Лейк что это за программа

Озера данных: как устроены data lakes и зачем они нужны

Рынок data lakes в 2019 году достиг $3,74 млрд, а к 2025 году он вырастет до $17,6 млрд. Компании все чаще отдают предпочтение озерам, а не хранилищам. С их помощью можно извлекать ценные инсайты, отслеживать неожиданные закономерности, быстрее и эффективнее продвигать новые продукты и услуги. Для распределенной компании с множеством подразделений — это настоящая золотая жила. Валентин Пановский, Head of data processing department онлайн-университета Skillbox, рассказал, как извлечь максимум из новой data-архитектуры.

Читайте «Хайтек» в

Озера, витрины и хранилища

Представьте, что у компании есть доступ к неисчерпаемому информационному ресурсу — погружаясь в него, аналитики регулярно получают ценные бизнес-инсайты и запускают новые, более совершенные продукты. Примерно по такому принципу работают озера данных — data lakes. Это относительно новый вид data-архитектуры, позволяющий воедино собирать сырые и разрозненные сведения из разных источников, а потом находить им эффективное применение. Первыми с технологией начали экспериментировать такие гиганты, как Oracle, Amazon и Microsoft — они же разработали удобные сервисы для построения озер.

Что такое лейкоз, какие признаки и как самостоятельно обнаружить лейкоз крови?

Сам термин data lake ввел Джеймс Диксон, основатель платформы Pentaho. Он сравнивал витрины данных с озерами данных: первые похожи на бутилированную воду, которую очистили, отфильтровали и упаковали. Озера — это открытые водоемы, в которые вода стекается из разных источников. В них можно погружаться, а можно брать образцы с поверхности.

Существуют еще дата-хранилища, которые выполняют конкретные задачи и служат определенным интересам. Озерные репозитории, напротив, могут принести пользу многим игрокам, если их грамотно использовать. Казалось бы, потоки сведений только усложняют работу аналитикам, ведь сведения не структурированы, к тому же их слишком много. Но если компания умеет работать с данными и извлекать из них пользу, озеро не превращается в «болото».

Извлекаем данные из «бункера»

И все-таки какую пользу приносят data lakes компаниям? Их главное преимущество — это изобилие. В репозиторий попадают сведения от разных команд и подразделений, которые обычно никак между собой не связаны. Возьмем для примера онлайн-школу.

Разные отделы ведут свою статистику и преследуют свои цели — одна команда следит за метриками удержания пользователей, вторая изучает customer journey новых клиентов, а третья собирает информацию о выпускниках. Доступа к полной картине нет ни у кого. Но если аккумулировать разрозненные сведения в едином репозитории, то можно обнаружить интересные закономерности. Например, окажется, что пользователи, которые пришли на курсы дизайна и просмотрели хотя бы два вебинара, чаще других доходят до конца программы и строят успешную карьеру на рынке. Эта информация поможет компании удержать студентов и создать более привлекательный продукт.

• Помогают дата-аналитикам получать ценные инсайты.
• Позволяют компании быстро принимать решения, опираясь на статистику и факты.
• Дают возможность экспериментировать с разными типами данных из разных источников.
• Делают процесс аналитики более демократичным и стирают барьеры между подразделениями.
• Обеспечивают высокий уровень централизации и детализации данных — это позволяет найти «иголку в стоге сена».
• Подходят компаниям разного размера — на ранней стадии можно начать с мини-озер и постепенно наращивать объемы.
• Упрощают бизнес-процессы — например, позволяют делать cross-domain запросы и создавать комплексную продуктовую отчетность.
• Обходятся дешевле, чем хранилища, потому что данные не нуждаются в предварительной обработке.

Озера в первую очередь нужны распределенным и разветвленным командам. Классический пример — Amazon. Корпорация аккумулировала данные из тысячи разных источников. Так, одни только финансовые транзакции хранились в 25 различных базах, которые были по-разному устроены и организованы. Это создавало путаницу и неудобства.

