার্ট ও স্মার্ট হয়ে উঠছে they । তারা এখন আপনার হার্টের হারের সমস্ত ডেটা কোনও কেন্দ্রীয়ীকৃত সার্ভারে বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করার জন্য ফেরত পাঠায় না; তারা সরাসরি ডিভাইসে সেই বুদ্ধি তৈরি করছে। গাড়ীর নেভিগেশনে, এটি ব্যবহার করা হত যে গাড়িটি একটি কেন্দ্রীয় অবস্থান থেকে ক্রমাগত আপডেট এবং মানচিত্র পাবে, এখন স্মার্টগুলি গাড়ীতে রয়েছে এবং গাড়ির সিদ্ধান্তগুলি নিজেই নিচ্ছে এবং শেষ পর্যন্ত গাড়িগুলি জাল হবে। কারগুলি একে অপরের সাথে কিছু রূপের ওয়্যারলেস নেটওয়ার্কের মাধ্যমে কথা বলবে, এটি পরবর্তী প্রজন্মের কোনও 3G বা 4G বেতার নেটওয়ার্কের ওপরে হতে পারে তবে শেষ পর্যন্ত এটি ডিভাইস থেকে ডিভাইস হয়ে উঠবে। এবং এর ভলিউমের সাথে আমরা এককভাবে মোকাবিলা করতে যাচ্ছি সেটি হল ডিভাইসগুলিকে আরও স্মার্ট করে তোলা।
আমাদের কাছে ইতিমধ্যে জরুরি সতর্কতা ব্যবস্থা রয়েছে যা স্থানীয়ভাবে তথ্য সংগ্রহ করবে এবং সেই কেন্দ্রীয়ভাবে বা জাল নেটওয়ার্কে প্রেরণ করবে এবং স্থানীয়ভাবে কী ঘটছে সে সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেবে। উদাহরণস্বরূপ, জাপানে, এমন অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা লোকেরা স্মার্টফোনে অ্যাকসিলোমিটার সহ তাদের স্মার্টফোনে চালিত করে। স্মার্টফোনে অ্যাক্সিলোমিটারগুলি কম্পন এবং গতিবেগ সনাক্ত করতে পারে এবং কেবলমাত্র সাধারণ প্রতিদিনের গতিবিধি এবং ভূমিকম্পের কাঁপুনি ও ধাক্কার মধ্যে পার্থক্য নির্ধারণ করতে পারে। এবং সেই ফোনটি আপনাকে স্থানীয়ভাবে অবিলম্বে সতর্ক করা শুরু করবে। আসল অ্যাপটি জানেন যে এটি ভূমিকম্প সনাক্ত করে। তবে এটি কোনও বিতরণকৃত হাব এবং স্পোক মডেলে নেটওয়ার্কের মাধ্যমে সেই ডেটা ভাগ করে দেয় যাতে আপনার কাছের লোকেরা নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ডেটা প্রবাহিত হওয়ার সাথে সাথে বা যত তাড়াতাড়ি সম্ভব সতর্ক হতে পারে। এবং তারপরে অবশেষে যখন এটি কেন্দ্রীয় অবস্থানে পৌঁছে বা কেন্দ্রীয় অবস্থানের একটি বিতরণকৃত অনুলিপিটি তা তাত্ক্ষণিক অঞ্চলে নেই এমন লোকদের কাছে ফিরে আসে, গ্রহের গতিপথটি সনাক্ত করতে পারে নি, তবে এটি সম্পর্কে সতর্ক করার প্রয়োজন রয়েছে কারণ সম্ভবত সুনামির আগমন ঘটবে।
এবং স্মার্ট সিটি অবকাঠামো - বুদ্ধিমান অবকাঠামোর ধারণা, আমরা ইতিমধ্যে স্মার্ট বিল্ডিং এবং স্মার্ট অবকাঠামোতে বুদ্ধি তৈরি করছি। প্রকৃতপক্ষে, গতকাল আমি শহরে আমার গাড়িটি এমন একটি নতুন জায়গায় পার্ক করেছি যেখানে শহরের অংশটি নতুন করে পুনর্নির্মাণ করা হচ্ছে। এবং তারা সমস্ত রাস্তায় পুনরায় কাজ করেছে, এবং রাস্তায় সেন্সর রয়েছে এবং প্রকৃত পার্কিং মিটার জানে যে আমি যখন গাড়ী নিয়ে চালিত হয়েছি তখন তা জানে যে আমি যখন দু'ঘন্টার সীমাটি রিফ্রেশ করতে যাই গাড়ীটি সরেনি, এবং এটি আসলে আমাকে উপরে উঠতে এবং আরও দুই ঘন্টা থাকতে দেয় না। আমাকে গাড়িতে উঠতে হয়েছিল, জায়গাটি থেকে টানতে হয়েছিল এবং তারপরে আবার টানতে হয়েছিল যাতে আমাকে আরও দুই ঘন্টা সেখানে থাকতে দেয়। তবে মজার বিষয় হল অবশেষে আমরা সেই স্থানে যাচ্ছি যেখানে এটি কেবল স্থানীয়করণকৃত সেন্সর হিসাবে ওই অঞ্চলে প্রবেশ করা গাড়িটি সনাক্ত করছে না, তবে অপটিক্যাল বৈশিষ্ট্যগুলির মতো জিনিসগুলি যেখানে আমার লাইসেন্স প্লেটের দিকে নজর রেখে ক্যামেরা দিয়ে স্বীকৃতি প্রয়োগ করা হবে, এবং এটি জানতে পারবে আমি আসলে টেনে টেনে পিছনে টেনে এনে ঠকিয়েছি এবং এটি আমাকে পুনর্নবীকরণ করতে দেয় না এবং আমি এগিয়ে যাব। এবং তারপরে এটি সেই ডেটা বিতরণ করবে এবং তা নিশ্চিত করে নেবে যে আমি অন্য কোথাও এটি করতে পারি না এবং চলমান ভিত্তিতে নেটওয়ার্কটিও চালিত করব। কারণ এটি প্রকৃতির দ্বারা, আরও স্মার্ট হতে হবে, অন্যথায় আমরা সকলেই এটিকে বোকা বানাব।
এর উদাহরণ রয়েছে যে আমি প্রকৃতপক্ষে যেখানে ফায়ারওয়াল প্রযুক্তিতে ছিলাম সেখানে '80 এর দশকের শেষের দিকে এবং 90 এর দশকের প্রথমদিকে, চেক পয়েন্ট ফায়ারওয়াল -১ নামে পরিচিত একটি পণ্য। একটি খুব সাধারণ ফায়ারওয়াল প্রযুক্তি যা আমরা নির্দিষ্ট জিনিসগুলির আশেপাশে নিয়ম তৈরি করতে এবং নীতি ও নিয়ম তৈরি করতে যেত যে নির্দিষ্ট পোর্ট এবং আইপি অ্যাড্রেস এবং নেটওয়ার্কগুলির মাধ্যমে একে অপরের কাছে যেতে, ওয়েব ট্র্যাফিককে এক জায়গা থেকে অন্য স্থানে নিয়ে যায়, ব্রাউজার এবং ক্লায়েন্ট শেষ থেকে আমাদের সার্ভার প্রান্তে যাচ্ছি। আমরা ফায়ারওয়ালগুলি নিজেই যুক্তিটি বাইরে নিয়ে এবং এএসিক, অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট সংহত সার্কিটে স্থানান্তরিত করে এই সমস্যার সমাধান করেছি this এটি ইথারনেট সুইচে পোর্টগুলি নিয়ন্ত্রণ করছিল। আমরা দেখতে পেয়েছি যে সার্ভার কম্পিউটারগুলি, ফায়ারওয়াল হিসাবে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য আমরা প্রকৃতপক্ষে যেসব কম্পিউটারগুলি ব্যবহার করেছিলাম সেগুলি প্রতিটি প্যাকেট পরিদর্শন করার জন্য ট্র্যাফিকের পরিমাণকে পরিচালনা করতে যথেষ্ট শক্তিশালী ছিল না। নেটওয়ার্ক স্যুইচগুলিতে প্যাকেট পরিদর্শন এবং ইন্টারনেট সনাক্তকরণের জন্য প্রয়োজনীয় যুক্তি সরিয়ে আমরা সমস্যার সমাধান করেছি যা বিতরণ করা হয়েছিল এবং নেটওয়ার্ক স্তরের মধ্য দিয়ে যাওয়া ডেটার পরিমাণকে পরিচালনা করতে সক্ষম হয়েছিল। আমরা ফায়ারওয়ালগুলি দিয়ে কেন্দ্রিয়ায়িত পর্যায়ে এটি নিয়ে চিন্তাই করিনি, আমরা এটিকে স্যুইচগুলিতে সরিয়ে নিয়েছি।
এবং তাই আমাদের নির্মাতারা ইথারনেট স্যুইচটিতে পাথ এবং নিয়মাবলী এবং নীতিগুলি ঠেলে দেওয়ার সক্ষমতা তৈরি করতে সক্ষম করেছিলেন যাতে প্রকৃত ইথারনেট বন্দরের স্তরে এবং সম্ভবত পুলের প্রচুর লোক এর সাথে পরিচিত না হয় কারণ আমরা সমস্ত এখন ওয়্যারলেস বিশ্বে বাস করছে তবে একসময় সমস্ত কিছু ইথারনেটের মাধ্যমে প্লাগ ইন করতে হয়েছিল। ইথারনেট বন্দর স্তরে আমরা প্যাকেটগুলি এমনকি স্যুইচ এবং নেটওয়ার্কে স্থানান্তরিত করার অনুমতি পেয়েছিল কিনা তা দেখতে প্যাকেটগুলি পরিদর্শন করছিলাম। এর মধ্যে কয়েকটি আমরা এখন নেটওয়ার্কে ডেটা ক্যাপচারের এই চ্যালেঞ্জকে ঘিরে সমাধান করছি, বিশেষত আইআরটি ডিভাইসগুলি থেকে, এবং এটি পরীক্ষা করা এবং এটি নিয়ে বিশ্লেষণ এবং সম্ভবত এটির বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এটি বিশ্লেষণ করা। এবং এর কয়েকটি ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন-টু-মেশিন স্তরের স্টাফ যেখানে ডিভাইসগুলি ডিভাইসগুলির সাথে কথা বলছে এবং সিদ্ধান্ত নিচ্ছে সেখানে অন্যান্য বিশ্লেষণ এবং কার্যকারিতা সম্পর্কে আরও অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে।
এবং এটি একটি প্রবণতা হতে চলেছে যা আমাদের তাত্ক্ষণিক ভবিষ্যতে সমাধানের দিকে নজর দিতে হবে কারণ আমরা যদি তা না করি তবে আমরা কেবল এই শব্দ প্রলয়ের সাথে শেষ করব। এবং আমরা বড় ডেটা ওয়ার্ল্ডে দেখেছি, আমরা দেখেছি যে ডাটা হ্রদ ডেটা জলাভূমিতে রূপান্তরিত করে যা আমরা কেবলমাত্র একটি গোলমালের প্রলোভনের সাথে শেষ করি যা কেন্দ্রীভূতভাবে প্রক্রিয়াকরণ বিশ্লেষণগুলি কীভাবে সমাধান করতে হয় তা আমরা খুঁজে পাইনি how ফ্যাশন। আমরা যদি এই সমস্যাটি সমাধান না করি, তবে আমার দৃষ্টিতে, আইওটি তাত্ক্ষণিকভাবে এবং খুব দ্রুত একটি প্ল্যাটফর্ম সমাধান পেতে আমরা একটি খুব, খুব খারাপ জায়গায় শেষ করতে যাচ্ছি।
