బిగ్ డేటా మరియు వాతావరణ సూచనలలో భవిష్యత్తు

ప్రపంచంలో పెద్ద డేటా

వాతావరణ పరిస్థితులను అంచనా వేయడంలో బిగ్ డేటా చివరి లింక్. ప్రపంచవ్యాప్తంగా, వేలాది కంపెనీలు, శాస్త్రీయ కేంద్రాలు, సంస్థలు మొదలైనవి బిగ్ డేటాను ఉపయోగిస్తాయి, అవి ఎక్కడ ఉన్నా, పెద్ద డేటా. వాతావరణ శాస్త్రంలో, భారీ మరియు భారీ మొత్తంలో డేటాను కలిగి ఉన్న ఒక శాస్త్రం, బిగ్ డేటా కూడా దాని ఉపయోగకరమైన అనువర్తనాలను కలిగి ఉంది. ఇది ఆధునిక మరియు శక్తివంతమైన సాధనం, దీనిని అనేక విధాలుగా ఉపయోగించవచ్చు. ఒకే విషయం అని పేరు పెట్టబడినప్పటికీ, మీరు వెతుకుతున్న దాన్ని బట్టి ఇది చాలా భిన్నమైన అంచనాలను సాధించగలదు. వాస్తవానికి, ఇది వాతావరణ శాస్త్రానికి కూడా వచ్చింది, మరియు ఇక్కడ మేము ఏమి చేయాలో మరియు ఎలా చేయాలో మీకు చెప్పబోతున్నాము.

మొదట, దానిని గుర్తుంచుకుందాం time హించే సమయం ఎల్లప్పుడూ మానవుల ప్రాధమిక అవసరాలలో ఒకటి. వేలాది సంవత్సరాల క్రితం, వాతావరణ సూచనలు మనుగడ కోసం ఈ రోజు కన్నా చాలా ముఖ్యమైనవి. సాంకేతిక అభివృద్ధి అంతగా లేదు, ఏదైనా అస్థిరత తీవ్రమైన పరిణామాలను కలిగిస్తుంది. వాతావరణాన్ని నివారించడానికి ఈ అవసరం ఎప్పుడూ ఉన్నప్పటికీ, అరిస్టాటిల్ రాక వరకు వాతావరణ శాస్త్రం అనే పదాన్ని మనం తయారు చేయలేము. క్రీస్తుపూర్వం 340 లో అతను దీనిని "వాతావరణ శాస్త్రం" అని పిలిచాడు.

సూచనలలో పెద్ద డేటా

పెద్ద డేటా భవిష్య సూచనలు

వాతావరణ ప్రవర్తన యొక్క తర్కం అభివృద్ధి చెందలేదు అప్పటి నుండి. ప్రతిసారీ వేగంగా. 1607 లో గెలీలియో కనుగొన్న థర్మామీటర్ ద్వారా, ఉపగ్రహాలు సేకరించిన డేటా ఆధారంగా కంప్యూటర్ అనుకరణలకు వెళుతుంది. ప్రస్తుతం, మేము బిగ్ డేటాను ఎదుర్కొంటున్నాము, చాలామంది దీనిని అంగీకరిస్తున్నారు ఇంటర్నెట్ ఉన్నందున ఇది చాలా విప్లవాత్మక సాధనం మరియు తక్కువ కాదు. ఇది సైన్స్ ఫిక్షన్ భవిష్యత్ లాగా, ఈ రోజు మనం నిజమని చెప్పగలం.