Озеро помогло собрать все материалы в одном месте и установить единую систему защиты данных. Теперь специалисты — дата- и бизнес-аналитики, разработчики и CTO — могли брать нужные им компоненты и обрабатывать их, используя разные инструменты и технологии. А машинное обучение помогло аналитикам Amazon строить сверхточные прогнозы — теперь они знают, сколько коробок определенного размера потребуется для посылок в условном Техасе в ноябре.

Четыре шага к дата-озерам

Но у data lakes есть и недостатки. В первую очередь они требуют дополнительных ресурсов и высокого уровня экспертизы — по-настоящему извлечь из них пользу могут только высококвалифицированные аналитики. Также потребуются дополнительные инструменты Business Intelligence, которые помогут преобразовать инсайты в последовательную стратегию.

Другая проблема — это использование сторонних систем для поддержания data lakes. В этом случае компания зависит от провайдера. Если в системе произойдет сбой или утечка данных, это может привести к крупным финансовым потерям. Однако главная проблема озер — это хайп вокруг технологии. Часто компании внедряют этот формат, следуя моде, но не знают, зачем на самом деле им это нужно.

В результате они тратят большие суммы, но не добиваются окупаемости. Поэтому эксперты советуют еще на стадии подготовки к запуску определить, какие бизнес-задачи будут решать озера.

Эксперты McKinsey выделяют четыре стадии создания data lakes:

1. Создание платформы для сбора сырых данных. На этом этапе важно научиться извлекать и хранить сведения.
2. Развитие платформы и первые эксперименты. Дата-аналитики уже начинают анализировать данные и строить прототипы аналитических моделей.
3. Тесная интеграция с дата-хранилищами. На этой стадии в озера стекаются все большие массивы данных, а процесс навигации упрощается.
4. Дата-озеро становится ключевым элементом архитектуры. Развиваются новые сценарии применения, появляются новые надстройки и сервисы с удобными интерфейсом, компания начинает использовать бизнес-модель Data-as-a-Service.

Алгоритмы-аналитики

В самом аккумулировании данных нет ничего принципиально нового, но благодаря развитию облачных систем, платформ с открытым кодом и в целом увеличению компьютерных мощностей работать с озерной архитектурой сегодня могут даже стартапы.

Еще одним драйвером отрасли стало машинное обучение — технология отчасти упрощает работу аналитиков и дает им больше инструментов для пост-обработки. Если раньше специалист потонул бы в количестве файлов, сводок и таблиц, теперь он может «скормить» их алгоритму и быстрее построить аналитическую модель.

Использование дата-озер в комплексе с ИИ помогает не просто централизованно анализировать статистику, но и отслеживать тренды на протяжении всей истории работы компании. Так, один из американских колледжей собрал сведения об абитуриентах за последние 60 лет. Учитывались данные о количестве новых студентов, а также показатели по трудоустройству и общая экономическая ситуация в стране. В результате вуз скорректировал программу так, чтобы студенты заканчивали учебу, а не бросали курсы на полпути.

Какие еще бизнес-задачи могут решать дата-озера:

• Эффективно распределять ресурсы, чтобы избежать дефицита товара в периоды пикового спроса.
• Строить более точные прогнозы и предугадывать тренды, а также запускать инновационные продукты раньше конкурентов.
• Сегментировать аудиторию и определять интересы даже самых нишевых групп.
• Строить более подробные и точные отчеты, которые помогут улучшить показатели и повысить производительность.
• Более эффективно настраивать алгоритмы продвижения и рекомендательные системы.
• Экономить ресурсы на производстве или в лаборатории — даже если это комплексная структура вроде ЦЕРНа.

Впрочем, озера используют не только в бизнес-среде — например, в начале пандемии AWS собрала в едином репозитории сведения о COVID-19: данные исследований, статьи, статистические сводки. Информацию регулярно обновляли, а доступ к ней предоставили бесплатно — платить нужно было только за инструменты для аналитики.

