مدیریت داده‌های بدون ساختار – در حالی که از نظر تاریخی شکل غیرمتعارف داده‌ها است – بینش ارزشمندی را برای سازمان‌ها و کسب‌وکارها فراهم می‌کند. امروزه 80 تا 90 درصد از کل داده های جهان را تشکیل می دهد که پیش بینی می شود این رقم افزایش یابد. طبق تحقیقات انجام شده توسط Datamation در سال 2018، داده های بدون ساختار با نرخ 55 تا 65 درصد در سال رشد می کنند. در حالی که رشد داده ها مثبت است، نیاز به ذخیره سازی مناسب دارد. ما در مورد چالش‌های ناشی از داده‌های بدون ساختار و همچنین مزایا و بینش بی‌شمار آن بحث می‌کنیم.
داده های بدون ساختار چیست؟
مؤسسه اطلاعات آمار، داده های بدون ساختار را به عنوان داده هایی تعریف می کند که فرمت آنها ناهمگن است و قبل از استفاده در یک مدل، نیاز به پیش پردازش قابل توجهی دارد. به عنوان مثال، توییت‌ها، پروفایل‌ها و پست‌های شبکه‌های اجتماعی، و موارد پشتیبانی فنی یا درخواست‌های تعمیر و نگهداری هستند.
در جایی که داده های ساخت یافته را می توان در زمینه های از پیش تعریف شده برای تجزیه و تحلیل طبقه بندی کرد، داده های بدون ساختار پیچیده تر و در قالب آن سخت تر است. این امر مدیریت داده های بدون ساختار را بدون ابزارهای مدرن مانند نرم افزارهای تحلیلی پیشرفته و همه کاره، فناوری یادگیری عمیق و ابزارهای تجسم داده دشوارتر می کند.
داده های بدون ساختار به چه شکل هایی وارد می شوند؟
با بیش از 80 درصد فرمت های داده بدون ساختار، تعداد قابل توجهی از داده هایی که ما می شناسیم بدون ساختار هستند. فرم‌ها از رسانه، دیداری، صوتی، داده‌های حسگر، اینترنت اشیا (اینترنت اشیا)، داده‌های متنی و موارد دیگر متفاوت است. زیرمجموعه‌های این قالب‌ها شامل ایمیل‌ها، ضبط‌های صوتی، فیلم‌ها، تصاویر، پیام‌ها و متون رسانه‌های اجتماعی است.
به همین جا ختم نمی شود. در کنار داده های ساختاریافته و بدون ساختار، داده های نیمه ساختاریافته قرار دارند. داده های نیمه ساختاریافته را می توان به عنوان داده هایی تعریف کرد که نمی توانند در پایگاه داده های رابطه ای سازماندهی شوند یا چارچوب ساختاری دقیقی ندارند، اما دارای برخی ویژگی های ساختاری یا چارچوب سازمانی سست هستند. داده های نیمه ساختاریافته شامل متنی است که بر اساس موضوع یا موضوع سازماندهی شده است یا در یک زبان برنامه نویسی سلسله مراتبی قرار می گیرد، با این حال متن درون آن باز است و طبق تعریف MonkeyLearn هیچ ساختاری ندارد.
برخی از نمونه‌های آن ایمیل‌هایی هستند که ساختاری ندارند، اما دارای اطلاعاتی مانند فرستنده، گیرنده، تاریخ و موضوع هستند – که همگی داده‌های ساختاری هستند. یا ویدیویی که داده‌های بدون ساختار است که با استفاده از دوربین نیکون گرفته شده است، با جزئیاتی مانند مکانی که در آن گرفته شده، دستگاهی که استفاده شده و زمان – این مهرها داده‌های ساختاری هستند.
در حالی که اینها تنها برخی از انواع داده‌های بدون ساختار هستند، برخی از چالش‌های آشنای سازمان‌هایی که مدیریت و ذخیره‌سازی را هدایت می‌کنند، شامل مقیاس‌پذیری، حجم و تمرکز است. گزینه های ذخیره سازی داده ها مانند NAS، مبتنی بر شی و ذخیره سازی SAN راه حل هایی را ارائه می دهند.