మేము వ్యాఖ్యానించినట్లుగా, వాతావరణ శాస్త్రవేత్తలకు ఆ ఇతర కోణాన్ని ఇవ్వడం ద్వారా బిగ్ డేటా ఈ రోజు బాధ్యతలు స్వీకరించడం ప్రారంభిస్తుంది. వారు ఎక్కడికి వెళ్ళలేరు, లేదా వారు లేకుండానే సరైనవారని నమ్ముతారు, పెద్ద డేటా మీకు దాచిన లేదా గుర్తించబడని వాటిని చూపుతుంది, ఒక స్థాయి ఖచ్చితత్వంతో కూడా చేరుకోలేదు. ఈ రోజుల్లో ఇప్పటికే ఈ సేవలను అందించే సంస్థలు ఉన్నాయి. వాతావరణాన్ని to హించడానికి పెద్ద డేటాను ఉపయోగించే సంస్థలు, ప్రభుత్వాలు మరియు సంస్థలు. కానీ ఈ మొత్తం ప్రక్రియ ఎలా ఉంది? ఇది ఎలా జరుగుతుంది? మనకు ఎలా ప్రయోజనం ఉంటుంది? సాంకేతిక ఆవిష్కరణ యొక్క ఈ మొత్తం ప్రక్రియ ఎలా సాధ్యమవుతుందో మనం చూస్తాము మరియు అర్థం చేసుకుంటాము.

బిగ్ డేటా ఎలా పని చేస్తుంది?

సుమారు, డేటాపై దృష్టి పెట్టడానికి బిగ్ డేటా ఆకాశం వైపు చూడటం మానేస్తుంది, మరియు అవి సరిగ్గా ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. తద్వారా వాతావరణ శాస్త్రంతో దాని చిక్కులను మీరు మరింత అర్థం చేసుకోవచ్చు, మొదట ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో మీరు వివరించాలి.

వాతావరణ అంచనా కోసం భవిష్యత్తులో పెద్ద డేటా

బిగ్ డేటా 4 V లు అని పిలువబడే దాని ప్రధాన కార్యాచరణను కలిగి ఉంది.

వాల్యూమ్

దీని అర్థం డేటా మొత్తం. ఈ మొత్తం డేటా సేకరించబడింది వాల్యూమ్ అని పిలుస్తారు. ఇది వర్తించేదాన్ని బట్టి మారవచ్చు, కొన్నిసార్లు మనకు చాలా డేటా మరియు ఇతర సమయాలు "తక్కువ" ఉంటాయి. అంటే, మనం 1.000 మిలియన్ డేటా నుండి అనేక ట్రిలియన్లకు వెళ్ళవచ్చు, వీటిని బట్టి విశ్లేషించబడుతుంది.

వేగం

అంటే డేటా ఉత్పత్తి చేయబడిన రేటు. వాటిని సంగ్రహించడం, నిల్వ చేయడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం అవసరం. అక్కడ ఎక్కువ డేటా సంగ్రహాలు, అవి వేగంగా నిల్వ చేయబడతాయి, విశ్లేషించడానికి ఎక్కువ. వాతావరణ సూచనలలో వేగం రెట్టింపు ప్రాముఖ్యత కలిగి ఉంది, ఎందుకంటే సంఘటనలు నిజ సమయంలో జరుగుతాయి మరియు వీలైనంత త్వరగా ప్రాసెస్ చేయాలి.

వివిధ

కొన్నిసార్లు ఆ డేటా ఎలా వస్తుంది అనే ఫార్మాట్ ఉంటుంది, ఇతర సమయాలు. ప్రతి రకమైన డేటాకు దాని స్వంత వర్గీకరణ ఉంటుంది. కొన్ని సార్లు కొన్ని తప్పిపోయాయి (దీన్ని పరిష్కరించడానికి పద్ధతులు ఉన్నాయి, లేదా లోపాలు భారీగా ఉంటాయి) మరియు ఇతర సమయాలు వీడియో రూపాల్లో కూడా వస్తాయి. డేటా యొక్క చాలా భిన్నమైన ద్రవ్యరాశి ఉంది, ఇది బిగ్ డేటాలో ఆర్డర్ పెట్టడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది, బాగా విశ్లేషించాల్సిన తర్కం. ఉదాహరణకు, ఒక థర్మామీటర్ నుండి ఉష్ణోగ్రత కొలతలు ముందు నుండి ఉపగ్రహ కొలతలు వలె అదే ప్యాకేజీలో ఉంచబడవు.