এবং এই বিষয়টি মনে রেখে আমি আমার বক্তব্যটি বন্ধ করতে যাচ্ছি এটি হ'ল আমি বিশ্বাস করি যে বড় তথ্য এবং বিশ্লেষণের জায়গাতে এখন সবচেয়ে বড় পরিবর্তন ঘটছে যা ইন্টারনেটের প্রভাবের প্রতিক্রিয়া জানানোর তাত্ক্ষণিক প্রয়োজন দ্বারা চালিত হচ্ছে উচ্চ-ভলিউম এবং রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিকাসের জিনিসগুলির মধ্যে, আমাদের বিশ্লেষণগুলি নেটওয়ার্কের বাইরে নিয়ে যেতে হবে এবং শেষ পর্যন্ত কেবলমাত্র এটির নিখরচায় ভলিউমটি মোকাবেলা করার জন্য নেটওয়ার্কের প্রান্তে নিয়ে যাওয়া দরকার it এবং তারপরে অবশেষে, আশা করি, আমরা একটি হাবের মধ্যে নেটওয়ার্ক এবং নেটওয়ার্কের প্রান্তে গোয়েন্দাগুলি রেখেছি এবং কথিত মডেলটি আমরা বাস্তবে এটি পরিচালনা করতে পারি এবং বাস্তব সময়ে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারি এবং এর থেকে মূল্য পেতে পারি। এবং এটির সাথে আমি আমাদের অতিথির কাছে যাব এবং এই কথোপকথনটি আমাদের কোথায় নিয়েছে তা দেখতে যাচ্ছি।
শন রজার্স: আপনাকে অনেক ধন্যবাদ এটি ডেল স্ট্যাটিস্টিকার শান রজার্স, এবং ছেলে, কেবলমাত্র শুরু করার জন্য, আমি এখানে স্পর্শ করা সমস্ত বড় বিষয়ের সাথে সম্পূর্ণরূপে একমত। এবং রেবেকা, আপনি এই তথ্যটি নতুন নয়, এবং এই তথ্যটি, ডেটা, আইওটির ডেটা নিয়ে আলোচনা করতে কত সময় এবং শক্তি ব্যয় করা যায় তা আমার কাছে লক্ষণীয়। এবং এটি অবশ্যই প্রাসঙ্গিক, আপনি জানেন, রবিন একটি ভাল বক্তব্য রেখেছিল, এমনকি যদি আপনি সত্যিই কিছু সাধারণ করছেন এবং আপনি যখন সেকেন্ডে একবার থার্মোস্টেটে ট্যাপ করছেন, আপনি জানেন, আপনি দিনে 24 ঘন্টা করেন এবং আপনার কাছে আসলেই আছে, আপনি জানেন, কিছু আকর্ষণীয় ডেটা চ্যালেঞ্জ। তবে, আপনি জানেন, শেষ পর্যন্ত - এবং আমি মনে করি শিল্পের অনেক লোক এইভাবে ডেটা নিয়ে কথা বলছেন - যে এটি এতটা আকর্ষণীয় নয় এবং রেবেকার বক্তব্য, এটি একটি ভাল, দীর্ঘ সময় ধরে ছিল তবে অতীতে আমরা এর দুর্দান্ত ব্যবহার করতে পারিনি। এবং আমি মনে করি উন্নত বিশ্লেষণ শিল্প এবং সাধারণভাবে বিআই শিল্পটি সত্যই আইওটির দিকে মাথা ঘুরতে শুরু করেছে। এবং ডেজ, আপনার চূড়ান্ত পয়েন্টে, এটি আমার মনে হয় যে বড় ডেটা ল্যান্ডস্কেপের অন্যতম চ্যালেঞ্জিং পয়েন্ট। আমি মনে করি যে এই ধরণের ডেটা দিয়ে আমরা কী করতে পারি তা সম্পর্কে সকলেই খুব উত্সাহিত, তবে একই সাথে, যদি আমরা কীভাবে অন্তর্দৃষ্টি প্রয়োগ করতে পারি, পদক্ষেপ নিতে পারি এবং, আপনি কি জানেন যে ডেটা কোথায় রয়েছে বিশ্লেষণ পেতে পারেন, আমি মনে করি আমাদের এমন চ্যালেঞ্জ রয়েছে যা লোকেরা সত্যই তাদের পথে আসতে দেখেনি।
এটি বলেছিলেন, উন্নত বিশ্লেষণের জায়গাতে আমরা আইওটি ডেটার সাথে কী ঘটতে পারে বলে আমরা মনে করি তার বড় ভক্ত, বিশেষত যদি আমরা এটিতে বিশ্লেষণ প্রয়োগ করি। এবং এই স্লাইডটিতে প্রচুর তথ্য রয়েছে এবং আমি প্রত্যেককে কেবল শিকার করতে এবং চারপাশে বেঁধে দিতে দেব, তবে আপনি যদি বিভিন্ন সেক্টরের দিকে ডানদিকে ডান দিকে তাকান, তাদের সুযোগটি আরও উদ্ভাবনী হতে সক্ষম হতে পারে বা কিছু থাকার আশেপাশে দেখা যাচ্ছে ব্যয় সাশ্রয় বা প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশন বা উন্নতি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং তারা এর জন্য প্রচুর ব্যবহারের কেস দেখছেন। যদি আপনি স্লাইড জুড়ে বাম থেকে ডান দিকে তাকান তবে আপনি দেখতে পাবেন যে এই আইটিটিতে যখন বিশ্লেষণ প্রয়োগ করা হয় তখন এই প্রতিটি স্বতন্ত্র শিল্প কীভাবে তাদের জন্য নতুন দক্ষতা এবং নতুন বিভেদযুক্ত সুযোগগুলির দাবি করছে। এবং আমি মনে করি নীচের অংশটি হ'ল, যদি আপনি সেই পথে নামার চেষ্টা করছেন তবে আপনাকে কেবলমাত্র ডেটা নিয়েই চিন্তা করতে হবে না, যেমন আমরা আলোচনা করছিলাম, এবং আর্কিটেকচার, তবে আপনাকেও দেখতে হবে কীভাবে সেরা বিশ্লেষণগুলি এটিতে প্রয়োগ করুন এবং যেখানে বিশ্লেষণের স্থান গ্রহণ করা দরকার।
আজকের ডাকে আমাদের অনেকের জন্য, আপনি জানেন, রবিন এবং আমি একে অপরকে খুব দীর্ঘ সময় থেকে জানি এবং অতীতে প্রচলিত স্থাপত্যগুলি সম্পর্কে, কেন্দ্রিয়াইজড ডাটাবেস বা এন্টারপ্রাইজ ডেটা গুদামগুলির আশেপাশে এবং এইরকম আমরা অজস্র কথোপকথন করেছি ' গত দশক ধরে পাওয়া গেছে বা তাই আমরা এই অবকাঠামোগত সীমাবদ্ধতাগুলি প্রসারিত করার জন্য খুব ভাল কাজ করি। এবং আমরা তত অটল বা ততটা শক্তিশালী নই যে আমরা আজ তাদের মতো হতে চাই আমরা সেই সমস্ত দুর্দান্ত বিশ্লেষণকে সমর্থন করতে যা আমরা তথ্যের জন্য প্রয়োগ করছি এবং অবশ্যই তথ্যের আর্কিটেকচারটিও ভেঙেছে, আপনি জানেন, তথ্যের গতি, উপাত্তের ভলিউম এবং আরও কিছু এই ধরণের কাজের জন্য অবশ্যই আমাদের আরও কিছু traditionalতিহ্যগত পদ্ধতি এবং কৌশলগুলির সীমাবদ্ধতা প্রসারিত করছে। এবং তাই আমি মনে করি যে এটির জন্য সংস্থাগুলি আরও চটুল এবং সম্ভবত আরও নমনীয় দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণ করার প্রয়োজনের জন্য এই আহ্বান জানাতে শুরু করে এবং এটিই অংশ, আমার ধারণা, আমি আইওটি পাশের চারপাশে কিছুটা কথা বলতে চাই।
আমি করার আগে, আমি কেবলমাত্র প্রত্যেককে কল করার জন্য কিছুক্ষণ সময় নেব, স্ট্যাটিস্টিকাকে কী এবং আমরা কী করি তার কিছুটা পটভূমি আপনাকে দেব। আপনি যেমন এই স্লাইডের শিরোনামে দেখতে পাচ্ছেন, স্ট্যাটাস্তিকতা আইওটি প্ল্যাটফর্মের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, বড় ডেটা এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন। পণ্যটি নিজেই 30 বছরেরও বেশি পুরানো এবং আমরা বাজারের অন্যান্য নেতাদের সাথে প্রতিযোগিতা করি যারা আপনি সম্ভবত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, ডেটাতে উন্নত বিশ্লেষণ প্রয়োগ করতে সক্ষম হবার লাইনের সাথে পরিচিত। আমরা যেখানে আমাদের অ্যানালিটিকস রেখেছি সেখানে পৌঁছানোর সুযোগটি আরও বাড়ানোর সুযোগ দেখেছি এবং কিছু প্রযুক্তির উপরে কাজ শুরু করেছিলাম যা দেজ এবং রবিন উভয়েরই আজ যে বিষয়ে বলেছে সেটার সুযোগ নিতে আমরা বরং ভালভাবেই অবস্থান করেছি, যা এই নতুন পদ্ধতির এবং আপনি কোথায় বিশ্লেষণ স্থাপন করতে যাচ্ছেন এবং কীভাবে আপনি এটি ডেটা দিয়ে মিলিয়ে যাচ্ছেন। সেই পাশের সাথে অন্যান্য জিনিসগুলি আসে যা আপনাকে প্ল্যাটফর্মের সাথে সম্বোধন করতে সক্ষম হতে হবে, এবং আমি যেমন উল্লেখ করেছি যে স্ট্যাটিস্টিকা বাজারে বেশ দীর্ঘ সময় ধরে ছিল। আমরা জিনিসগুলির ডেটা সংমিশ্রনের দিক থেকে খুব ভাল এবং আমি মনে করি, আপনি জানেন, আমরা আজ ডেটা অ্যাক্সেস সম্পর্কে খুব বেশি কথা বলিনি, তবে এই বিভিন্ন নেটওয়ার্কগুলিতে পৌঁছাতে সক্ষম হয়েছি এবং সঠিক তথ্যটিতে আপনার হাত পেতে পারি সঠিক সময় শেষ ব্যবহারকারীদের কাছে আরও আকর্ষণীয় এবং গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।