Data lakes нельзя считать универсальным инструментом и панацеей, но в эпоху, когда данные считаются новой нефтью, компаниям важно искать разные пути исследования и применения big data. Главная задача — это централизация и консолидация разрозненных сведений. В эпоху микросервисов и распределенных команд часто возникают ситуации, когда один отдел не знает, над чем работает другой.

Из-за этого бизнес тратит ресурсы, а разные специалисты выполняют одинаковые задачи, часто не подозревая об этом. В конечном итоге это снижает эффективность и перегружает «оперативную систему» компании. Как показывают опросы, большинство компаний инвестирует в озера данных как раз для повышения операционной эффективности. Но результаты превосходят ожидания: у ранних адептов технологии выручка и прибыль растут быстрее, чем у отстающих, а главное, они быстрее выводят на рынок новые продукты и услуги.

Источник: hightech.fm

Приложение Лайк – что это такое? (отзывы родителей)

«Like» – это бесплатное приложение, набирающее сейчас бешенную популярность в России среди молодежи. Оно уже активно используется в нескольких европейских странах, в Америке и Азии.

О приложении

Приложение «Like» позволяет пользователям обмениваться короткими видеороликами. Их длительность составляет не более 15 секунд до 30 уровня развития и 60 секунд от 31 уровня. Видео можно просто снять на телефон и выложить, или обработать его в Like.

Приложение имеет широкий функционал, который позволяет редактировать видеоматериал, накладывая визуальные эффекты, применяя 3D-графику или просто используя встроенные фильтры. Такие манипуляции позволят даже из самого простого ролика сделать что-то интересное и невероятное.

Также среди тех, кто пользуется этим приложением популярно устраивать эстафеты и борьбу за лайки. Для этого они снимают не только безобидные ролики с танцами, но и соревнуются, совершая безумные поступки. Например, измазывают бабушкину вставную челюсть пластилином или снимают видео в экстремальных условиях.

Можно не только выкладывать свой материал, но и смотреть чужие видеоролики, сортируя их по популярности, новизне или хэштегам.

Как пользоваться

Чтобы начать пользоваться Like, достаточно скачать его на смартфон и пройти простую регистрацию.

Выложить свое видео также очень просто. Для этого нужно:

• нажать на знак камеры и сделать фото;
• выбрать режим съемки;
• наложить эффект с помощью клавиши «Магия музыки»;
• выбрать маску, нажав на смайлик;
• нажать и удерживать значок камеры;
• повторить действия, пока не закончится положенное время (15 или 60 секунд).

После того, как видео было смонтировано, можно применить любые фильтры и эффекты, нажав на кнопку «Микс эффект». Отмена действий совершается клавишей «Отменить».

Отзывы родителей

Родители часто беспокоятся о том, чем заняты их дети, поэтому задаются вопросом: что такое приложение Like? С одной стороны, это безобидная социальная сеть, в которой дети и подростки просто развлекаются и соревнуются между собой в сборе лайков. С другой стороны, из-за эстафет, которые там проводятся можно и пострадать, если сильно увлечься.

По отзывам многих родителей, приложение имеет следующие недостатки:

• аккаунт может создать любой человек, поэтому за детскими фотографиями может прятаться преступник;
• некоторые песни из музыкальной библиотеки не подходят для прослушивания их детьми;
• в приложении есть реклама, неподходящая для детского просмотра.

Несмотря на все минусы, приложение также имеет и положительные стороны: пользователи могут проявить свои творческие способности, стать популярными и просто хорошо провести время.

Таким образом, приложение имеет как свои недостатки, так и очевидные преимущества. Поэтому, чтобы обезопасить ребенка, необходимо объяснить ему правила поведения в сети Интернет и не выкладывать на странице личные данные, которые позволят злоумышленникам разыскать ребенка вне сети.