چه گزینه های ذخیره سازی برای داده های بدون ساختار وجود دارد؟
TechTarget بیان می‌کند که نوع ذخیره‌سازی مورد نیاز داده‌های بدون ساختار به دو چیز بستگی دارد: ظرفیت داده‌ها و همچنین نیازهای I/O سازمان. ظرفیت ممکن است بسته به حجم متفاوت باشد. داده‌ها می‌توانند در همه اندازه‌ها از مگابایت جزئی تا گیگابایت شدید باشند. الزامات ورودی/خروجی نه تنها از یک سازمان به سازمان دیگر می‌تواند بسیار متفاوت باشد، بلکه در همان سازمان از کم به بالا نیز بسیار متفاوت است.
ذخیره سازی مبتنی بر شی، که معماری ذخیره سازی داده است که برای مدیریت مقادیر زیادی از داده های بدون ساختار استفاده می شود، قالب بومی ابر است. و از آنجایی که مزایای ذخیره سازی ابری شامل مقیاس پذیری، چابکی است، داده های بدون ساختار را می توان مدیریت و روی ابرها ذخیره کرد که راه حل مقرون به صرفه ای را ارائه می دهد.
IBM توضیح می دهد که چگونه ذخیره سازی اشیاء چالش های پیچیدگی و مقیاس پذیری یک سیستم فایل سلسله مراتبی را با پوشه ها و دایرکتوری ها حذف می کند. اشیاء را می توان به صورت محلی ذخیره کرد، اما اغلب در سرورهای ابری با قابلیت دسترسی از هر نقطه در جهان وجود دارند.
یکی دیگر از مزایای بسیار محبوب این است که رابط های برنامه ذخیره سازی شی نیز آن را برای DevOps ایده آل می کند.
NAS (فضای ذخیره‌سازی متصل به شبکه) دسترسی متمرکز، مدیریت و پشتیبان‌گیری از فایل‌ها را امکان‌پذیر می‌کند که آن را برای همکاری ایده‌آل می‌کند. علاوه بر این، NAS از مجازی سازی پشتیبانی می کند که استقرارهای با کارایی بالا و ظرفیت بالا با سطوح مختلف عملکرد را در خود جای می دهد. علاوه بر آن، NAS سازگار با POSIX است که اجرای برنامه‌های یونیکس را قادر می‌سازد و به سازگاری و قابلیت حمل بین سیستم‌عامل‌های مختلف کمک می‌کند.
SAN (شبکه فضای ذخیره‌سازی) دسترسی به ذخیره‌سازی داده‌های سطح بلوک را از طریق اترنت با سرعت بالا و تأخیر کم برای سرورهای رسانه‌ای و چند برنامه کاربردی فراهم می‌کند. مزیت تأخیر SAN این است که در آن تأخیر NAS برای محیط های سخت مانند فایل های بزرگ قابل توجه است.
موارد فوق تنها بخشی از مزایای هر سیستم ذخیره سازی است. با رشد روزافزون استفاده و پیشرفت در سیستم هایی مانند یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل تصویر، و رندر سه بعدی، سازمان هایی که قبلاً انجام نداده اند، باید همسویی داده های خود را با روش های مدیریتی که نیازهای آنها را برآورده می کند، ارزیابی کنند. NAS، مبتنی بر شی و SAN فقط نوک کوه یخ هستند.
جمع بندی
حجم وسیعی از داده‌هایی که امروزه وجود دارند، ساختاری ندارند، و این مقدار همچنان در حال رشد است و به بزرگ‌ترین نوع داده موجود کمک می‌کند. این چیز وحشتناکی نیست زیرا داده های بدون ساختار اطلاعاتی را ارائه می دهند که می تواند ارزشمند باشد، به ویژه برای سازمان ها و مشاغل و عملکرد آنها. با این حال، ارزش آن در توانایی مدیریت و استفاده کافی از آن است. به دلیل حجم زیاد، فقدان ساختار، تنوع در قالب و پیچیدگی کلی، پردازش و ذخیره سازی داده های بدون ساختار یک چالش است. مدیریت صحیح این امر در درک وسعت آن و یافتن راه حل هایی مانند سرویس های ابری متناسب با داده های بدون ساختار نهفته است.
ترجمه:
پیشگامان تجارت امن ایرانیان