সবশেষে, আমি এখানে আরও একটি টুকরো মন্তব্য করব, কারণ দেজ আপনার নেটওয়ার্কগুলি সম্পর্কে নিজেরাই একটি ভাল বক্তব্য তৈরি করেছেন, আপনার পরিবেশ জুড়ে বিশ্লেষণাত্মক মডেলগুলির উপর কিছুটা নিয়ন্ত্রণ এবং সুরক্ষা পেয়েছে এবং কীভাবে তারা নিজেকে ডেটাতে যুক্ত করে তা খুব গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। যখন আমি কয়েক বছর আগে এই শিল্পে প্রবেশ করি - প্রায় ২০ টি এই মুহুর্তে আমার মনে হয় - যখন আমরা উন্নত বিশ্লেষণের কথা বলি তখন এটি খুব সচ্ছল পদ্ধতিতে ছিল। সংস্থার কেবল কয়েকজন লোকেরই এতে হাত ছিল, তারা এটি স্থাপন করেছিল এবং তারা লোকদের প্রয়োজন মতো উত্তর দিয়েছে বা প্রয়োজন অনুযায়ী অন্তর্দৃষ্টি দিয়েছে। এটি সত্যই পরিবর্তিত হচ্ছে এবং আমরা যা দেখছি তা হ'ল অনেক লোক যারা ডেটাতে পৌঁছানোর একাধিক বিচিত্র এবং আরও নমনীয় উপায় নিয়ে কাজ করে, ডেটাতে সুরক্ষা এবং প্রশাসন প্রয়োগ করে এবং তারপরে এতে সহযোগিতা করতে সক্ষম হয়। সেগুলি কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় যা ডেল স্ট্যাটিস্টিকাকে দেখায়।
তবে আমি আজকের শিরোনামের সামান্য কাছাকাছি বিষয়টিতে ডুব দিতে চাই যা হ'ল, আমরা কীভাবে ইন্টারনেটের ইন্টারনেট থেকে আগত ডেটাটিকে সম্বোধন করব এবং আপনি যখন বিভিন্ন সমাধানের দিকে তাকাচ্ছেন তখন কী কী সন্ধান করতে চান। আমি এখন আপনার সামনে যে স্লাইডটি পেয়েছি তা হ'ল এক ধরণের viewতিহ্যবাহী দৃষ্টিভঙ্গি এবং ডেজ এবং রবিন উভয়ই এটিকে স্পর্শ করেছে, আপনি জানেন, কোনও সেন্সরের সাথে কথা বলার এই ধারণাটি, এটি গাড়িচালনা বা টোস্টার হোক বা না একটি বাতাসের টারবাইন, বা আপনার কী আছে এবং তারপরে ডেটা উল্লেখ করার সাথে সাথে ডেটা উত্স থেকে আপনার নেটওয়ার্কে সেই ডেটাটি কেন্দ্রীয়ভাবে সাজানো কনফিগারেশনে ফিরিয়ে আনা হয়েছে। এবং এটি বেশ ভাল নেটওয়ার্ক করেছে এবং প্রচুর সংস্থাগুলি মূলত আইওটি স্পেসে প্রবেশ করে এটি সেই মডেলটি দিয়ে শুরু করে।
অন্য যেটি জিনিসটি সামনে এসেছিল, আপনি যদি স্লাইডের নীচের দিকে তাকান, অন্য আইটিটি ডেটা উত্সগুলি গ্রহণ করার, আপনার আইওটি ডেটা বাড়িয়ে তোলার এবং তারপর এই ধরণের কোরটিতে এই ধারণাটি কী আপনার কোরটি কোনও ডাটা সেন্টার হতে পারে বা এটি মেঘের মধ্যে থাকতে পারে, এটি আসলে কোনও ব্যাপার নয়, আপনি স্ট্যাটিস্টিকার মতো পণ্য গ্রহণ করবেন এবং তারপরে এটিকে বিশ্লেষণ প্রয়োগ করবেন এবং তারপরে ভোক্তাদের সেই ডানদিক থেকে অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করবেন। এবং আমি মনে করি এটি এই মুহুর্তে টেবিলের অংশীদার। এটি এমন একটি যা আপনাকে করতে সক্ষম হতে হবে এবং একটি উন্নত বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মের জন্য আপনার কাছে একটি খোলার যথেষ্ট আর্কিটেকচার থাকতে হবে এবং এগুলির সাথে, বিভিন্ন ধরণের ডেটা সোর্স, এই সমস্ত সেন্সর এবং এই সমস্ত বিভিন্ন গন্তব্যগুলির সাথে কথা বলতে হবে where আপনার কাছে ডেটা আছে এবং আমি মনে করি যে এটি এমন কিছু যা আপনাকে করতে সক্ষম হবে এবং আমি মনে করি আপনি এটি সত্য বলে মনে করতে পারেন যে বাজারের অনেক নেতা এই ধরণের কাজ করতে সক্ষম। স্ট্যাটিস্টিকায় এখানে আমরা মূল বিশ্লেষণ হিসাবে এটি সম্পর্কে কথা বলি। ডেটা পান, ডেটাটি মূলটিতে ফিরিয়ে আনুন, এটি প্রক্রিয়া করুন, প্রয়োজনে আরও উপাত্ত যুক্ত করুন বা সুবিধাজনক হলে আপনার বিশ্লেষণ করুন এবং তারপরে সেই তথ্যটি ক্রিয়া বা অন্তর্দৃষ্টির জন্য ভাগ করুন।
এবং তাই আমি এটি অবশ্যই একটি ফাংশন দৃষ্টিকোণ থেকে মনে করি, আমরা সম্ভবত সকলেই একমত হতে চাই, আপনি কি জানেন যে, এটি খালি প্রয়োজনীয়তা এবং প্রত্যেককে এটি করা দরকার। যেখানে এটি আকর্ষণীয় হয়ে উঠতে শুরু করে তা হ'ল যেখানে আপনার প্রচুর পরিমাণে ডেটা রয়েছে, আপনি জানেন, আইওটি সেন্সরগুলির মতো বিভিন্ন ডেটা উত্স থেকে আগত, যেমন আমি বলেছি, এটি গাড়ি বা সুরক্ষা ক্যামেরা বা উত্পাদন প্রক্রিয়া হোক না কেন, সেখানে শুরু হতে শুরু করে বিশ্লেষক যেখানে ডেটা আসলে উত্পাদিত হচ্ছে তা করতে সক্ষম হবার একটি সুবিধা। এবং বেশিরভাগ লোকের সুবিধার্থে, আমি মনে করি, যখন আমরা বিশ্লেষকটিকে মূল থেকে প্রান্তে সরিয়ে নেওয়া শুরু করি তখন ঘটে যাওয়া কিছু ডেটা চ্যালেঞ্জকে আলাদা করার এই ক্ষমতা এবং ডেজ এবং রবিন সম্ভবত শেষ পর্যন্ত এ সম্পর্কে মন্তব্য করবেন আজ, তবে আমি মনে করি যে আপনি প্রান্তে ডেটা পর্যবেক্ষণ করতে এবং পদক্ষেপ নিতে সক্ষম হবেন যাতে আপনার নেটওয়ার্কে সেই সমস্ত ডেটা স্থানান্তরিত করা সর্বদা প্রয়োজন হয় না। রবিন তার সম্পর্কে এইভাবে কথা বলেছেন, তিনি যে ছবিটি আঁকেন তার আর্কিটেকচারের ছবিতে, যেখানে আপনার কাছে এই সমস্ত উত্স রয়েছে তবে সাধারণত কিছু কিছু সমষ্টি রয়েছে। আমরা প্রায়শই একত্রিত করার পয়েন্টটি সেন্সর স্তরে হয় তবে গেটওয়ে স্তরে এমনকি প্রায়শই বেশি। এবং এই গেটওয়েগুলি আপনি মূলটিতে ফিরে আসার আগে ডেটা উত্স থেকে ডেটা প্রবাহে মধ্যস্থতার ধরণের হিসাবে উপস্থিত রয়েছে।
ডেল স্ট্যাটিস্টিকা যে সুযোগগুলির সদ্ব্যবহার করেছিল সেগুলির মধ্যে একটি হ'ল আমাদের কেন্দ্রিকৃত উন্নত বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম থেকে একটি মডেল নিতে সক্ষম হতে আমাদের দক্ষতা এবং তারপরে গেটওয়ে বা অভ্যন্তরের মতো আলাদা প্ল্যাটফর্মের প্রান্তে সেই মডেলটি কার্যকর করা যায় our একটি ডাটাবেস, বা আপনার কি আছে। এবং আমি মনে করি যে আমাদের যে নমনীয়তাটি দেয় তা হ'ল আজকের কথোপকথনের আকর্ষণীয় বিষয়টি হ'ল, আজ আপনার পরিকাঠামোয় আপনার কি তা আছে? আপনি কি এমন কোনও বিশ্লেষককে স্থানান্তর করতে সক্ষম হন যেখানে ডেটা বাস করে বনাম কেবল সর্বদা আপনার বিশ্লেষণ যেখানে থাকে সেখানে স্থানান্তরিত করে? স্ট্যাটিস্টিকা এটি বেশ কিছু সময়ের জন্য ফোকাস করে চলেছিল এবং স্লাইডগুলি ঘনিষ্ঠভাবে দেখলে আপনি দেখতে পাবেন যে সেখানে আমাদের বোন সংস্থা ডেল বুমি থেকে অন্য কোনও প্রযুক্তি রয়েছে। ডেল বুমি একটি মেঘে ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং অ্যাপ্লিকেশন ইন্টিগ্রেশন প্ল্যাটফর্ম এবং আমরা ডেল বুমিকে ডেল স্ট্যাটিস্টিকা থেকে বুমির মাধ্যমে এবং প্রান্ত ডিভাইসগুলিতে সরানোর জন্য ট্র্যাফিকিং ডিভাইস হিসাবে ব্যবহার করি। এবং আমরা মনে করি যে এটি একটি চটুল পন্থা যা সংস্থাগুলি দাবি করতে চলেছে, যতক্ষণ তারা এক মিনিট আগে আপনাকে দেখানো সংস্করণটি পছন্দ করে, এটি সেন্সর থেকে ডেটা সরিয়ে নেওয়ার মূল ধারণাটি সাজানোর সমস্ত উপায় back কেন্দ্র, একই সাথে সংস্থাগুলি এটি করতে সক্ষম হতে চাই যে আমি এখানে রূপরেখার এক ধরণের। এবং এটি করার সুবিধাগুলি হ'ল রবিন এবং ডেজ দু'টি পয়েন্টই তৈরি করেছেন, যা আপনি কোনও সিদ্ধান্ত নিতে পারেন এবং আপনার ব্যবসায়ের গতিতে পদক্ষেপ নিতে পারেন? আপনি কি বিশ্লেষণগুলি এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় সরিয়ে নিতে পারেন এবং নিজেকে সময়, অর্থ এবং শক্তি এবং ক্রমাগত সেই প্রান্তটি ডেটাতে ফিরে যাওয়ার জটিলতা বাঁচাতে সক্ষম হতে পারেন?