Источник: list-name.ru

Краткий обзор 6, 3 интегрированная обработка dolby lake – Инструкция по эксплуатации Lab gruppen plm_op_man

громкоговорителями Dolby Lake, которая содержит
большинство из функций, доступных в отдельном
процессоре Dolby Lake (DLP). Интегрированная в PLM
система Dolby Lake включает в себя полностью
программируемые

динамическую обработку и другие функции, которые
управляются через программу DLC PLM Edition (см.
раздел 6.3.1). Вдобавок к этому, некоторыми из этих
функций можно управлять с помощью дисплея и
органов управления лицевой панели PLM.

Настройка системы Dolby Lake через программу DLC
PLM Edition состоит в выборе основной конфигурации
PLM, что включает в себя настройку входного
микшера,

настройку кроссоверов и маршрутизацию сигналов на
выходе.

Подробное описание совместного использования
программы DLC PLM Edition и PLM имеется в
отдельном документе (записан на прилагаемом CD-
диске):

Руководство

пользователя DLC,

дополнение для PLM Edition.

Также изучите сопутствующее Руководство по
настройке сети PLM, где описано подключение PLM к
компьютеру через сеть.

6.3.1 Программа Dolby Lake Controller PLM Edition

Прилагаемый к PLM CD-диск содержит программу
установки для Dolby Lake Controller PLM Edition. Эта
программа должна быть установлена на том
компьютере, который планируется использовать для
управления и контролирования одного или нескольких
PLM. В туровом применении для этого обычно
используется планшетный компьютер.

Dolby Lake Controller PLM Edition легко
устанавливается на компьютере: для этого всего лишь
необходимо вставить прилагаемый CD-диск и
дождаться автоматического запуска программы
установки. Выберите INSTALL в окне программы
установки, чтобы запустить инсталляцию Dolby Lake
Controller PLM Edition. В большинстве случаев можно
выбрать

Пожалуйста, запомните, что если на вашем
компьютере уже имеются сохраненные DLC-
пресеты, то при инсталляции Dolby Lake

Controller PLM Edition было бы предпочтительнее
выбрать специфический путь установки. За подробной
информацией обратитесь к Руководству пользователя
DLC, дополнение для PLM Edition.

Подробности об установке программы и настройке
компьютера на оптимальную производительность
имеются в Руководстве пользователя DLС.

Минимальные рекомендуемые системные требования
для компьютера:

Мб оперативной памяти, или больше.

Источник: www.manualsdir.ru

Куда слить Big Data или зачем вам озеро данных?

Корпоративные хранилища и витрины данных были рассмотрены здесь, в материале про ETL-процессы. Сегодня проанализируем еще один важный элемент современной ИТ-инфраструктуры для хранения больших данных (Big Data). Читайте в этой статье, что такое озеро данных (Data Lake), зачем оно нужно, как используется, на каких технологиях основано и чем чревато его некорректное применение.

Что такое озеро данных и кому оно нужно

Одно из отличительных свойств Big Data – это разный формат представления информации: посты в соцсетях, файлы мультимедиа, логи с технологического оборудования, записи из корпоративных баз данных и пр. Чтобы извлечь из всех этих данных полезные для бизнеса сведения, их прежде всего необходимо собрать. Как раз для этого и используется озеро данных – хранилище большого объема неструктурированных данных, собранных или генерированных одной компанией [1].

В отличие от корпоративных хранилищ данных (КХД) или Data Warehouse (DWH), в озере данных хранится неструктурированная, т.н. сырая (raw) информация. Например, видеозаписи с беспилотников и камер наружного наблюдения, транспортная телеметрия, фотографии, логи пользовательского поведения, метрики сайтов, показатели нагрузки информационных систем и пр. Такие данные пока непригодны для типового использования в ежедневной аналитике в рамках BI-систем, но могут использоваться для быстрой отработки новых бизнес-гипотез с помощью ML-алгоритмов. Таким образом, именно Data Scientist – это типичный пользователь озера данных, тогда как с DWH работает гораздо больше сотрудников: аналитики, профильные специалисты и руководители. Однако, это не единственная разница между Data Lake и КХД.

Чтобы лучше понять, что общего между этими элементами корпоративной ИТ-инфраструктуры и чем они отличаются, проанализируем их по следующим критериям [2]:

• полезность содержимого;
• структуры (типы) данных;
• гибкость;
• доступность;
• стоимость.