వెరాసిటీ

మునుపటి పాయింట్ యొక్క కుండలీకరణానికి సంబంధించినది. డేటా చివరకు శుభ్రంగా వస్తుంది, "విచిత్రమైన" విషయాలు లేకుండా. బిగ్ డేటా మేనేజ్‌మెంట్ బృందాలు మంచి నిర్మాణాన్ని నిర్వహించడానికి నిష్పాక్షిక బృందాన్ని కలిగి ఉండాలి. డేటా యొక్క చెడు ఖచ్చితత్వం యొక్క పరిణామాలు చాలా ప్రతికూల ప్రభావాలను కలిగి ఉంటాయి. ఒక ఆలోచన పొందడానికి, మెకానిక్స్ బృందం కారు మరమ్మత్తు పూర్తి చేసినట్లుగా ఉంటుంది మరియు వారు రెండు చక్రాలను మరల్చడం మర్చిపోయారు.

వాతావరణ శాస్త్రంలో పెద్ద డేటా విశ్లేషకుడు

డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వంపై ఉదాహరణ

మాకు చాలా ప్రాంతాల నుండి చాలా రికార్డులు ఉన్నాయి. మనకు ఉష్ణోగ్రతలు, తేమ స్థాయిలు, గాలులు మొదలైనవి ఉన్నాయని imagine హించుకుందాం. కానీ, మాకు వైఫల్యం ఉంది, మరియు ఏ కారణం చేతనైనా, కొన్ని ప్రాంతాల కోసం మేము కొన్ని ఉష్ణోగ్రత రికార్డులను కోల్పోతున్నాము మరియు ఏ ఉష్ణోగ్రత నమోదు చేయబడిందో తెలుసుకోవడానికి మేము యాక్సెస్ చేయలేము. మన వద్ద మొత్తం 30 డేటా ఉంది, వాటిలో రెండు చివరకు ఉష్ణోగ్రత లేకుండా ఉన్నాయి.

ఉదాహరణకు, తప్పిపోయిన రికార్డులో లెక్కించగలిగే సాధ్యమైన ఉష్ణోగ్రతను ఖచ్చితంగా నిర్ణయించడానికి ఆ ప్రాంతాల సగటు ఉష్ణోగ్రతను లెక్కించడం, కానీ చాలా తక్కువ మార్జిన్ లోపాలతో కూడా చేయవచ్చు. విలువలు విడి భాగాలు, ఆపై గణనను ఆచరణలో పెట్టవచ్చు. ఈ డేటా తప్పిపోయి ఉంటే, కంప్యూటర్లు దానిని గుర్తించలేవు, డేటాలో కాల రంధ్రం సృష్టించడం మరియు పూర్తిగా తప్పు అంచనాలు.

మీరు దాన్ని ఎలా పొందుతారు?

వాతావరణ శాస్త్రంలో, ఏ రంగంలోనైనా, డేటా వేరియబుల్స్ రూపంలో వస్తుంది. అంటే, ప్రతి ఒక్కటి అది చెందిన విధంగా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. మరియు ఇది చాలా మెలికలు తిరిగినట్లు మరియు సంక్లిష్టంగా అనిపించినప్పటికీ, బిగ్ డేటా విశ్లేషకులకు ఈ పని "సులభం" అవుతుంది. వాతావరణ శాస్త్రంలో మనం రికార్డ్ చేయగల వేరియబుల్స్, అవి ఇప్పటికీ డేటా అయినప్పటికీ, వారు వేర్వేరు కుటుంబాలకు చెందినవారు కావచ్చు. అంటే, వేరియబుల్ అంటే వర్గీకరించగల ఏదైనా డేటా, కానీ అవి ఎల్లప్పుడూ ఒకేలా ఉండవు.

నాసా మరియు పెద్ద డేటా

పైన ఉన్న చిత్రం, నాసా అందించినది గ్రహం చుట్టూ ప్రవాహాల ఉదాహరణ. నాసా విషయంలో, వారు పెద్ద సంఖ్యలో ఉపగ్రహాలను కలిగి ఉన్నారు, ఇవి ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న దృగ్విషయాలను నిజ సమయంలో పరిశీలించడానికి మరియు కొలవడానికి అనుమతిస్తాయి.