এখন আমি প্রথম বলেছি যে প্রান্তের ডেটাগুলির মধ্যে কিছুটা সর্বদা পর্যাপ্ত পরিমাণে থাকবে যেখানে সেই ডেটা সংরক্ষণ এবং এটি রাখা এবং এটি আপনার নেটওয়ার্কের কাছে ফিরিয়ে আনতে বুদ্ধিমান হতে পারে, তবে কোন ধরণের বিশ্লেষণ আপনাকে অনুমতি দেবে ডেটা আসলে যে গতিতে আসে ঠিক সেই সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতা কি তাই? যে আপনি সর্বাধিক সম্ভাব্য মানটি এমন গতিতে অন্তর্দৃষ্টি এবং ক্রিয়াটি প্রয়োগ করতে সক্ষম। এবং আমি মনে করি যে এটি উন্নত বিশ্লেষণ এবং আইওটি ডেটা ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমরা সকলেই সন্ধান করতে যাচ্ছি এটি হ'ল ব্যবসায়ের গতি বা গ্রাহকের যে গতিবেগের দাবী তার গতিতে এগিয়ে যাওয়ার এই সুযোগ। আমার মনে হয় আমাদের অবস্থানটি কি আমি মনে করি যে আপনি উভয়কেই সক্ষম করতে হবে। এবং আমি মনে করি যে খুব শীঘ্রই এবং খুব দ্রুত যেহেতু আরও সংস্থাগুলি আরও বিবিধ ডেটা সেটগুলি দেখছে, বিশেষত আইওটি পক্ষের তারা, তারা বিক্রেতার জায়গার দিকে তাকাতে শুরু করবে এবং স্ট্যাটিস্টিকাকে কী করতে সক্ষম তা দাবি করছে। যা মূলত একটি মডেল স্থাপন করা, যেমনটি আমরা বহু বছর ধরে traditionতিহ্যগতভাবে করেছি, বা এটি এমন প্ল্যাটফর্মগুলিতে স্থাপন করা যা সম্ভবত আইওটি গেটওয়ের মতো অনিয়ন্ত্রিত, এবং ডেটাতে বিশ্লেষণ প্রয়োগ করতে এবং সক্ষম করতে সক্ষম হতে পারে উপাত্ত হিসাবে উত্পাদিত প্রান্তে। এবং আমি মনে করি যে এই কথোপকথনের উত্তেজনাপূর্ণ অংশটি এখানে আসে Because কারণ তথ্য সেন্সরটি বন্ধ হওয়ার সময় প্রান্তে একটি বিশ্লেষক প্রয়োগ করতে সক্ষম হয়ে আমাদের যত দ্রুত প্রয়োজন পদক্ষেপ নিতে দেয়, কিন্তু আমাদের সিদ্ধান্ত নিতেও দেয়, এই ডেটাটি কি তাত্ক্ষণিকভাবে সমস্ত জায়গায় ফিরে যেতে হবে? আমরা কি এটি এখানে ব্যাচ করে তা আবার টুকরো টুকরো টুকরো করে পাঠাতে পারি এবং আরও বিশ্লেষণ পরে করব? এবং এটি আমরা আমাদের নেতৃস্থানীয় গ্রাহকদের অনেকগুলি দেখছি।
ডেল স্ট্যাটিস্টিকা যেভাবে এটি করে তা হ'ল আমাদের ব্যবহারের সক্ষমতা রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ বলুন আপনি স্ট্যাটিস্টিকার অভ্যন্তরে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করেছেন এবং আপনি আপনার ডেটা ল্যান্ডস্কেপে নিউরাল নেটওয়ার্কটি অন্য কোনও জায়গায় রাখতে চেয়েছিলেন। সেই মডেলগুলি এবং আপনি যে ভাষাটি সেখানে ডানদিকের কোণে লক্ষ্য করেছেন সেগুলি - জাভা, পিপিএমএল, সি এবং এসকিউএল এবং আরও অনেকগুলিতে আউটপুট দেওয়ার ক্ষমতা আমাদের রয়েছে, আমরা পাইথনও অন্তর্ভুক্ত করি এবং আমরা আমাদের স্ক্রিপ্টগুলিও রপ্তানি করতে সক্ষম হয়েছি - এবং আপনি যখন আমাদের প্ল্যাটফর্মটি কেন্দ্রিয়িত করে রেখেছেন তখন আপনি সেই মডেলটি বা সেই অ্যালগরিদমকে যেখানেই প্রয়োজন সেখানে স্থাপন করতে পারেন। এবং যেমনটি আমি আগেই বলেছি, আমরা ডেল বুমিটি এটি স্থাপন এবং এটি চালানোর জন্য যেখানে পার্ক করার জন্য ব্যবহার করি এবং তারপরে আমরা ফলাফলগুলি ফিরিয়ে আনতে পারি, বা আমরা তথ্য ফিরিয়ে আনতে সহায়তা করতে পারি, বা ডেটা স্কোর করতে এবং আমাদের নিয়ম ইঞ্জিনকে ব্যবহার করে পদক্ষেপ নিতে পারি । যখন আমরা এই ধরণের ডেটা দেখতে শুরু করি এবং আমরা আবার চিন্তা করি তখন এই সমস্ত জিনিস গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে।
এটি এমন কিছু যা ফোনে আপনার বেশিরভাগেরই দরকার হয় কারণ এটি আপনার নেটওয়ার্কে খুব ব্যয়বহুল এবং করের হয়ে উঠবে, যেমন ডেজ উল্লেখ করেছেন, এই চিত্রগুলির বাম থেকে ডেটা এই ডায়াগ্রামের ডানদিকে নিয়ে যেতে সময়। এটি খুব একটা শোনাচ্ছে না তবে আমরা তাদের কারখানায় দশ হাজার সেন্সরযুক্ত গ্রাহকদের উত্পাদন করতে দেখেছি। এবং যদি আপনার কারখানায় দশ হাজার সেন্সর রয়েছে, আপনি যদি এই মাত্র দ্বিতীয় টেস্ট বা সিগন্যালগুলি করে থাকেন, আপনি প্রতিদিন সেই স্বতন্ত্র সেন্সরের প্রতিটি থেকে আশি চার হাজার সারি ডেটা সম্পর্কে কথা বলছেন। এবং তাই তথ্য অবশ্যই গাদা এবং রবিন সাজানোর যে উল্লেখ। সামনে আমি এমন কয়েকটি শিল্পের কথা উল্লেখ করেছি যেখানে আমরা দেখছি যে লোকেরা আমাদের সফ্টওয়্যার এবং আইওটি ডেটা ব্যবহার করে কিছু চমত্কার আকর্ষণীয় কাজগুলি করে: অটোমেশন, শক্তি, ইউটিলিটিস নির্মাণ একটি সত্যই গুরুত্বপূর্ণ স্থান। আমরা সিস্টেম অপ্টিমাইজেশান, এমনকি গ্রাহক পরিষেবা এবং অবশ্যই সামগ্রিক অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণ, জ্বালানী সুবিধার মধ্যে এবং অটোমেশনের জন্য বিল্ডিংয়ের ক্ষেত্রে প্রচুর কাজ দেখছি। এবং এগুলি এমন কিছু ব্যবহারের কেস যা আমরা দেখতে পাই এটি বেশ শক্তিশালী।
আমরা ধারনা বিশ্লেষণ আগে করেছি, আমার ধারণা, শব্দটি তৈরি হয়েছিল ined আমি যেমনটি বলেছি, আমরা স্ট্যাটিস্টিকায় গভীর শেকড় পেয়েছি। সংস্থাটি প্রায় 30 বছর আগে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল তাই গ্রাহকরা বেশ কয়েকটি সময় ফিরে আসেন যা তাদের বিশ্লেষণের সাথে আইওটি ডেটা সংহত করে চলেছে এবং কিছু সময়ের জন্য রয়েছে। এবং অ্যালিয়েন্ট এনার্জি আমাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে বা রেফারেন্স গ্রাহকদের মধ্যে একটি। এবং আপনি কোনও শক্তি সংস্থা কোনও ভৌত উদ্ভিদ নিয়ে সমস্যাটি ভাবতে পারেন। একটি দৈহিক গাছের ইটের দেয়ালের বাইরে স্কেল করা কঠিন এবং তাই অ্যালিয়েন্টের মতো শক্তি সংস্থাগুলি মূলত তাদের উত্পাদন প্রক্রিয়াটিকে উন্নত করার এবং এটিকে সর্বোচ্চ স্তরে অনুকূল করার জন্য তাদের শক্তির আউটপুট অনুকূল করার উপায়গুলি সন্ধান করছে। এবং তারা তাদের উদ্ভিদের মধ্যে চুল্লিগুলি পরিচালনা করতে স্ট্যাটিস্টিকাকে ব্যবহার করে। এবং আমাদের সকলের জন্য যারা বিজ্ঞানের ক্লাসে আমাদের প্রথম দিনগুলিতে ফিরে যান আমরা সকলেই জানি যে চুল্লিগুলি তাপ তৈরি করে, তাপটি বাষ্প তৈরি করে, টারবাইনগুলি স্পিন করে, আমরা বিদ্যুৎ পাই। অ্যালিয়েন্টের মতো সংস্থাগুলির সমস্যাটি আসলে কীভাবে সেই বড় ঘূর্ণিঝড় চুল্লিগুলির মধ্যে কীভাবে জিনিস উত্তাপিত হয় এবং জ্বলতে পারে সেটিকে অনুকূল করে তুলছে। এবং অতিরিক্ত খরচ দূষণ, কার্বন স্থানচ্যুতি ইত্যাদি এড়াতে আউটপুটটিকে অনুকূল করে তোলা। এবং তাই আপনাকে এই সমস্ত ডিভাইস, সেন্সর সহ এই ঘূর্ণিঝড় চুল্লিগুলির একটির অভ্যন্তর পর্যবেক্ষণ করতে সক্ষম হতে হবে এবং তারপরে সেই সেন্সরের সমস্ত ডেটা গ্রহণ করে এবং চলমান ভিত্তিতে শক্তি প্রক্রিয়াতে পরিবর্তন আনতে হবে। আইওটি শব্দটি অত্যন্ত জনপ্রিয় হওয়ার আগে ২০০ 2007 সাল থেকে স্ট্যাটাস্তিকা অ্যালিয়েন্টের পক্ষে ঠিক সেটাই করছিল।
রেবেকার বিষয়টি প্রথম দিকে, ডেটা অবশ্যই নতুন নয়। এটি প্রক্রিয়া করার এবং এটি সঠিকভাবে ব্যবহার করার ক্ষমতা সত্যই যেখানে আকর্ষণীয় জিনিসগুলি ঘটছে। আমরা আজ প্রাক-কলটিতে স্বাস্থ্যসেবা সম্পর্কে কিছুটা কথা বলেছি এবং আমরা ভাল রোগীর যত্ন, প্রতিরোধমূলক রক্ষণাবেক্ষণ, সরবরাহ চেইন পরিচালনা এবং স্বাস্থ্যসেবা পরিচালনামূলক দক্ষতার মতো কাজগুলি করার জন্য লোকদের জন্য সমস্ত ধরণের অ্যাপ্লিকেশন দেখছি। এবং এটি বেশ চলমান এবং ব্যবহারের প্রচুর কেস রয়েছে। স্ট্যাটিস্টিকায় আমরা এখানে অত্যন্ত গর্বিত তা হ'ল আমাদের গ্রাহক শায়ার বায়োফার্মাসটিক্যালস। এবং শায়ার সত্যিকারের অসুস্থতার চিকিত্সার জন্য বিশেষ ওষুধ তৈরি করে। এবং যখন তারা তাদের গ্রাহকদের জন্য ওষুধের একটি ব্যাচ তৈরি করে, এটি একটি অত্যন্ত ব্যয়বহুল প্রক্রিয়া এবং অত্যন্ত ব্যয়বহুল প্রক্রিয়াতে সময়ও লাগে। যখন আপনি কোনও উত্পাদন প্রক্রিয়া সম্পর্কে চিন্তা করেন যখন আপনি দেখেন যে চ্যালেঞ্জগুলি সমস্ত ডেটা জুড়ে একত্রিত হয়, সিস্টেমে ডেটা রাখার বিভিন্ন উপায়ে যথেষ্ট নমনীয় হয়, তথ্যের বৈধতা দেয় এবং তারপরে আমরা কীভাবে সেই গ্রাহককে সহায়তা করি সে সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ হতে সক্ষম হয়ে উঠছি। এবং প্রক্রিয়াগুলি যা আমাদের উত্পাদন ব্যবস্থা এবং অবশ্যই এই উত্পাদনকারী সিস্টেমগুলিকে চালিত করে এমন ডিভাইস এবং সেন্সর থেকে বেশিরভাগ তথ্য টানছিল। এবং সংস্থাগুলির ডেটা, আইওটি ডেটা এবং তাদের প্রক্রিয়াগুলি থেকে নিয়মিত ডেটার সংমিশ্রণ ব্যবহার করে কীভাবে সংস্থাগুলি লোকসান এড়াতে এবং তাদের উত্পাদন প্রক্রিয়াগুলি অনুকূল করে তোলার জন্য এটি দুর্দান্ত ব্যবহারের ঘটনা।