Data Warehouse

Хранятся только полезные данные, актуальные в текущем периоде времени

Хранятся все данные, в т.ч. и «бесполезные», которые могут пригодиться в будущем или же не понадобиться никогда

Четко структурированные данные одного формата

Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные разнородные данных любых форматов: от мультимедиа файлов до текстовых и бинарных из разных источников

Низкая гибкость: структура и типы данных продумываются заранее и не подлежат изменению в процессе эксплуатации

Высокая гибкость, которая позволяет в процессе эксплуатации добавлять новые типы и структуры данных

Доступность

Благодаря четкой структуре данных процесс их извлечения и обработки происходит быстро

Из-за отсутствия четкой структуры необходима дополнительная обработка данных для их практического использования

Высокая стоимость из-за сложности проектирования и модернизации, а также цены оборудования для быстрой и эффективной работы

Озеро данных намного дешевле DWH, т.к. основная статья затрат – это хранение гигабайт информации

Таким образом, озера данных дают практическому применению Data Science (DS) в бизнесе следующие преимущества [3]:

• масштабируемость – распределенная файловая система позволяет по мере необходимости подключить новые машины или узлы без изменения структуры хранилища или сложной перенастройки;
• экономичность – Data Lake можно построить на базе свободного ПО Apache Hadoop, без дорогостоящих лицензий и дорогих серверов, используя нужное количество сравнительно бюджетных машин;
• универсальность – большие объемы разнородным данных могут использоваться практически для любой исследовательской DS-задачи – от прогнозирования спроса до выявления пользовательских предпочтений или влияния погоды на качество продукции;
• быстрота запуска – накопленные объемы Data Lake позволяют быстро проверить очередную ML-модель, не тратя время и инженерные ресурсы на сбор информации из разных источников.

На чем стоит озеро данных

Как было отмечено выше, в большинстве случаев озера данных строятся на основе коммерческих дистрибутивов Apache Hadoop (Cloudera/HortonWorks, MapR, Arenadata) или облачных решений от Amazon Web Services, Microsoft Azure, Mail.ru, Яндекса и других Cloud-провайдеров. Существуют также готовые продукты от специализированных вендоров корпоративного сектора Big Data: Teradata, Zaloni, HVR, Podium Data, Snowflake и т.д. [4]

В любом случае, независимо от выбранной базы, организация Data Lake включает следующие компоненты [5]:

• средства загрузки данных в пакетном (batch) или потоковом (streaming) режимах. Например, непрерывный сбор данных может быть организован с помощью Apache Kafka или NiFi, а пакетный – с использованием Apache Airflow.
• файловое хранилище, которое должно быть масштабируемым, отказоустойчивым и достаточно дешевым. Например, HDFS (распределенная файловая система Apache Hadoop) или Amazon S3.
• инструменты каталогизации и поиска, чтобы быстро искать необходимую информацию с помощью метаданных и дополнительных решений, например, Apache Solr или Amazon ElasticSearch.
• средства обработки данных для их трансформации, очистки и других преобразований с целью последующего использования. Например, Apache Spark – Big Data фреймворк для работы с данными в режиме near real time, включая ML-моделирование (Spark MLLib).
• компоненты обеспечения информационной безопасности – организация защищенного периметра сети (Apache Knox Gateway), резервного копирования, репликации и восстановления, шифрование SSL, безопасные протоколы (Kerberos), политики ограничения доступа с помощью Apache Ranger и Atlas.

Хотя Data Lake позиционируется, в первую очередь, как хранилище сырой информации, оно может содержать также и обработанные данные. При корректном использовании Data Lake предоставляет пользователям возможность быстро запрашивать меньшие, более актуальные и гибкие наборы данных по сравнению с DWH при аналогичном времени выполнения запросов. Это возможно благодаря вычисляемой на лету схеме данных (ad hoc), которая не предопределяется заранее, а формируется в момент доступа. Таким образом, на практике озеро данных может использоваться вместе с КХД, обеспечивая бизнес-инфраструктуру на основе информации (data-driven) [6].