బిగ్ డేటా ఏదో వదిలివేసే ప్రతి జాడను చదవగలదు ఏదో గురించి, మరియు అది డేటాగా పరిగణించబడుతుంది. బిగ్ డేటా గురించి ఆలోచిస్తున్నప్పుడు చాలా మంది, మేము మొబైల్ ఫోన్‌లను ఉపయోగించినప్పుడు, ఇంటర్నెట్‌ను సర్ఫ్ చేసినప్పుడు, ఒక పేజీపై క్లిక్ చేసినప్పుడు, ఆన్‌లైన్‌లో ఒక వస్తువును కొనుగోలు చేసినప్పుడు లేదా ఫేస్‌బుక్‌లో “ఇష్టపడినప్పుడు” వారు త్వరగా ఆలోచిస్తారు. ఇది "చిన్న" కానీ దట్టమైన భాగం మాత్రమే, అవును, ఇది చాలా నమ్మదగినది మరియు బాగా కోడ్ చేయబడింది. కానీ, మొబైల్ ఫోన్‌లకు కృతజ్ఞతలు, మనం ఉన్న చోట GPS స్థానం వంటి భౌతిక / వర్చువల్ ట్రయిల్‌ను వదిలివేస్తాము. ఇక్కడ మనం ఇప్పటికే వర్చువల్ ప్రపంచాన్ని భౌతిక ప్రపంచంతో కలపడం ప్రారంభించాము. వాస్తవానికి, శారీరక కదలికలు, భౌతిక కొనుగోళ్లు, వయస్సు ప్రకారం, మనం ఎంచుకున్నవి, ఇవన్నీ ఎల్లప్పుడూ ఆర్కైవ్ చేయబడతాయి, మరియు ఇది మరింత ఎక్కువ డేటాగా అనువదించగలదు.

వేరియబుల్స్ వర్గీకరించవచ్చు

వర్గీకరణ వేరియబుల్స్ అంటే పరిమిత విలువలు లేదా వేరియబుల్స్ ను సూచించేవి, అవి నిర్దిష్ట పరిమాణాన్ని అర్ధం కాదు. వారు వివరించే వాటి నాణ్యతను సూచిస్తారు. ప్రాథమికంగా వారి ప్రత్యేకత వారు సూచించే పరిమితి. వాటిని రెండు రంగాలుగా వర్గీకరించవచ్చు.

నామమాత్రపు వర్గీకరణ వేరియబుల్స్

అవి ఆవి తార్కిక కనెక్షన్ లేకుండా ఒకే ఫీల్డ్‌లోని విషయాలను సూచిస్తుంది ప్రతి. ఉదాహరణకు: నగరం, స్వయంప్రతిపత్తి సంఘం, పోస్టల్ కోడ్ మొదలైన రికార్డులు ఎక్కడ నుండి ఉన్నాయో సూచించే ప్రాంతాల పేరు.

సాధారణ వర్గీకరణ వేరియబుల్స్

అవి ఆవి ఏదో యొక్క పరిమాణాన్ని సూచిస్తుంది, వాపు స్థాయిలో డగ్లస్ స్కేల్, సుడిగాలులను వాటి పరిమాణం ప్రకారం వర్గీకరించగల స్థాయి మొదలైనవి.

పెద్ద డేటా డిజిటల్ యుగం

వేరియబుల్స్ సంఖ్యాపరంగా ఉంటాయి

సంఖ్యా వేరియబుల్స్ అవి విలువలు లేదా వేరియబుల్స్‌ను ఒక పరిమాణంలో సూచిస్తాయి మరియు కొలవగలవు. అవి పరిమాణాత్మక విలువలను సూచిస్తాయి. వాతావరణ ప్రత్యేకతలలో వారు చాలా పెద్ద కొలతలను సూచిస్తారు. వాటిని రెండు విధాలుగా వర్గీకరించారు

నిరంతర సంఖ్యా వేరియబుల్స్

నిరంతర వేరియబుల్స్ అవి స్థాపించబడిన ఏదో కొలిచే బాధ్యత. వాటికి ఉదాహరణలు తేమ సూచిక, ఉష్ణోగ్రత, గాలి వేగం, వర్షం మొత్తం మొదలైనవి.

వివిక్త సంఖ్యా వేరియబుల్స్

ఇవి వారు స్థాపించబడిన ఏదో ట్రాక్ చేస్తారు. అంటే, ఒక ప్రాంతంలో సంవత్సరంలో ఎన్నిసార్లు వర్షం పడింది, ఎన్నిసార్లు మంచు కురిసింది, మొదలైనవి.

అన్ని వేరియబుల్స్ ప్రాసెస్ చేయబడతాయి

అన్ని వేరియబుల్స్ వర్గీకరించబడిన తర్వాత, అవి కంప్యూటర్లకు కృతజ్ఞతలు ప్రాసెస్ చేయబడతాయి, ఎల్లప్పుడూ విశ్లేషకుల పర్యవేక్షణలో ఉంటుంది బిగ్ డేటా. కొన్ని సంవత్సరాల క్రితం వరకు, అందుబాటులో ఉన్న డేటా మొత్తం, చాలా పెద్ద సంఖ్యలో ఉన్నప్పటికీ, డేటా విశ్లేషకులు విశ్లేషించాల్సిన సమస్యలు లేవు. ఏదేమైనా, ఈ భారీ డేటా యొక్క విశ్లేషణకు బిగ్ డేటా విశ్లేషణ బాధ్యత వహిస్తుంది, ఎక్కడ ఈ రోజు వరకు సాధారణమైన విశ్లేషణ ప్రక్రియలు చాలా సమయం పడుతుంది (మేము రోజుల గురించి కూడా మాట్లాడుతాము) సమాధానం ఇవ్వడానికి. అంతే కాదు, బిగ్ డేటా వాటి మధ్య వేరియబుల్స్ తో "ప్లే" చేయడం ద్వారా మరింత సమర్థవంతంగా మరియు ఖచ్చితమైనది.

పెద్ద డేటా విప్లవం

ఇవన్నీ ఉద్భవించాయి బిగ్ డేటా యొక్క 4 V లపై మేము ఇంతకుముందు వ్యాఖ్యానించినవి, వేగం, విశ్వసనీయత మరియు వాతావరణ నమూనాలు చాలా ఖచ్చితమైన సూచనలను ఇస్తాయి సూపర్ స్వల్ప వ్యవధిలో.

నూతన క్రమశిక్షణగా పెద్ద డేటా

ఒక మంచి ఉదాహరణ ACCIONA సంస్థ గురించి మాట్లాడటం, ఇది a పునరుత్పాదక శక్తి నియంత్రణ కేంద్రం (CECOER). ఇది ప్రపంచంలోనే అతిపెద్ద కేంద్రం బయోమాస్, విండ్ మరియు సౌరశక్తి రెండింటినీ దాని సౌకర్యాల నుండి సేకరించిన మిలియన్ల డేటా యొక్క నిజ సమయంలో పరిష్కారాలను అందించడం దీని లక్ష్యం. ఇది సుమారు 3000 వార్షిక షెడ్యూల్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది అవసరమైన డేటాను సర్దుబాటు చేయడానికి ఈ డేటాను తీసుకుంటుంది. CECOER యొక్క మరొక ప్రయోజనం ఏమిటంటే, వారి సౌకర్యాల నుండి వారు కలిగి ఉన్న సంఘటనలను స్వీకరించడం, అందువల్ల వాటిలో 50% రిమోట్‌గా పరిష్కరించబడతాయి. మిగిలిన 50% భౌతికంగా ఆపరేటర్లు నిర్ణయిస్తారు. ఈ విధంగా, అక్సియోనా దాని పునరుత్పాదక శక్తిని పొందుతుంది, ప్రత్యామ్నాయ శక్తి కంటే ఎక్కువ, నేడు ఒక పరిష్కారం.

అక్సియోనా ఎనర్జీ కంట్రోల్ సెంటర్

సెకోర్ అసోసియేషన్

ఈ రోజు బిగ్ డేటా గురించి మరో ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే డేటా శాస్త్రవేత్తల కొరత. ఇది ఒక నూతన క్షేత్రం, మరియు ఇది కొన్ని ముందస్తుగా నిర్ణయించిన ప్రమాణాలకు వ్యతిరేకంగా ఉంది. భవిష్యత్ పరిణామంలో బిగ్ డేటా నిజంగా చాలా సహాయం చేయగలదా, కంపెనీలకు ప్రయోజనాలను నివేదించగలదు, చాలా విషయాలు ntic హించగలదు మరియు పెద్ద డేటా విశ్లేషణ ఖర్చును సమర్థించగలదా? అవును. కానీ అది కొద్దిసేపు చూసిన విషయం. డేటా శాస్త్రవేత్తలకు పెరుగుతున్న డిమాండ్ ఫలితాలతో సమాంతరంగా ఉంది మరియు అన్ని ప్రదేశాలలో వాటి అవసరాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా. అద్భుతమైన ఫలితాలతో ఇప్పటికే చాలా పెద్ద బిగ్ డేటా బృందాలు పనిచేస్తున్నాయన్నది నిజం, కాని ప్రస్తుతం ఎక్కువ డిమాండ్ ఉందని మేము కనుగొన్నాము. బిగ్ డేటా విశ్లేషకులను ఎక్కువగా కోరుతున్నారు.

దీని ప్రకారం, అభివృద్ధిలో వారు సూచించే విప్లవాన్ని మేము జీవిస్తున్నాము, కానీ మొదటి నుండి. ఏ పరిశ్రమ మాదిరిగానే, మేము ఇప్పుడు దాని సామర్థ్యాన్ని చూస్తున్నాము, కానీ అది పూర్తిగా అభివృద్ధి చెందలేదు, ఇది మనకు సమయం ఉంది. ఒక విషయం ఇప్పటికే స్పష్టంగా ఉంది, దాని ప్రస్తుత సామర్థ్యం, ​​మరొకటి, అది ఎంత దూరం వెళ్ళగలదు. మీ ఫలితాలు మమ్మల్ని ఉదాసీనంగా ఉంచవు.

పెద్ద డేటా వాతావరణం

IBM మోడల్ మ్యాప్

IBM యొక్క ది వెదర్ కంపెనీ ఒక ప్రైవేట్ సంస్థ రోజువారీ 26 మిలియన్ల అంచనాలను అందిస్తుంది వాతావరణం గురించి. ఈ రంగంలో అత్యంత మార్గదర్శక సంస్థలలో ఒకటిగా గూగుల్ తో పాటు ఐబిఎం మొదటి నుండి నిలిచింది. వాతావరణం గురించి ప్రజలకు సమాచారం ఇవ్వడానికి సహాయపడటానికి వాతావరణ సంస్థ చాలా కట్టుబడి ఉంది. ఇది ప్రపంచంలోనే అతిపెద్ద నెట్‌వర్క్ వ్యక్తిగత వాతావరణ స్టేషన్ల నుండి. ఏవియేషన్, ఎనర్జీ, ఇన్సూరెన్స్, మీడియా మరియు ప్రభుత్వంలో ప్రపంచంలోనే అతిపెద్ద బ్రాండ్లు డేటా, టెక్నాలజీ ప్లాట్‌ఫాంలు మరియు సేవల కోసం ది వెదర్ కంపెనీపై ఆధారపడి ఉన్నాయి.

వాతావరణ మార్పులకు వ్యతిరేకంగా పెద్ద డేటా

ఐక్యరాజ్యసమితి గ్లోబల్ పల్స్, యొక్క పెద్ద డేటా చొరవ ఐక్యరాజ్యసమితి మరియు వెస్ట్రన్ డిజిటల్ కార్పొరేషన్, వాతావరణ మార్పులకు వ్యతిరేకంగా కలిసి పోరాడటానికి ఒక కూటమిపై సంతకం చేశారు. UN మరియు వెస్ట్రన్ డిజిటల్ కార్పొరేషన్ నేతృత్వంలోని ఈ ప్రాజెక్ట్, ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డిజిటల్ ఇన్నోవేషన్ శాస్త్రవేత్తలను ఒకచోట చేర్చండి సమస్యను మరింత సమర్థవంతంగా దాడి చేయడానికి. వారిలో, వారిలో చాలా విభిన్న రంగాలకు చెందిన సహకారులను మేము కనుగొన్నాము. బిబివిఎ, ఆరెంజ్, ప్లానెట్, ప్లూమ్ ల్యాబ్స్, నీల్సన్, ష్నైడర్ ఎలక్ట్రిక్, వేజ్ ... ఈ ప్రాజెక్టులో పాల్గొనే వారిలో కొందరు.

మేము కూడా కనుగొంటాము బార్సిలోనా సూపర్కంప్యూటింగ్ సెంటర్ (బిఎస్సి), ఇది మారేనోస్ట్రమ్ సిరీస్‌లో 4 వ మోడల్. బిగ్ డేటా విశ్లేషణ కోసం సూపర్ కంప్యూటర్ అనేక రంగాలలో కీలకమైనవి, వాటిలో వాతావరణ మార్పు కోసం పోరాటం కూడా ఉంది. ఈ 2017 జూన్ చివరిలో దీనిని అమలులోకి తెచ్చారు. ఐరోపాలో ఇది మూడవ వేగవంతమైన కంప్యూటర్, స్పెయిన్ యొక్క ఆర్థిక, పరిశ్రమ మరియు పోటీతత్వ మంత్రిత్వ శాఖ 34 మిలియన్ యూరోల స్థాపన కోసం దానిలో పెట్టుబడి పెట్టబడింది. దీని సామర్థ్యం 14 పెటాబైట్లు, అంటే 14 మిలియన్ గిగాబైట్లు. ఇది 11,1 పెటాఫ్లోప్‌లకు చేరుకుంటుంది, అనగా సెకనుకు 11.100 బిలియన్ కార్యకలాపాల అనాగరికత.

వాతావరణ శాస్త్ర భవిష్యత్తులో మరియు మన జీవితంలో పెద్ద డేటా

మారుతున్న ప్రపంచంలో, మార్పులు వేగంగా మారుతున్నాయి మరియు పెరుగుతున్న ఆశ్చర్యం, ఏదో భవిష్యత్తును to హించడం కష్టం. మనకు ఖచ్చితంగా తెలుసు బిగ్ డేటా ఉండటానికి వచ్చింది, మరియు వాతావరణాలు మరియు ఇతర ప్రాంతాలలో భవిష్య సూచనలు మమ్మల్ని కలవరపెడుతున్నాయి. కొందరు సందేహాస్పదంగా ఉంటారు, మరికొందరు దీనిని ఖండిస్తారు, మరికొందరు దీనిని చాలా దూరంగా చూస్తారు. కానీ నిజం ఏమిటంటే, మేము ఇప్పటికే దానితో జీవిస్తున్నాము.

ఈ రోజు మనకు తెలుసు బిగ్ డేటా చాలా వర్షాలు, హరికేన్ సీజన్లు మరియు చాలా ఖచ్చితత్వంతో ఒలింపిక్ క్రీడలలో ఒక దేశం గెలవగల పతకాల సంఖ్యను కూడా ates హించింది. ఎవరు, ఎక్కడ, ఎప్పుడు నేరం చేయబోతున్నారో కూడా ఇది ates హించింది ("మైనారిటీ రిపోర్ట్" సినిమాను ఎవరైనా చూస్తే అది వారి మనసులను దాటింది, సరియైనదా?). పెద్ద డేటా అనేక ప్రాంతాల భవిష్యత్తును ating హించే దిశగా వేగంగా కదులుతోంది, మరియు అమెజాన్ కూడా దీనిని to హించటం ప్రారంభిస్తుంది మరియు ఇటీవల వినియోగదారులు కొనుగోళ్లు చేయడానికి ముందే ఇది సరుకులను తయారు చేయడం ప్రారంభించింది. భవిష్యత్తు ఈ రోజు వరకు, తరచుగా అనిశ్చితంగా ఉంది. కానీ అది మారుతోంది భవిష్యత్తు able హించదగినది.