সুতরাং আপনি জানেন, উত্পাদন এবং বিশেষত উচ্চ প্রযুক্তির উত্পাদন, যেখানে এই ধরণের কাজ এবং ডেটা জুড়ে স্বাস্থ্যসেবা শিল্পকে উপকৃত করছে তার একটি ভাল উদাহরণ। আমি মনে করি যে আমি আরও কয়েকটি পয়েন্ট পেয়েছি যা আমি এটি গুটিয়ে দেওয়ার আগে এবং এটি দে এবং রবিনকে ফেরত দেওয়ার আগেই করতে চাই। তবে আপনি জানেন, আমি মনে করি যে আপনার পরিবেশের মধ্যে যে কোনও জায়গায় আপনার বিশ্লেষককে ধাক্কা দিতে সক্ষম হবেন এই ধারণাটি বেশিরভাগ সংস্থার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। উত্স থেকে কেন্দ্রীয় অবস্থানগুলিতে ETL-ing ডেটা .তিহ্যগত বিন্যাসে আঁকানো থাকার ক্ষেত্রে আপনার কৌশলটিতে সর্বদা স্থান থাকবে তবে এটি আপনার একমাত্র কৌশল হওয়া উচিত নয়। আপনাকে আজ জিনিসগুলিতে আরও অনেক নমনীয় পদ্ধতি গ্রহণ করতে হবে। আমি উল্লিখিত সুরক্ষাটি প্রয়োগ করার জন্য, আপনার নেটওয়ার্কের ট্যাক্সিং এড়াতে, প্রান্ত থেকে আসা ডেটা পরিচালনা এবং ফিল্টার করতে সক্ষম হতে এবং দীর্ঘমেয়াদী জন্য কোন ডেটা রাখার উপযুক্ত, কোন ডেটা জুড়ে চলা মূল্য মূল্যবান তা নির্ধারণ করুন আমাদের নেটওয়ার্কে, বা আমাদের পক্ষে সর্বোত্তম সম্ভাব্য সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য কী ডেটা তৈরি হয়েছিল সেই সময়ে বিশ্লেষণ করা দরকার। এটি সর্বত্র এবং যে কোনও জায়গায় বিশ্লেষণী দৃষ্টিভঙ্গি এমন একটি বিষয় যা আমরা স্ট্যাটিস্টিকায় বেশ মনোযোগ দিয়ে থাকি এবং এটি এমন একটি বিষয় যা আমরা খুব দক্ষ। এবং এটি আমি আগে উল্লিখিত সেই স্লাইডগুলির মধ্যে একটিতে ফিরে গিয়েছি, আপনার মডেলগুলিকে বিভিন্ন ভাষায় রফতানি করার ক্ষমতা, যাতে তারা মেলে এবং সেই প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে সারিবদ্ধ হতে পারে যেখানে ডেটা তৈরি হচ্ছে। এবং অবশ্যই অবশ্যই সেই মডেলগুলির জন্য একটি বিতরণ ডিভাইস রয়েছে যা এটি এমন কিছু যা আমরা টেবিলে নিয়ে আসি এবং এটি সম্পর্কে আমরা খুব উচ্ছ্বসিত। আমি মনে করি আজকের কথোপকথনটি হ'ল, আমরা যদি আমাদের সিস্টেমে এই ডেটাটি সম্পর্কে সত্যই সত্যবাদী হয়ে যাচ্ছি যা দীর্ঘকাল ধরে চলেছে এবং আমরা এটির ব্যবহারের জন্য একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত এবং একটি উদ্ভাবনী কোণ খুঁজে পেতে চাই, আপনাকে আবেদন করতে হবে এটির জন্য কিছু প্রযুক্তি যা আপনাকে অতীতে আমরা ব্যবহার করেছি এমন কয়েকটি প্রতিরোধী মডেল থেকে দূরে সরে যেতে দেয়।
আবার আমার বক্তব্যটি হ'ল আপনি যদি আইওটি করতে যাচ্ছেন তবে আমি মনে করি যে আপনি এটিটি মূলত করতে সক্ষম হবেন এবং ডেটাটি আনতে এবং অন্যান্য ডেটার সাথে এটি মেলে এবং আপনার বিশ্লেষণগুলি করতে পারেন। তবে, সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ বা সম্ভবত আরও গুরুত্বপূর্ণ এটি হ'ল তথ্যগুলির সাথে বিশ্লেষকটিকে রাখার এবং বিশ্লেষকটিকে আপনার আর্কিটেকচারের কেন্দ্রীয় দিক থেকে প্রান্তে বের করে দেওয়ার সুবিধার জন্য আপনার যে নমনীয়তা থাকতে হবে তাও আপনার থাকতে হবে। আগে. আমরা কে এবং বাজারে আমরা কী করছি সে সম্পর্কে এটি সামান্যই। এবং আমরা আইওটি সম্পর্কে খুব উচ্ছ্বসিত, আমরা মনে করি এটি অবশ্যই বয়সের আগমন এবং এখানে প্রত্যেকের পক্ষে এই জাতীয় ডেটা দিয়ে তাদের বিশ্লেষণ এবং সমালোচনামূলক প্রক্রিয়াগুলিকে প্রভাবিত করার দুর্দান্ত সুযোগ রয়েছে।
রেবেকা জোজভিয়াক: শন, অনেক অনেক ধন্যবাদ, এটি একটি দুর্দান্ত উপস্থাপনা ছিল। এবং আমি জানি যে ডেজ সম্ভবত আপনাকে কয়েকটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে মারা যাচ্ছেন তাই ডেজ, আমি আপনাকে প্রথমে যেতে দেব।
ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: আমার এক মিলিয়ন প্রশ্ন রয়েছে তবে আমি নিজেকে ধারণ করব কারণ আমি জানি যে রবিনেরও থাকবে। আমি দূর থেকে যে বিষয়গুলি দেখছি তার মধ্যে একটি হল একটি প্রশ্ন যা আসে এবং আমি সত্যই এই বিষয়গুলির মধ্যে আপনার অভিজ্ঞতার সাথে কিছুটা অন্তর্দৃষ্টি পেতে আগ্রহী যে আপনি জিনিসগুলির হৃদয়ে সঠিক। সংস্থাগুলি চ্যালেঞ্জের সাথে লড়াই করছে এবং তাদের মধ্যে কিছু ক্লাউস সোবাবের "চতুর্থ শিল্প বিপ্লব" এর পছন্দগুলি পড়েছে এবং তারপরে আতঙ্কিত হামলা হয়েছে দেখে নিন। এবং যারা এই বইটির সাথে পরিচিত নন, এটি মূলত একজন ভদ্রলোকের দ্বারা অন্তর্দৃষ্টি, ক্লাউস সোয়াব, যাকে আমি মনে করি একজন অধ্যাপক, যিনি স্মৃতি থেকে ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক ফোরামের প্রতিষ্ঠাতা ও নির্বাহী চেয়ারম্যান এবং বইটির মূল বিষয়গুলি সম্পর্কে এই পুরো বিস্তৃত ইন্টারনেট বিস্ফোরণ এবং সাধারণভাবে বিশ্বের উপর কিছু প্রভাব ফেলে। যে সংস্থাগুলির সাথে আমি কথা বলছি তারা নিশ্চিত নয় যে তাদের বর্তমান পরিবেশটি পুনরুদ্ধার করা উচিত বা সমস্ত নতুন পরিবেশ, অবকাঠামো এবং প্ল্যাটফর্ম তৈরিতে সবকিছু বিনিয়োগ করা উচিত। ডেল স্ট্যাটিস্টিকায়ও, আপনি কি লোকেরা বর্তমানের পরিবেশগুলি পুনরুদ্ধার করতে এবং আপনার প্ল্যাটফর্মটিকে বিদ্যমান অবকাঠামোতে স্থাপন করতে দেখছেন, বা আপনি তাদের সমস্ত নতুন অবকাঠামো তৈরির দিকে মনোনিবেশ করে এই জলপ্লাবনের জন্য প্রস্তুত দেখছেন?
শন রজার্স: আপনি জানেন যে, আমাদের উভয় ধরণের গ্রাহককে পরিবেশন করার সুযোগ রয়েছে এবং যতক্ষণ না আমাদের কাছে বাজারে থাকার সুযোগ রয়েছে, আপনি সেই সুযোগগুলি বিস্তৃত করার সুযোগ পাবেন। আমাদের গ্রাহকরা গত কয়েক বছরের মধ্যে একেবারে নতুন ফ্যাব প্ল্যান্ট তৈরি করেছেন এবং সেন্সর ডেটা, আইওটি, প্রান্ত থেকে বিশ্লেষণ, পুরো প্রক্রিয়াটি শেষ পর্যন্ত শেষ দিয়ে তাদের সাজিয়েছেন। তবে আমি বলতে চাই যে আমাদের বেশিরভাগ গ্রাহকরা এমন ব্যক্তি যাঁরা কিছু সময়ের জন্য এই ধরণের কাজ করে যাচ্ছেন তবে সেই ডেটা উপেক্ষা করতে বাধ্য হয়েছেন। আপনি জানেন, রেবেকা ঠিক সামনে দাঁড় করিয়েছে - এটি কোনও নতুন তথ্য নয়, এই ধরণের তথ্য অনেক দীর্ঘ সময়ের জন্য বিভিন্ন ধরণের ফরম্যাটে সাজানো ছিল, তবে যেখানে সমস্যাটি ছিল এটির সাথে সংযোগ স্থাপন করছে, এটিকে সরিয়ে নিয়ে যাওয়া, এমন কোনও জায়গায় নিয়ে আসা যেখানে আপনি এটির সাথে স্মার্ট কিছু করতে পারেন।
এবং তাই আমি বলব যে আমাদের বেশিরভাগ গ্রাহকরা আজ তাদের যা আছে সেদিকে তাকিয়ে আছেন, এবং ডেজ, আপনি আগে এই বিষয়টি তৈরি করেছিলেন, এটি যে সেই বিশাল ডেটা বিপ্লবের অংশ এবং আমি মনে করি এটি আসলে কী, এটি সব সম্পর্কে তথ্য বিপ্লব, তাই না? আমাদের আর নির্দিষ্ট সিস্টেমের ডেটা বা উত্পাদন ডেটা তৈরি বা অটোমেশন ডেটা তৈরি করার দরকার নেই, এখন এটি পেতে এবং তার সাথে স্মার্ট জিনিসগুলি করার জন্য আমাদের কাছে সঠিক খেলনা এবং সরঞ্জাম রয়েছে। এবং আমি মনে করি যে এই স্পেসে প্রচুর ড্রাইভার রয়েছে যা ঘটছে এবং তাদের মধ্যে কিছু প্রযুক্তিগত techn আপনি কি জানেন যে হ্যাডোপ এবং অন্যান্যদের মতো বড় ডেটা অবকাঠামোগত সমাধান এটিকে কিছুটা কম ব্যয়বহুল করে তুলেছে এবং আমাদের মধ্যে কারও পক্ষে সেই ধরণের তথ্যের একটি ডেটা হ্রদ তৈরি করার বিষয়ে চিন্তাভাবনা করা সহজ হয়েছে। এবং আমরা এখন যেতে উদ্যোগটি ঘুরে দেখছি, "আরে, আমরা আমাদের উত্পাদন প্রক্রিয়ায় বিশ্লেষণ পেয়েছি, তবে এই প্রক্রিয়াগুলি থেকে আমরা কিছু অন্তর্দৃষ্টি যুক্ত করতে পারলে কি সেগুলি বাড়ানো হবে?" এবং এটি আমার মনে হয়, বেশিরভাগটি কী? আমাদের গ্রাহকরা করছেন এটি গ্রাউন্ড আপ থেকে এতটা তৈরি হচ্ছে না তবে তাদের কাছে নতুন যে ডেটা রয়েছে তাদের সাথে ইতিমধ্যে তাদের বিশ্লেষণগুলি বৃদ্ধি এবং অনুকূলকরণ করছে।
ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: হ্যাঁ, আমরা দেখেছি এমন কয়েকটি বৃহত শিল্পে কিছু আকর্ষণীয় জিনিস আসছে এবং আপনি উল্লেখ করেছেন শক্তি এবং ইউটিলিটিগুলি। বিমান চলাচল কেবল এই উত্থানের মধ্য দিয়ে চলছে যেখানে আমার নিয়মিত যে সমস্ত সর্বকালের প্রিয় ডিভাইসগুলির বিষয়ে আমি কথা বলি, বোয়িং 7 787 ড্রিমলাইনার এবং অবশ্যই এয়ারবাস সমতুল্য, এ ৩৩০ একই পথে চলে গেছে। এটি প্রথম প্রকাশিত হওয়ার পরে 78৮7 তে ছয় হাজার সেন্সরের মতো ছিল এবং আমি মনে করি তারা এখন এটির নতুন সংস্করণে পনের হাজার সেন্সর সম্পর্কে কথা বলছে। এবং সেই পৃথিবীতে থাকা কিছু লোকের সাথে কথা বলার কৌতূহলোদ্দীপক বিষয়টি হ'ল ডানাগুলিতে সেন্সর স্থাপনের ধারণা এবং আরও অনেক কিছু, এবং ডিজাইনের প্ল্যাটফর্মে 78 787 সম্পর্কে আশ্চর্যজনক বিষয়টি হ'ল, আপনি জানেন, তারা সবকিছুতে নতুন করে আবিষ্কার করেছিলেন know বিমান. ডানাগুলির মতো, উদাহরণস্বরূপ, বিমান যখন ডানাগুলি সাড়ে বারো মিটার পর্যন্ত ফ্লেক্সগুলি থেকে সরিয়ে নেয়। তবে চূড়ান্তভাবে ডানাগুলি 25 মিটার অবধি নমনীয় হতে পারে। এই জিনিসটি দেখতে পাখির মতো উল্টছে। তবে যা ঠিক করার জন্য তাদের কাছে সময় ছিল না তা হ'ল এই সমস্ত ডেটা বিশ্লেষণের ইঞ্জিনিয়ারিং, তাই তাদের মধ্যে এমন সেন্সর রয়েছে যা কিছু খারাপ ঘটলে এলইডিগুলিকে সবুজ এবং লাল রঙের করে তোলে, তবে এগুলি আসলে গভীর অন্তর্দৃষ্টি দিয়ে শেষ করে না প্রকৃত সময়. এবং তারা কীভাবে তথ্যের পরিমাণকে সরানো যায় সে সমস্যাটিও সমাধান করেনি কারণ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে অভ্যন্তরীণ আকাশসীমাতে প্রতিদিন ৮ 87, ৪০০ ফ্লাইট রয়েছে। যখন প্রতি বিমানগুলি একটি 787 ড্রিমলাইনার এর বায়োফের সাথে ধরা দেয়, তখন সেগুলি দিনে একদিনে 43 পেটবাইট করে, কারণ এই বিমানগুলি বর্তমানে প্রতিটি আধা টেরাবাইট ডেটা তৈরি করে। এবং যখন আপনি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে দিনে 87, 400 ফ্লাইটগুলি পাঁচ বা আধ টেরাবাইট পয়েন্ট দ্বারা গুণন করেন, আপনি 43.5 পেটাবাইট ডেটা দিয়ে শেষ করেন। শারীরিকভাবে আমরা এটিকে ঘুরতে পারি না। সুতরাং ডিজাইনের মাধ্যমে আমাদের বিশ্লেষণগুলি ডিভাইসে ঠেলাতে হবে।
তবে আমি যখন এই পুরো আর্কিটেকচারটি দেখি তখন আকর্ষণীয় বিষয়গুলির মধ্যে একটি - এবং আপনি এটি সম্পর্কে কী ভাবছেন তা দেখার জন্য আমি আগ্রহী - আমরা কি মাস্টার ডেটা ম্যানেজমেন্ট, সাজানোর, ডেটা ম্যানেজমেন্টের প্রথম নীতিগুলির দিকে এগিয়ে চলেছি? একটি কেন্দ্রীয় অবস্থানে সবকিছু। আমরা ডেটা হ্রদ পেয়েছি, এবং তারপরে আমরা আপনার পছন্দ মতো কিছুটা তথ্য পুকুর তৈরি করি, যার উপর আমরা বিশ্লেষণ করি যা এর এক্সট্রাক্ট করে, তবে প্রান্তে বিতরণ করে, এমন একটি জিনিস আসে যা বিশেষত ডাটাবেস লোক এবং ডেটা ম্যানেজারদের কাছ থেকে আসে বা তথ্য পরিচালনার ব্যবসায়ের লোকেরা, যখন আমি প্রচুর পরিমাণে বিতরণ করা ছোট ছোট ডাটা হ্রদ পেয়ে থাকি তখন কী হয়? আপনার সমাধানের প্রান্ত বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে এই চিন্তায় কী ধরণের জিনিস প্রয়োগ করা হয়েছে, সেই হিসাবে, traditionতিহ্যগতভাবে, সবকিছু হ্রদকে কেন্দ্র করে কেন্দ্রীয়ভাবে আসত, এখন আমরা সর্বত্র ডেটাগুলির এই ছোট্ট পুডলগুলি দিয়ে শেষ করি, এবং যদিও আমরা পারি কিছু স্থানীয় অন্তর্দৃষ্টি পেতে স্থানীয়ভাবে তাদের উপর বিশ্লেষণ সম্পাদন করুন, আপনি যে কয়েকটি চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়েছিলেন এবং কীভাবে আপনি তা সমাধান করেছেন, সেই বিতরণকৃত ডেটা সেট করে এবং বিশেষত যখন আপনি ডেটা হ্রদ এবং বিতরণকৃত অঞ্চলগুলির মাইক্রোকোসম পেয়েছেন?
শন রজার্স: আচ্ছা আমি মনে করি এটি চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি, তাই না? আমরা যতটা দূরে চলে যাব, আপনি জানেন, সমস্ত ডেটা কেন্দ্রের অবস্থানে ফিরে গিয়েছি বা আমি যে মূল বিশ্লেষণমূলক উদাহরণ দিয়েছি এবং তারপরে আমরা বিতরণকৃত সংস্করণটি করব তা হল আপনি এই সমস্ত ছোট্ট সিলো দিয়ে শেষ করবেন, তাই না? ঠিক যেমনটি আপনি চিত্রিত করেছেন, তাই না? তারা কিছুটা কাজ করছে, কিছু বিশ্লেষণ চলছে, তবে আপনি কীভাবে এগুলি আবার ফিরিয়ে আনবেন? এবং আমি মনে করি যে চাবিটি এই সমস্ত জুড়ে অর্কেস্টেশন হতে চলেছে এবং আমি মনে করি আপনি ছেলেরা আমার সাথে একমত হবেন, তবে আপনি যদি তা না করেন তবে আমি খুশি, আমি মনে করি যে আমরা এই বিবর্তনটি বেশিরভাগ সময় ধরে দেখছি've কিছু সময়
আমাদের বন্ধুরা মিঃ ইনমন এবং মিঃ কিমবুলের দিনগুলিতে ফিরে যাচ্ছেন যারা প্রত্যেককে তাদের প্রাথমিক তথ্য গুদাম বিনিয়োগের আর্কিটেকচারে সহায়তা করেছিলেন, মূল বিষয়টি হ'ল আমরা দীর্ঘদিনের জন্য সেই কেন্দ্রিকৃত মডেল থেকে দূরে চলে এসেছি। আমরা আপনার ইকোসিস্টেমের অভ্যন্তরে কোথায় থাকা উচিত এবং সর্বোত্তম সম্ভাব্য ফলাফলের জন্য সর্বোত্তম প্ল্যাটফর্মের সাথে ডেটা সারিবদ্ধ করার জন্য ডেটাটিকে তার গুরুতরতা প্রদর্শনের অনুমতি দেওয়ার এই নতুন ধারণাটি গ্রহণ করেছি। এবং আমরা মনে করি যে, আমাদের বাস্তুসংস্থানের দিকে কাজ করার এক বিস্তৃত বাছাই হিসাবে আমাদের বাস্তুতন্ত্রের দিকে আরও অর্কেস্ট্রেটেড পদ্ধতির কাজ শুরু করেছি, যেখানে আমরা এই সমস্ত টুকরো একবারে সারিবদ্ধ করার চেষ্টা করছি। আমি কোন ধরণের বিশ্লেষক বা কাজটি ডেটা নিয়ে করতে যাচ্ছি, এটি কোন ধরণের ডেটা, এটি কোথায় থাকতে হবে তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করবে। এটি কোথায় উত্পাদিত হচ্ছে এবং ডেটাগুলির মধ্যে কী ধরনের মাধ্যাকর্ষণ রয়েছে?
আপনি জানেন, আমরা এই অনেক বড় ডেটা উদাহরণ দেখি যেখানে লোকেরা 10- এবং 15-পেটাবাইট ডেটা হ্রদ রাখার বিষয়ে কথা বলছে। ঠিক আছে যদি আপনার কাছে এমন ডেটা হ্রদ থাকে যা এটি বিশাল, তবে এটি সরানো আপনার পক্ষে খুব অবৈধ এবং তাই আপনাকে এটিতে বিশ্লেষণ আনতে সক্ষম হতে হবে। তবে আপনি যখন এটি করেন, আপনার প্রশ্নের মূল বিষয়টিকে আমি মনে করি, এটি পরিবেশের অর্কেস্টেট করা এবং শাসন ও সুরক্ষা প্রয়োগ করা এবং এটি সংশোধন করার জন্য সেই ডেটা দিয়ে কী করা দরকার তা বোঝার জন্য এটি প্রত্যেকের জন্য প্রচুর নতুন চ্যালেঞ্জ তৈরি করেছে to এটি থেকে সর্বোচ্চ মান পেতে। এবং আপনার সাথে সত্য কথা বলতে - আমি এখানে আপনার মতামত শুনতে পছন্দ করব - আমি মনে করি আমরা সেখানে প্রাথমিক দিনগুলি এবং আমার মনে হয় এখনও অনেক ভাল কাজ করা উচিত। আমি মনে করি স্ট্যাটিস্টিকার মতো প্রোগ্রামগুলি আরও বেশি লোককে ডেটা অ্যাক্সেস দেওয়ার দিকে মনোনিবেশ করছে। নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীর মতো আমরা এই নতুন ব্যক্তির উপর অবশ্যই স্পষ্টভাবে মনোনিবেশ করেছি যারা সংস্থার মধ্যে এমন জায়গাগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিশ্লেষণ চালাতে চান যা এটি আগে কখনও হয়নি। এবং আমি মনে করি যে এগুলি প্রায় কয়েকটি প্রাথমিক দিন, তবে আমি মনে করি যে পরিপক্কতা অর্কে এই প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে একটি উচ্চ স্তরের বা অর্কেস্টেশন এবং প্রান্তিককরণ প্রদর্শন করতে হবে এবং তাদের কী আছে এবং কেন তা বোঝা যাচ্ছে। এবং এটি আমাদের সকলের জন্য ডেটা লোকদের জন্য একটি বয়সের সমস্যা।
ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: প্রকৃতপক্ষে এটি এবং আমি এতে আপনার সাথে পুরোপুরি একমত এবং আমি মনে করি যে আমরা আজ যে মহান জিনিসটি শুনছি তা হ'ল তথ্যটি ক্যাপচার করার সমস্যাটির অন্তত সম্মুখ প্রান্ত, আমার ধারণা, প্রান্তে গেটওয়ে স্তর নেটওয়ার্ক এবং সেই সময়ে বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা এখন মূলত সমাধান করা হয়েছে। এবং এটি এখন আমাদের মুক্ত করে দেয় পরবর্তী চ্যালেঞ্জের বিষয়ে চিন্তাভাবনা শুরু করতে, যা ডেটা হ্রদ বিতরণ করা হয়। এর জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ, এটি একটি দুর্দান্ত উপস্থাপনা ছিল। এটি সম্পর্কে আপনার সাথে চ্যাট করার সুযোগটি আমি সত্যই প্রশংসা করি।
আমি এখন রবিনের কাছে যাচ্ছি কারণ আমি জানি যে তার রয়েছে, এবং তারপরে রেবেকাও রবিনের পরে দর্শকদের কাছ থেকে দুর্দান্ত প্রশ্নের দীর্ঘ তালিকা পেয়েছে। রবিন?
ডাঃ রবিন ব্লুর: ঠিক আছে। শন, আমি চাই আপনি আরও কিছুটা বলুন এবং আমি আপনাকে এটির বিজ্ঞাপন দেওয়ার সুযোগ দেওয়ার চেষ্টা করছি না, তবে এটি আসলে খুব গুরুত্বপূর্ণ। আমি কখন স্ট্যাটিস্টিকা মডেল রফতানি সক্ষমতা তৈরি করে তা জানতে আগ্রহী। তবে আমিও, আমি আপনাকে বুমি সম্পর্কে কিছু বলতে চাই কারণ আপনি বুমি সম্পর্কে এতদূর যা বলেছেন তা হ'ল এটি ইটিএল, এবং এটি সত্যই ইটিএল। তবে এটি আসলে বেশ সক্ষম ইটিএল এবং আমরা যে ধরণের সময় নিয়ে কথা বলছি তার জন্য, এবং কিছু পরিস্থিতিতে আমরা এখানে আলোচনা করছি, এটি একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। আপনি কি আমার জন্য এই দুটি জিনিস বলতে পারেন?
