Page 26 - 5.Introduction to IoT Analytics using hadoop

หลักสูตรการวิเคราะหอินเทอรเน็ตของทุกสรรพสิ่งเบื้องตนดวย Hadoop 25

Big Data คืออะไร

คำถามที่ตามมาก็คือ แลวขอมูลมันตองมากแคไหนเราถึงจะเรียกมันวา Big Data ? เคาวากันวาจะเรียก Big Data

ได ขอมูลจะตองมีลักษณะดังนี้

- Volume อยางแรกเลยคือขอมูลจะตองมาก เชน 1000TB ขึ้นไป
- Velocity นอกจากมากแลวขอมูลจะตองโตเร็ว อาจจะมีขนาดใหญขึ้น 1TB ตอวัน เปนตน

- Variety อีกเรื่องคือขอมูลนั้นจะตองมีความหลากหลาย คืออาจจะมีหลาย format แลวแตละ format

ตองใชวิธีวิเคราะหที่แตกตางกันดวย

แลวทำไมจะตองมาแยกแยะดวยวาขอมูลตางๆเปน Big Data แลวหรือยัง ? คำตอบคือ เพราะ tool ที่ใชสำหรับ

Big Data นั้น มันไมเหมาะกับขอมูลนอยๆ หากขอมูลยังไมถึงขั้นเรียกวา Big Data แลวนั้นจะแนะนำใหใช tool ทั่วไปจะ
เหมาะสมกวา พูดงายๆ ก็คือ Big Data มันคือขอมูลที่มีปริมาณมากและมีความซับซอนสูงจนไมเหมาะที่จะนำมาวิเคราะหดวย

tool ทั่วไปนั่นเอง

3.3 ความลำบากในการวิเคราะห Big Data

จากลักษณะของ Big Data ทั้ง 3 ขอ ขางตน ถาจะใชวิธีวิเคราะหขอมูลแบบเดิมๆ จะตองเจอกับปญหาอะไรบาง

นั้นคือ

1. ที่เก็บขอมูล ลองคิดดูวาถาจะตองหาที่มาเก็บขอมูลที่ไดมาจากระบบมาวันละ 1TB จะตองเตรียม HDD
เอาไวเยอะแคไหน

2. ประสิทธิภาพ แลวตอใหไปซื้อ HDD มาเพิ่ม เพื่อที่จะเก็บขอมูลใหไดทั้งหมด ก็จะเจอปญหาเกี่ยวกับ
access time ของ HDD ที่คอนขางสูง ทำใหการประมวลผลใชเวลานานมากเลยกวาจะไดผลลัพธ

ออกมา แลวบางทีก็อยากวิเคราะหขอมูลแบบ real-time

3. เครื่องคอมพิวเตอรสมมติวามีเงินมากพอที่จะใช SSD แทน HDD แลวเตรียมความจุไวมากพอที่จะเก็บ

ขอมูล Big Data ได ปญหาตอมาที่จะตองเจอก็คือจะตองเตรียมเครื่องคอมพิวเตอรที่จะเอาไวใชในการ

วิเคราะหขอมูลเหลานั้น หากใชแคเครื่องเดียวมาคำนวณขอมูลปริมาณมหาศาล กวาจะเสร็จก็คงเปน
วันๆ แลวผลลัพธที่ไดมาก็จะกลายเปนขอมูลในอดีตไปซะแลว ดังนั้นจะตองเตรียมเครื่องคอมพิวเตอร

เอาไวเยอะพอสมควร เพื่อที่จะทำใหไดผลลัพธเร็วเทาที่ตองการ

4. ตนทุน สุดทายแลวก็จะเห็นวาเม็ดเงินที่จะตองลงไปกับ Big Data นั้นไมใชนอยๆ เลย

ปญหาที่วามานี้ รับรองวาจะตองเจอแนโดยที่จะตองเตรียมพื้นที่จัดเก็บขอมูลและเครื่องคอมพิวเตอรมาใหพรอม

กอนเลย เมื่อทุกอยางพรอมแลวเวลาใชงานจริงปญหาที่จะตามมาทีหลังก็คือ

INTRODUCTION TO IOT ANALYTICS USING HADOOP สถาบันสหวิทยาการดิจิทัลและหุนยนต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร