{"id":36986,"date":"2019-10-31T22:15:09","date_gmt":"2019-10-31T19:15:09","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome\/"},"modified":"2019-10-31T22:15:09","modified_gmt":"2019-10-31T19:15:09","slug":"bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","title":{"rendered":"Suurte andmete suur arveldamine: BigData telekommunikatsioonis","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>2008. aastal oli BigData uus termin ja populaarne trend. 2019. aastal on BigData m\u00fc\u00fcgikohustus, kasumiallikas ja p\u00f5hjus uute seadusandlike muudatuste jaoks.<\/p>\n<p>Eelmise aasta s\u00fcgisel algatas Venemaa valitsus seadusandlikku algatust suurandmete reguleerimiseks. Inimeste tuvastamine teabe p\u00f5hjal on keelatud, kuid lubatud on see f\u00f6deraalsete organite n\u00f5udmisel. Suurandmete t\u00f6\u00f6tlemine kolmandate isikute jaoks on lubatud ainult p\u00e4rast Roskomnadzori teavitamist. Seaduse alla kuuluvad ettev\u00f5tted, kelle k\u00e4sutuses on \u00fcle 100 000 v\u00f5rguadresse. Ja loomulikult, kuidas siis ilma registriteta - eeldatakse, et luuakse register andmeoperaatorite nimekirjaga. Ja kui eelnevalt ei v\u00f5etud BigData\u2019t t\u00f5siselt, siis n\u00fc\u00fcd tuleb sellega arvestada.<\/p>\n<p>Ma ei saa m\u00f6\u00f6da minna BigData\u2019st, olles billing\u2019uga tegelev ettev\u00f5tte direktor, kes seda BigData\u2019t t\u00f6\u00f6tleb. M\u00f5tleme suurandmetele sideoperaatorite vaatenurgast, kelle billingus\u00fcsteemides p\u00e4evapealt voolab teavet tuhandete tellijate kohta.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Teoreem<\/h3>\n<p>\nAlustame nagu matemaatika\u00fclesandes: t\u00f5estame k\u00f5igepealt, et sideoperaatorite andmeid v\u00f5ib nimetada BigData\u2019ks. Tavalistel suurandmete m\u00e4\u00e4ratlemisel on kolm omadust VVV, kuigi vabas t\u00f5lgenduses on 'V' arv ulatunud isegi seitsmeni.<\/p>\n<p>Maht. \u00dcksnes MVNO Rostelecom teenindab \u00fcle miljoni tellija. Peamised host-ettev\u00f5tted t\u00f6\u00f6tlevad andmeid 44 kuni 78 miljonilt inimeselt. Traffic kasvab iga sekundi j\u00e4rel: 2019. aasta esimeses kvartalis surfati mobiiltelefonidelt juba 3,3 miljardit GB.<\/p>\n<p>Kiirus. Keegi ei r\u00e4\u00e4gi d\u00fcnaamikast paremini kui statistika, nii et vaatame Cisco prognoose. Aastal 2021 kuulub 20% IP traffic\u2019ist mobiilsele traffic\u2019ile - see kasvab peaaegu kolm korda viie aasta jooksul. Kolmandik mobiilsetest \u00fchendustest tuleb M2M-lt - IoT arendamine p\u00f5hjustab kuuekordset \u00fchenduste kasvu. Asjade internetist saab mitte ainult kasumlik, vaid ka ressursitasu suund, seet\u00f5ttu keskenduvad m\u00f5ned operaatorid ainult sellele. Ja need, kes arendavad IoT eraldi teenusena, saavad kahekordse traffic\u2019i.