শন রজার্স: অবশ্যই, হ্যাঁ, আমি একেবারে পারি। আপনি জানেন, এই দিক থেকে আমাদের আন্দোলন অবশ্যই পুনরাবৃত্ত ছিল এবং এটি ছিল ধাপে ধাপে ধাপে ধরণের প্রক্রিয়া। স্ট্যাটিস্টিকার সংস্করণ 13.2 চালু করার জন্য আমরা এই সপ্তাহে প্রস্তুত হয়ে যাচ্ছি। এবং এর মধ্যে আমরা যে সামর্থ্যের কথা বলছি তার সবকটির নতুন আপডেট রয়েছে। তবে এক বছর আগে অক্টোবরে সংস্করণ ১৩-এ ফিরে আমরা আমাদের প্ল্যাটফর্ম থেকে মডেল রফতানি করার সক্ষমতা ঘোষণা করেছিলাম এবং আমরা এটিকে এনডিএএ বলেছিলাম। সংক্ষিপ্ত আকারটি নেটিভ ডিস্ট্রিবিউটড অ্যানালিটিক্স আর্কিটেকচারের জন্য দাঁড়িয়েছে। আমরা যা করেছি তা হ'ল আমরা প্রচুর সময়, শক্তি এবং আপনার উন্নত বিশ্লেষণের জন্য এটি কেন্দ্রীয় কমান্ড কেন্দ্র হিসাবে ব্যবহার করার সুযোগের সাথে আমাদের প্ল্যাটফর্মটি খোলার দিকে মনোনিবেশ করি, তবে সেখান থেকে মোতায়েনও করি। এবং প্রথম স্থানগুলি, রবিন যেটি আমরা মোতায়েন করেছি আমরা মেশিন লার্নিংয়ের আশেপাশের প্ল্যাটফর্মে সত্যিই একটি দুর্দান্ত সংযোজন করেছি। এবং তাই আমাদের কাছে স্ট্যাটিস্টিকা থেকে মাইক্রোসফ্টের অ্যাজুরি ক্লাউডে অ্যাজুরির পাওয়ার পাওয়ার মেশিন লার্নিংয়ের ব্যবহার করার ক্ষমতা ছিল, যেমন আপনি জানেন যে খুব নিবিড় এবং এটি ক্লাউড প্রযুক্তিগুলি ব্যবহারের দুর্দান্ত উপায়। এবং তাই যে প্রথম বিট ছিল।
এখন এখানে আমরা আমাদের মডেলগুলিকে আউুরে রফতানি করছিলাম এবং এগুলি চালানোর জন্য আজুর ব্যবহার করছিলাম এবং তারপরে ডেটা বা ফলাফলগুলি স্ট্যাটিস্টিকা প্ল্যাটফর্মে ফিরে পাঠিয়েছিলাম। এবং তারপরে আমরা অন্য যে ভাষা থেকে রফতানি করতে সক্ষম হতে চেয়েছিলাম সেগুলিতে চলে গেলাম এবং অবশ্যই জাভা হওয়ায় তাদের মধ্যে একটি এখন আমাদের মডেলগুলি বাহ্যিকভাবে হ্যাডোপের মতো অন্যান্য জায়গাগুলিতে রফতানি শুরু করার জন্য দরজা উন্মুক্ত করে, তাই এটি দিয়েছে আমাদের পাশাপাশি সেখানে একটি নাটক।
এবং সর্বশেষে আমরা আমাদের মডেলগুলিকে ডাটাবেসে সেই প্রকাশের সাথে আউটপুট দিতে সক্ষম হয়ে ফোকাস করেছিলাম। এবং তাই এটিই প্রথম পুনরাবৃত্তি ছিল এবং আপনার সাথে সত্য কথা বলার জন্য, শেষ খেলাটি আইওটি ছিল তবে আমরা গত অক্টোবরে সংস্করণ ১৩ এর সাথে এখনও বেশিরভাগ ছিলাম না। তারপরে আমরা সেখানে পৌঁছেছি এবং এর সাথে আমি কেবল উল্লিখিত সমস্ত কিছু করার ক্ষমতা নিয়ে কাজ করতে পারি তবে তার পরে কিছুটা পরিবহন ডিভাইস রাখে। এবং ডেজের প্রশ্নে ফিরে যাওয়া, আপনি কি জানেন যে এই চ্যালেঞ্জটি কী এবং কীভাবে আমরা যখন এটির বিশ্লেষণগুলি ঘুরে দেখি তখন এটি কীভাবে করব? ওয়েল, আমরা বুমিটিকে একটি ডিস্ট্রিবিউশন হাব হিসাবে ব্যবহার করি এবং এটি মেঘের মধ্যে এবং কারণ এটি এত শক্তিশালী, যেমনটি আমি আগেই বলেছি যে এটি একটি ডেটা ইন্টিগ্রেশন প্ল্যাটফর্ম, তবে এটি অ্যাপ্লিকেশন ইন্টিগ্রেশন প্ল্যাটফর্ম, এবং এটি আমাদের অনুমতি দেওয়ার জন্য জেভিএম ব্যবহার করে পার্ক এবং যে কোনও জায়গায় কাজ করতে যেখানে আপনি একটি জাভা ভার্চুয়াল মেশিন অবতরণ করতে পারেন। এগুলিই এই সমস্ত গেটওয়ে এবং প্রান্তের কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম এবং এজ সার্ভারের জন্য দরজা উন্মুক্তভাবে ঝুলিয়ে দিয়েছে, কারণ তাদের সকলের কাছে একটি জেভিএম চালনার জন্য উপলব্ধ গণনা এবং প্ল্যাটফর্ম রয়েছে And এবং যেহেতু আমরা যে কোনও জায়গায় জেভিএম চালাতে পারি, বমি পরিণত হয়েছে has একটি দুর্দান্ত বিতরণ হতে পারে এবং আমার শব্দটি পূর্বের একটি অর্কেস্ট্রেশন ডিভাইস ব্যবহার করে।
এবং এটি সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে কারণ আমরা সবাই করেছি, আপনি জানেন, আমি মনে করি এক মিনিট আগে বিমানের দৃশ্যপটটি দুর্দান্ত ছিল এবং আমি উল্লেখ করেছি, আপনি জানেন শিরের মতো নির্মাতারা যাদের কারখানায় একটিতে দশ হাজার সেন্সর রয়েছে, আপনি কিছু সময়ে উন্নত বিশ্লেষণের কেন্দ্রীয় পদ্ধতির সাজানোর ঠিকানাটি শুরু করতে হবে। এটি সম্পর্কে অ্যাডহক হওয়া আসলে আর কাজ করে না। আমরা যখন চালাচ্ছিলাম মডেল এবং অ্যালগরিদমের পরিমাণ তখন ন্যূনতম ছিল তবে এখন এটি সর্বোচ্চ। তাদের একটি প্রতিষ্ঠানে হাজার হাজার আছে। সুতরাং আমাদের কাছে রয়েছে, আমাদের প্ল্যাটফর্মের একটি অংশটি সার্ভার ভিত্তিক এবং যখন আপনি আমাদের এন্টারপ্রাইজ সফ্টওয়্যার রাখেন তখন আপনার পরিবেশটি জুড়ে আপনার মডেলগুলিকে টুইঙ্ক করতে এবং স্কোর করতে ও পরিচালনা করার ক্ষমতাও রয়েছে। এবং এটি সেই অর্কেস্ট্রেশন জিনিসেরও একটি অংশ। আমাদের জায়গায় রবিনের একটি স্তর থাকা দরকার যা আপনাকে সেখানে প্রথম স্থানে মডেল আনার অনুমতি দেয়নি, পাশাপাশি আপনাকে মডেলগুলি ট্যুইক করতে এবং চলমান ভিত্তিতে যতবার প্রয়োজন ঠিক তত দ্রুত প্রতিস্থাপনের জন্য আপনাকে একটি জলপথ দিয়েছে because এটি ম্যানুয়ালি করতে পারে এমন কিছু নয়। থাম্ব ড্রাইভ দিয়ে গেটওয়েতে মডেলগুলি আপলোড করার চেষ্টা করে আপনি একটি রিফাইনারি ঘুরে দেখতে পারবেন না। এর মধ্যে আপনার পরিবহণ এবং পরিচালনা ব্যবস্থা থাকতে হবে এবং সুতরাং স্ট্যাটাস্তিকা এবং বুমির সংমিশ্রণটি এটি আমাদের গ্রাহকদের দেয়।
ডাঃ রবিন ব্লুর: হ্যাঁ ঠিক আছে আমি খুব সংক্ষিপ্ত হয়ে উঠব তবে, আপনি জানেন, এই বিবৃতিটি ডেটা হ্রদ এবং কোনও নির্দিষ্ট জায়গায় পেটাবাইট জমানোর ধারণা সম্পর্কে এবং এর মহাকর্ষের সত্যতা সম্পর্কে হয়েছিল was আপনি জানেন, যখন আপনি অর্কেস্টেশন সম্পর্কে কথা বলতে শুরু করেছিলেন তখনই এটি আমাকে খুব সরল সত্য সম্পর্কে ভাবতে শুরু করেছিল যে, আপনি জানেন যে, একটি স্থানে খুব বড় একটি ডেটা হ্রদ স্থাপন করার অর্থ সম্ভবত আপনাকে এটির ব্যাক আপ করতে হবে এবং সম্ভবত এটির অর্থ হ'ল আপনাকে যেকোন উপায়েই প্রচুর ডেটা সরিয়ে নিতে হবে। আপনি জানেন, আসল ডেটা আর্কিটেকচারটি আমার মতে যাই হোক না কেন, আপনি যে দিকে কথা বলছেন তা আরও অনেক বেশি। এটি বোধগম্য স্থানে বিতরণ করা যা সম্ভবত এটিই আমি বলব। এবং দেখে মনে হচ্ছে আপনি এটি করার জন্য খুব ভাল ক্ষমতা পেয়েছেন। আমি বলতে চাইছি, বুমিকে আমি খুব ভালভাবে ব্রিফ করেছি তাই এটি একরকম, একরকম বা অন্যভাবে, এটি প্রায় অন্যায় যে আমি এটি দেখতে পাচ্ছি এবং সম্ভবত শ্রোতারা তা করতে পারে না। তবে বুমি আমার মতে, আপনি যা করছেন তার নিরিখে এটি অত্যাবশ্যক কারণ এর অ্যাপ্লিকেশন সক্ষমতা রয়েছে। এবং কারণ এই বিষয়টির সত্যতা হ'ল আপনি কোথাও কোনও কারণে বা অন্য কোনও কারণে কোনও পদক্ষেপের ইচ্ছা না করে এই বিশ্লেষণমূলক গণনাগুলি করবেন না। এবং বুমি একটি ভূমিকা পালন করে, তাই না?
