Spravuje vaša organizácia dáta pomocou mainframu a ste mainframe profesionáli? Ak áno, potom môžete byť pripravení na slona v miestnosti! Vaša organizácia, rovnako ako mnoho ďalších, môže čoskoro odložiť dávku mainframu na server . Ak sa to stane, musíte byť ako profesionál v oblasti mainframe pripravení aj na Hadoop.
Poďme rýchlo pochopiť, prečo je inteligentné, aby bol sálový profesionál pripravený na tento krok.
Proaktivita vám môže pomôcť získať viac pracovnej zodpovednosti po zmene
Kvôli nedávnemu pokroku vo výpočtovej technike prechádza veľa základných firiem dávkovo orientovaných na mainframoch na moderné platformy. Myšlienkou prechodu na sálových počítačoch je flexibilné prispôsobenie sa zmenám v obchodných potrebách. Dáta, ktoré sme zachytili, boli predtým štruktúrované a nenápadne jednoduché, napríklad: Údaje o predaji, objednávky a ďalšie štandardné podnikové údaje. Ale teraz je vstup do veľkých dát s viac neštruktúrovanými informáciami, ako sú text, dokumenty, obrázky a podobne, výzvou pre náš podnikový systém. Mainframe žije vo svete štruktúrovaných dát, kde je manipulácia s veľkým objemom neštruktúrovaných dát časovo náročná a nákladná. Našťastie sa zdá, že Hadoop, otvorená zdrojová platforma, je životaschopnou alternatívou k sálovému počítaču, ktorý spracováva veľké množstvo a rozmanitosť údajov generovaných podnikom. Vďaka tomu, že je open-source, je Hadoop nákladovo efektívny a ľahko použiteľný. Preto tento systém správy veľkých dát s otvoreným zdrojovým kódom už používa viac ako 150 podnikov a zvyšok je v zhone pripojiť sa k nemu. Takže, ak poznáte Hadoop skôr, ako to robí vaša organizácia, ste pripravení prevziať novú rolu, a viac zodpovednosti.
Predstavme si, že vaša organizácia nedávno presunula správu údajov do systému Hadoop. Po tomto prechode by vyžadovali pracovnú silu so znalosťami a zručnosťami spoločnosti Hadoop. Ak ste predtým získali pracovné znalosti o big data a Hadoop, vaša hodnota pre organizáciu by sa mnohonásobne zvýšila.
Ďalšími zásadnými dôvodmi, prečo môže byť prechod na Hadoop ako mainframeový profesionál výhodou, sú:
- Ako sme videli, hlavným dôvodom, prečo sa veľa organizácií presúva na Hadoop, je neschopnosť mainframu zvládnuť podnikové pracovné zaťaženie. Hadoop však zvláda podnikové pracovné zaťaženie, znižuje napätie a hlavne znižuje náklady.
- Hadoop je schopný zvládnuť zložitú obchodnú logiku. Vďaka tomu budete efektívnejší, pretože už máte vedomosti o práci s mainframe.
- Svojim spôsobom vám práca s mainframmi môže brániť v plnení dohôd o úrovni služieb. Dôvodom je rastúci objem údajov. Ak poznáte Hadoop a jeho ďalšie funkcie ako PIG, Hive, Sqoop, Hbase atď., Budete schopní spracovať akýkoľvek objem a rýchlosť dát v rôznych podmienkach.
- Sálovým počítačom spravidla trvá dlhšie spracovanie údajov pomocou dávkového spracovania. To má za následok oneskorenie správ a ich analýz. Po zavedení systému Hadoop bude dávkové spracovanie jednoduchšie.
- Keď zvládnete mainframe, učenie sa Hadoopu by pre vás bolo veľmi jednoduché, pretože má jednoduché a krátke kódy.
Mnoho IT profesionálov predpovedalo, že Hadoop bude budúcnosťou systému správy údajov. Nielen IT spoločnosti, ale aj ďalšie odvetvia ako maloobchod, výroba potravín, poradenské spoločnosti, e-learningové podnikanie, finančné firmy online cestujúce, poisťovacie spoločnosti atď. Presúvajú svoj systém správy údajov z mainframu do . Preto sa z Hadoopu stala objavujúca sa zručnosť, ktorá je veľmi žiadaná.
Obrovský dopyt po profesionáloch v oblasti veľkých dát
Rastúci záujem podnikov o Hadoop a jeho technológie vedie k veľkému dopytu po profesionáloch so znalosťami veľkých dát. Môžeme povedať, veľké dáta vytvárajú veľké kariérne príležitosti pre mainframe profesionáli . Organizácie, ktoré migrujú na Hadoop, hľadajú ľudí so znalosťami a skúsenosťami s Hadoopom a jeho prístupmi, ako sú MapReduce a R. Preto budú mať profesionáli v sálových počítačoch, ktorí prechádzajú do priestoru veľkých dát spolu so súborom zručností Hadoop, veľkú kariéru vpred.
Podľa Alice Hill, výkonnej riaditeľky Dice.com, „Počet pracovných miest pre Hadoop vzrástol oproti roku pred rokom o 64 percent a Hadoop je lídrom v kategórii veľkých dát pre pracovné miesta.“
indikátor priebehu v html pomocou javascript
Učenie sa alebo používanie Hadoopu si vyžaduje úroveň analytických znalostí. Vďaka základným znalostiam sálového počítača bude váš pokus naučiť sa Hadoop zvyšovať vašu efektívnosť a spoľahlivosť pri riešení rôznych a meniacich sa technológií. Som si istý, že ako technik si budete môcť dopriať a budovať nové veci. V súčasnosti Big Data a analýza dát naberajú na obrátkach a budú mať väčšiu budúcnosť. Takže ak máte znalosti o Hadoop, bude to pre vašu kariéru veľmi prospešné.
Prečo by sa teda odborníci v oblasti IT nemali presunúť z Mainframe do Big Data Hadoop, keď to môžu urobiť veľkým a výhodným!
Máte na nás otázku? Uveďte ich prosím v sekcii komentárov a my sa vám ozveme.
Súvisiace príspevky:
4 praktické dôvody, prečo sa naučiť Hadoop 2.0
Sedem spôsobov, ako školenie veľkých dát môže zmeniť vašu organizáciu