<\/p>\n<p>Mitmekesisus. Mitmekesisus on subjektiivne m\u00f5iste, kuid sideoperaatorid teavad oma abonentidest peaaegu k\u00f5ike. Alates nimest ja isikutunnistuse andmetest kuni telefonimudeli, ostude, k\u00fclastatud kohtade ja huvideni. Meediafaile s\u00e4ilitatakse Yarovaya seaduse kohaselt v\u00e4hemalt kuus kuud. Nii et v\u00f5tame enesestm\u00f5istetavana, et kogutavad andmed on mitmekesised. <\/p>\n<h3>Tarkvara ja metodoloogia<\/h3>\n<p>\nPakkujad on BigData peamised kasutajad, seega kohaldatakse enamikku suurandmete anal\u00fc\u00fcsimise meetodeid telekommunikatsiooni valdkonnas. Teine k\u00fcsimus on, kes on valmis investeerima ML-i, AI-sse, s\u00fcva\u00f5ppesse, investeerima andmekeskustesse ja andmekaevandamisse. T\u00e4ielik andmebaasi t\u00f6\u00f6 n\u00f5uab infrastruktuuri ja meeskonda, mille kulud ei ole k\u00f5igil endal lubatavad. BigData-sse panustamine on m\u00f5istlik ettev\u00f5tetele, kes omavad juba ettev\u00f5tte andmehoidlat v\u00f5i arendavad andmehaldusmeetodeid. Neile, kes pole veel valmis pikaajalisteks investeeringuteks, soovitan j\u00e4rk-j\u00e4rgult \u00fcles ehitada tarkvara arhitektuuri ja paigaldada komponente j\u00e4rk-j\u00e4rgult. Rasked moodulid ja Hadoop v\u00f5ivad j\u00e4\u00e4da viimaseks. V\u00e4he inimesi ostab valmis lahendusi sellistele \u00fclesannetele nagu andmekvaliteet ja andmekaevandamine, enamasti kohandavad ettev\u00f5tted s\u00fcsteemi oma spetsiifika ja vajaduste j\u00e4rgi \u2013 kas iseseisvalt v\u00f5i arendajate abiga.<\/p>\n<p>Aga mitte iga arveldamiss\u00fcsteem ei saa t\u00f6\u00f6tada BigData-ga. T\u00e4psemalt, mitte k\u00f5ik ei suuda seda modifitseerida. V\u00e4he inimesi suudab seda teha.<\/p>\n<p>Kolm m\u00e4rki, et arveldamisse s\u00fcsteemi on v\u00f5imalus muutuda andmebaaside t\u00f6\u00f6tlemise t\u00f6\u00f6riistaks:<\/p>\n<ul>\n<li>Horisontaalne skaleeritavus. Tarkvara peab olema paindlik \u2013 r\u00e4\u00e4gime ju suurandmetest. Suurenev teave peab olema lahendatav proportsionaalselt \u201eraha\u201c suurendamisega klastris. <\/li>\n<li>Viga kindel. T\u00f5sised prepaid-s\u00fcsteemid on tavaliselt vaikimisi vigadest nii kindlad: arveldamine paigutatakse klastrisse mitmesse geolokatsiooni, et need \u00fcksteist automaatselt kaitseda. Arvuteid Hadoopi klastris peab samuti olema piisavalt, et katta \u00fche v\u00f5i mitme rikke korral.<\/li>\n<li>Koha seadus. Andmed peavad olema hoitud ja t\u00f6\u00f6deldud \u00fches <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/et\/server\/dts-dronten\/\"   title=\"serveris\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"2496\">serveris<\/a>, muidu v\u00f5ib andmete edastamine kalliks minna. \u00dcks populaarsemaid l\u00e4henemisviise Map-Reduce: HDFS hoiab, Spark t\u00f6\u00f6tleb. Ideaalis peab tarkvara valutult integreeruma andmekeskuse infrastruktuuri ja olema suuteline kolme asja korraga tegema: andmete kogumine, organiseerimine ja anal\u00fc\u00fcs.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Meeskond<\/h3>\n<p>\nKuidas ja miks meeskond t\u00f6\u00f6tleb suuri andmeid, on \u00fclesanne, millega tegeleb meeskond. Sageli koosneb see \u00fchest inimesest \u2013 andmete teadlasest. Minu arvates sisaldab miinimumkogum t\u00f6\u00f6tajaid BigData jaoks ka tootejuhti, andmeinseneri ja juhtimist. Esimene m\u00f5istab teenuseid, t\u00f5lgib tehnilise keele inimkeelde ja vastupidi. Andmeinsener viib mudelid ellu Java\/Scala abil ja katsetab masin\u00f5pet. Juht koordineerib, seab eesm\u00e4rke ja kontrollib etappe.