শন রজার্স: হ্যাঁ, একেবারে। এবং সুতরাং আপনি পূর্ববর্তী কথোপকথনগুলি থেকে জানেন যে স্ট্যাটিস্টিকায় এটিতে একটি পুরোপুরি ব্যবসায়ের বিধি বিধান ইঞ্জিন রয়েছে। এবং আমি মনে করি যে এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ যখন আমরা নীচে নেমে আমরা কেন এটি করি। আপনি জানেন, আমি সামনে মজা করেছি যে আপনি আইওটি করার কোনও কারণ নেই, যদি না আপনি বিশ্লেষণ করতে, ডেটা ব্যবহার করে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে বা পদক্ষেপ গ্রহণ না করেন। এবং তাই আমরা যা কেন্দ্র করেছিলাম তা কেবল মডেলটিকে বাইরে রাখতে সক্ষম হচ্ছিল না তবে এটির সাথে ট্যাগ করতে সক্ষম হওয়া, একটি নিয়ম সেট। এবং বুমি তার জিনিসগুলিকে এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় নিয়ে যাওয়ার দক্ষতায় এতটাই শক্তিশালী যেহেতু একটি বুমি পরমাণুর মধ্যে আমরা ট্রিগার, সতর্কতা এবং পদক্ষেপ গ্রহণের ক্ষমতাও এম্বেড করতে পারি।
এবং এই কারণেই আমরা আইওটি ডেটার বিষয়ে সেই ধরণের পরিশীলিত দৃষ্টিভঙ্গি পাওয়া শুরু করি যেখানে আমরা বলি, "ঠিক আছে, এই ডেটাটি শোনার জন্য উপযুক্ত।" তবে সত্যই আপনি জানেন যে, "আলো চালু আছে, আলো চালু আছে, আলোটি চালু আছে, আলো চালু আছে ”কখন আলোক বের হয় বা ধোঁয়া আবিষ্কারক বন্ধ হয়ে যায় বা যখন আমাদের উত্পাদন প্রক্রিয়াতে যা ঘটে তা অনুমানের বাইরে চলে যায় to যখন এটি ঘটে তখন আমরা তাত্ক্ষণিক পদক্ষেপ নিতে সক্ষম হতে চাই। এবং তথ্য এখানে এই সময়ে প্রায় গৌণ। কারণ এটি এতটা গুরুত্বপূর্ণ নয় যে আমরা এই সমস্তগুলি সংরক্ষণ করেছি, "এটি ঠিক আছে, এটি ঠিক আছে, ঠিক আছে" সংকেতগুলি, কী গুরুত্বপূর্ণ তা হল আমরা "আরে, এটি খারাপ" লক্ষ্য করেছি এবং আমরা তাত্ক্ষণিকভাবে ব্যবস্থা নিয়েছি। এটি কারও কাছে কোনও ইমেল প্রেরণ করা হোক বা আমরা জড়িত ডোমেন দক্ষতা পেতে পারি বা তাত্ক্ষণিক পদক্ষেপ গ্রহণের জন্য আমরা অন্যান্য প্রক্রিয়াগুলির একটি ধারাবাহিক সেট আপ করি বা না করি, তা সংশোধনযোগ্য হোক বা তথ্যের প্রতিক্রিয়া হিসাবে। এবং আমি মনে করি যে সে কারণেই আপনার এটির এই অর্কেস্ট্রেটেড দৃষ্টিভঙ্গি থাকতে হবে। আপনি কেবলমাত্র সমস্ত জায়গাতেই আপনার অ্যালগরিদমগুলি মোকাবেলায় মনোনিবেশ করতে পারবেন না। আপনি তাদের সমন্বয় এবং অর্কেস্টেট করতে সক্ষম হতে হবে। তারা কীভাবে পারফর্ম করছে তা দেখতে আপনার সক্ষম হওয়া দরকার। এবং সত্যিই, সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ, আমি বলতে চাইছি, যদি আপনি ডেটার বিরুদ্ধে কিছু তাত্ক্ষণিক পদক্ষেপ গ্রহণের সুযোগটি যোগ করতে না পারেন তবে হেক আপনি কেন এটি করবেন?
ডাঃ রবিন ব্লুর: ঠিক আছে, রেবেকা, আমি বিশ্বাস করি আপনি শ্রোতাদের কাছ থেকে প্রশ্ন পেয়েছেন?
রেবেকা জোজভিয়াক: আমি করি। আমার কাছে দর্শকদের কাছে একটি প্রশ্ন আছে। শন, আমি জানি আপনি খুব বেশিদিন ধরে এই সময়ের শীর্ষে ঝুলতে চাননি। আপনি কি মনে করেন?
শন রজার্স: আমি খুশি। এগিয়ে যান. আমি কয়েকটি উত্তর দিতে পারি।
রেবেকা জোজভিয়াক: দেখা যাক। আমি জানি যে একটি জিনিস আপনি উল্লেখ করেছেন তা হ'ল আইওটি প্রথম দিনগুলিতে এবং এটির পরিপক্কতার একটি ডিগ্রি রয়েছে যা ঘটতে চলেছে এবং এই ধরনের প্রশ্নে একজন অংশগ্রহণকারী জিজ্ঞাসা করেছিল। যদি আইপিভি 6 এর কাঠামোটি আগামী পাঁচ বা দশ বছরে আইওটির বিকাশের জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী হতে চলেছে?
শন রজার্স: ওহ, আমি দেজকে আমার উত্তরটি প্রতিধ্বনি করতে চলেছি কারণ আমার ধারণা যে তিনি এই ধরণের তথ্যের কাছাকাছি রয়েছি। তবে আমি সবসময়ই ভেবেছিলাম যে আমরা স্থানে থাকা বেশিরভাগ ফ্রেমওয়ার্কগুলি বাঁকানো এবং ভেঙে ফেলার জন্য আমরা খুব দ্রুত গতিতে চলেছি। এবং আমি যখন মনে করি যে এই নতুন ধরণের যুক্তিকে বা আইপিভি frame ফ্রেমওয়ার্কের সাথে আমরা যাচ্ছি সেই দিকটি যুক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ এবং এটি আমাদের আরও অনেক বেশি ডিভাইস রাখার জন্য দরজা উন্মুক্ত করে, এবং আমরা যা কিছু দিতে সক্ষম হব তার জন্য একটি ঠিকানা দিতে চান আমি মনে করি যে আমি আমার গ্রাহকদের সাথে যা কিছু পড়ছি এবং যা দেখছি, এবং প্রয়োজনীয় ঠিকানাগুলির সংখ্যা, আমি মনে করি যে কোনও এক সময় সেই ল্যান্ডস্কেপটিতে আরও একটি স্থান পরিবর্তন ঘটবে। তবে আমি আসলেই কোনও নেটওয়ার্কিং বিশেষজ্ঞ নই তাই আমি শতভাগ বলতে পারি না যে আমরা এটি কোনও পর্যায়ে ভেঙে ফেলছি। তবে আমার অভিজ্ঞতা আমাকে বলে যে আমরা কিছুটা সময় সেই মডেলটিকে ব্যাহত করব।
রেবেকা জোজভিয়াক: আমি অবাক হব না। আমার মনে হয় ফ্রেমওয়ার্কগুলি সমস্ত ধরণের জিনিসের ওজনের নিচে ভেঙে যায়। এবং এটি ঠিক যৌক্তিক, তাই না? মানে, আপনি কোনও টাইপরাইটারের সাথে ইমেল প্রেরণ করতে পারবেন না। অন্য একজন অংশগ্রহণকারী জিজ্ঞাসা করছেন, "আপনি কি হ্যাডোপ কাঠামো ব্যবহার করতে পারেন?" তবে আমার ধারণা আমি এটি বদলে যেতে পারি, আপনি কীভাবে বিতরণ বিশ্লেষণের জন্য হ্যাডোপ কাঠামো ব্যবহার করবেন?
শন রজার্স: ঠিক আছে, রবিন আমাকে আমাকে একটি historicalতিহাসিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার পক্ষে সমর্থন করেছিলেন এবং তাই স্ট্যাটিস্টিকার জন্য প্রায় এক বছর আগে সংস্করণ ১৩ এর পর থেকে, আমরা আমাদের সিস্টেমের বাইরে এবং হাডুপে মডেল চালানোর দক্ষতা অর্জন করেছি। এবং আমরা হ্যাডোপের সমস্ত বড় স্বাদের সাথে খুব নিবিড়ভাবে কাজ করি। ক্লাউডেরার সাথে কাজ করার দক্ষতার আশেপাশে আমরা একটি দুর্দান্ত সাফল্যের গল্প পেয়েছি যা আমরা কাজ করি তার অন্যতম প্রধান হডোপ বিতরণ হিসাবে। তবে আমরা জাভাতে আউটপুট দিতে পারি, এটি আমাদের খোলার এবং আমাদের বিশ্লেষণকে যে কোনও জায়গায় রাখার ক্ষমতা দেয়। এগুলিকে হাদুপ ক্লাস্টারে স্থাপন করা এমন একটি বিষয় যা আমরা আমাদের অনেক গ্রাহকের জন্য একটি সাধারণ এবং নিয়মিত এবং প্রতিদিনের ভিত্তিতে করি। সংক্ষিপ্ত উত্তর হ্যাঁ, একেবারে।
রেবেকা জোজভিয়াক: দুর্দান্ত । এবং আমি আপনাকে আরও একটি ছুড়তে যাচ্ছি এবং আপনাকে আপনার ছুটিতে যেতে দিন। আইওটি অ্যানালিটিক্স প্লাস মেশিন লার্নিং সহ আরও একজন অংশগ্রহণকারী জিজ্ঞাসা করছেন, আপনি কি ভাবেন যে সমস্ত ডেটা historicalতিহাসিক উদ্দেশ্যে সংরক্ষণ করা দরকার এবং কীভাবে সমাধান আর্কিটেকচারে এটি প্রভাব ফেলবে?
শন রজার্স: আচ্ছা, আমি মনে করি না যে সমস্ত ডেটা সংরক্ষণ করতে হবে। তবে আমি মনে করি যে বিনোদনের সক্ষমতা থাকা খুব আকর্ষণীয়, আমাদের সংস্থার মধ্যে যে কোনও ডেটা উত্স যা আমরা চাই না কেন তা যেখানেই আসে listen এবং আমি মনে করি যে গত কয়েক বছর ধরে আমরা মার্কেটপ্লেসে যে পরিবর্তনগুলি দেখেছি তা আমাদের সেই তথ্যের কাছে সমস্ত তথ্য-উপাত্ত গ্রহণ করতে সক্ষম করেছে, এবং মনে হচ্ছে এটি সত্যিই একপ্রকার অর্থ প্রদান। তবে এটি প্রতিটি সংস্থার এবং প্রতিটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে আলাদা হতে চলেছে। আপনি জানেন, যখন আমরা স্বাস্থ্য সম্পর্কিত ডেটা দেখি, এখন প্রচুর পরিমাণে নিয়ন্ত্রক সমস্যা রয়েছে, অনেকগুলি সম্মতিমূলক বিষয় উদ্বিগ্ন হতে হবে, এবং এটি আমাদের এমন ডেটা সংরক্ষণ করে তোলে যা অন্য সংস্থাগুলি বুঝতে পারে না কেন এটি সংরক্ষণ করা দরকার, ঠিক ? উত্পাদন প্রক্রিয়াগুলিতে, আমাদের প্রচুর উত্পাদন গ্রাহকদের জন্য, আপনার প্রক্রিয়াগুলি historতিহাসিকভাবে পরীক্ষা করতে সক্ষম হতে এবং এটি থেকে শেখার জন্য এবং এটি থেকে আরও ভাল মডেল তৈরি করতে এই ডেটাটির বৃহত পরিমাণে ফিরে দেখতে সক্ষম হতে পারে এমন একটি সত্যিকারের উল্টো দিক রয়েছে।
আমি মনে করি যে প্রচুর ডেটা রাখা দরকার এবং আমি মনে করি আমাদের কাছে এমন একটি সমাধান পাওয়া গেছে যা আজকে আরও অর্থনৈতিক এবং স্কেলযোগ্য করে তুলবে। তবে একই সাথে আমি মনে করি যে প্রতিটি সংস্থার এমন একটি উপাত্তের মূল্য খুঁজে পাবে যা তাদের কোনও পারমাণবিক স্তরে রাখতে হবে না, তবে তারা রিয়েল-টাইম পদ্ধতিতে বিশ্লেষণ করতে এবং এর মধ্যে উদ্ভাবন চালিয়ে যাওয়ার বিষয়ে সিদ্ধান্ত নিতে চাইবে তাদের সংস্থা।
রেবেকা জোজভিয়াক: ঠিক আছে ভাল। না, শ্রোতা, আমি আজ সবার প্রশ্নের কাছে যাইনি তবে আমি সেগুলি শন-এর কাছে ফরোয়ার্ড করব যাতে সে সরাসরি আপনার কাছে পৌঁছে যায় এবং এই প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে। তবে উপস্থিত থাকার জন্য আপনাকে সবাইকে ধন্যবাদ। ডেল স্ট্যাটিস্টিকা এবং আমাদের সমস্ত বিশ্লেষক ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড এবং ডাঃ রবিন ব্লুর থেকে শন রজার্সকে অনেক ধন্যবাদ। আপনি সংরক্ষণাগারটি এখানে ভিতরেইনালাইসিস ডট কম, স্লাইডশেয়ারে সন্ধান করতে পারেন, আমরা আমাদের জিনিসগুলি আবার সেখানে রাখতে শুরু করেছি, এবং আমরা আমাদের ইউটিউবটিকে পুনর্নির্মাণ করছি সুতরাং সেখানেও এটি সন্ধান করুন। অনেক ধন্যবাদ। এবং সে সাথে আমি আপনাকে বিদায় জানাব এবং আমরা আপনাকে পরের বার দেখা করব।