అమ్మాయి బంతి శక్తి

దాని సామర్థ్యం పెరుగుతుందని మాకు తెలుసు. ఎవరికి తెలుసు, ఎవరు (బిగ్ డేటా) ntic హించి ఉంటారో to హించడం దద్దుర్లు కావచ్చు. కానీ తగినంత డేటాతో, బిగ్ డేటా ప్రపంచ వాతావరణాన్ని అపారమైన ntic హించి to హించగలదా? అవును. మా చర్యలు గతంలో ఇచ్చిన వాటికి భిన్నమైన దృశ్యాలను ఇస్తాయని మీరు can హించినట్లే, ఎందుకంటే భవిష్యత్తులో ఏదైనా చర్యకు దాని ప్రతిధ్వని ఉంటుంది, మరియు బిగ్ డేటాకు తెలుసు మరియు దానిని తిరిగి అంచనా వేస్తుంది, మరొక కొత్త దృష్టాంతాన్ని ఇస్తుంది.

ప్రతిదీ can హించవచ్చు. మనకు ఏమి జరుగుతుందో సమీప భవిష్యత్తులో మనం తెలుసుకోగలమా? మేము ఏ సమస్యలను ఎదుర్కొంటాము? హరికేన్ ఎప్పుడు, ఎక్కడ దాడి చేస్తుంది? దాన్ని పరిష్కరించడానికి మనం ఏమి కొనసాగించబోతున్నాం? పద్ధతులు మెరుగుపడుతున్నప్పుడు, కంప్యూటర్లు సామర్థ్యం మరియు వేగంతో మెరుగుపడతాయి, ఈ ఫీల్డ్ అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉంటుంది ... చాలా మటుకు "ఎవరికి తెలుసు" అని సమాధానం ఇవ్వడం కంటే, "బిగ్ డేటాను అడుగుదాం" అని చెప్పడం చాలా సరైన విషయం.

బిఎ భాగస్వాములు | విల్లిస్ నవీకరణ | పాట్


వ్యాసం యొక్క కంటెంట్ మా సూత్రాలకు కట్టుబడి ఉంటుంది సంపాదకీయ నీతి. లోపం నివేదించడానికి క్లిక్ చేయండి ఇక్కడ.

వ్యాఖ్యానించిన మొదటి వ్యక్తి అవ్వండి

మీ వ్యాఖ్యను ఇవ్వండి

మీ ఇమెయిల్ చిరునామా ప్రచురితమైన కాదు. లు గుర్తించబడతాయి గుర్తించబడతాయి *

*

*

  1. డేటాకు బాధ్యత: మిగ్యుల్ ఏంజెల్ గాటన్
  2. డేటా యొక్క ఉద్దేశ్యం: కంట్రోల్ స్పామ్, వ్యాఖ్య నిర్వహణ.
  3. చట్టబద్ధత: మీ సమ్మతి
  4. డేటా యొక్క కమ్యూనికేషన్: డేటా చట్టపరమైన బాధ్యత ద్వారా తప్ప మూడవ పార్టీలకు తెలియజేయబడదు.
  5. డేటా నిల్వ: ఆక్సెంటస్ నెట్‌వర్క్స్ (EU) హోస్ట్ చేసిన డేటాబేస్
  6. హక్కులు: ఎప్పుడైనా మీరు మీ సమాచారాన్ని పరిమితం చేయవచ్చు, తిరిగి పొందవచ్చు మరియు తొలగించవచ్చు.