Как не превратить Data Lake в информационное болото

При всех своих достоинствах, озера данных чреваты следующими рисками [7]:

• низкое качество данных ввиду их отсутствия контроля при их загрузке, а также простоты этого процесса и дешевизны хранения информации;
• сложность определения ценности данных. С одной стороны, философия Big Data предполагает важность любой информации. Но, с другой стороны, если бизнесу быстро нужны какие-то данные, об этом, как правило, известно заранее. А потому такую информацию логично сразу загружать в DWH или витрину BI-системы.
• превращение озера данных в болото, что является последствием двух предыдущих рисков.

Чтобы озеро данных не превратилось в болото, необходимо отладить процесс управления данными — data governance, определяя качество информации еще до загрузки в data lake. Это можно сделать следующими способами [2]:

• отсекать источники с заведомо недостоверными данными; настроить ролевые политики прав доступа на загрузку информации для определенных категорий сотрудников;
• проверять некоторые параметры файлов, например, размер изображений или видео/аудиозаписей.

В дополнение к этим рекомендациям, компания Teradata, один из ведущих поставщиков Big Data решений для аналитики, приводит еще 5 советов по эффективному развертыванию озер данных [7]:

• интегрируйте озеро данных с другими элементами корпоративной ИТ-инфраструктуры: DWH, базами данных информационных систем, облачными сервисами, устройствами интернета вещей и прочими источниками потенциально нужных данных. При этом помните о балансе между емкостью хранилища, его быстротой и разумной стоимостью этого решения.
• не засоряйтеDataLake – вместо одного глобального хранилища имеет смысл организовывать несколько пространств и сразу размещать данные по категориям. Эта мера также улучшит функциональное свойство, важнейшее с точки зрения пользователя – скорость считывания информации.
• поддерживайте доверие к данным, фиксируя их происхождение (data provenance) и проверяя качества метаданных.
• дайтеDataScientist’ам и аналитикам инструменты для исследования, профилирования и получения ответов на свои запросы из озера данных, организовав их в кроссфункциональные команды с data инженерами, разработчиками и бизнес-экспертами.
• обеспечьте безопасность, предупреждая возможные утечки и потери данных с помощью политик управления доступом, средств организации защищенного периметра, резервного копирования, репликации и восстановления.

Интересна также корреляция чистоты озера данных со степенью управленческой зрелости предприятия по модели CMMI. В частности, когда ведется непрерывный мониторинг отлаженных бизнес-процессов, современные Big Data инструменты с интегрированными средствами машинного обучения позволяют обеспечить самоорганизацию Data Lake, выполняя непрерывный сбор, агрегацию и мета-разметку информации с помощью так называемых конвейеров данных (data pipeline) [8].

Уровень зрелости управления

Состояние и характер данных

Состояние Data Lake

Данные дублируются или частично отсутствуют, представлены в разных форматах и системах, не связаны между собой, велика доля ручной обработки данных

Локальное хранилище данных без определенного порядка автоматизированной обработки

Информация достаточно успешно обрабатывается автоматически в пределах одного подразделения, но не интегрирована с другими корпоративными процессами и структурами (отделами, филиалами и пр.)

Лужа или болото данных

Обмен данными между различными процессами, системами и структурами предприятия частично автоматизирован, имеется единый каталог корпоративных данных

4. Управляемый на основе количественных данных

Синхронизация данных между различными процессами, системами и структурами предприятия автоматизирована не полностью, часть процедур запускается по требованию или вручную

Управляемое озеро данных

Процедуры автоматизированного появления, обновления, обмена и синхронизации данных между различными процессами, системами и структурами предприятия отлажены и успешно работают

Вместо заключения

По прогнозу Marketshttps://chernobrovov.ru/articles/kuda-slit-big-data-ili-zachem-vam-ozero-dannyh.html» target=»_blank»]chernobrovov.ru[/mask_link]