<\/p>\n<h3>Probleemid<\/h3>\n<p>\nJust BigData meeskonnast tulevad sageli probleemid andmete kogumise ja t\u00f6\u00f6tlemise osas. Programmi tuleb selgitada, mida koguda ja kuidas t\u00f6\u00f6delda \u2013 selleks, et selgitada, peab esmalt ise aru saama. Teenusepakkujatel ei ole k\u00f5ik sugugi lihtne. R\u00e4\u00e4gin probleemidest n\u00e4ite abil, mis k\u00e4sitleb klientidele suunatud teenuste kadu \u2013 see on just see, mida sideettev\u00f5tted p\u00fc\u00fcavad BigData abil esmalt lahendada.<\/p>\n<p><b>\u00dclesannete seadmine. <\/b>H\u00e4sti koostatud spetsifikatsioon ja erinev arusaam terminoloogiast on sajandeid olnud probleem mitte ainult vabakutseliste jaoks. Isegi 'lahkunud' kliente saab t\u00f5lgendada erinevalt \u2013 kui palju aega on m\u00f6\u00f6dunud, et nad ei kasuta operaatori teenuseid: kuu, pool aastat v\u00f5i aasta. MVP loomiseks ajaloolistel andmetel on vaja m\u00f5ista, kui tihti naasevad kliendid, kes on teenuse teisi operaatorite proovinud v\u00f5i kes on linnast lahkunud ja kasutanud teist numbrit. Veel \u00fcks oluline k\u00fcsimus: kui kaua enne oodatavat lahkumist peab teenusepakkuja selle tuvastama ja meetmeid v\u00f5tma? Pool aastat ette \u2013 liiga vara, n\u00e4dal enne \u2013 juba hilja.<\/p>\n<p><b>Terminoloogiline segadus. <\/b>Tavaliselt m\u00e4\u00e4ravad operaatorid kliendi telefoninumbri j\u00e4rgi, seega on loogiline, et omadusi tuleb koguda selle j\u00e4rgi. Aga kuidas on seotud kliendi konto v\u00f5i teenuse numbri t\u00f5endamine? Tuleb selgitada, millist \u00fchikut tuleb kliendina pidada, et operaatori s\u00fcsteemis andmed ei eristuks. Kliendi v\u00e4\u00e4rtuse hindamine on samuti kahtluse all \u2013 milline klient on ettev\u00f5ttele kallim, kelle hoidmise nimel tuleks rohkem pingutada, ja kes 'lahkub' igal juhul, nii et pole m\u00f5tet neile ressursse kulutada.<\/p>\n<p><b>Teabe puudus.<\/b> Kaugel pole k\u00f5ik teenusepakkuja t\u00f6\u00f6tajad suutelised selgitama BigData meeskonnale, mis t\u00e4pselt m\u00f5jutab kliendi lahkumist ja kuidas arvestatakse v\u00f5imalikke tegureid arveldamises. Isegi kui \u00fcks neist \u2013 ARPU \u2013 mainitakse, selgub, et seda on v\u00f5imalik arvutada ka erinevalt: kas kliendi perioodiliste maksete v\u00f5i automaatsete arveldusega. T\u00f6\u00f6 k\u00e4igus kerkib esile miljon muud k\u00fcsimust. Kas mudel katab k\u00f5iki kliente, mis on kliendi hoidmise hind, kas on m\u00f5tet v\u00e4lja m\u00f5elda alternatiivseid mudeleid ja mida teha klientidega, keda on ekslikult kunstlikult hoitud.<\/p>\n<p><b>Eesm\u00e4rgistamine. <\/b>Ma tean kolme t\u00fc\u00fcpi vigu, mis on seotud tulemustega ja teevad operaatoritele andmebaasides pettumust.<\/p>\n<ol>\n<li>Teenusepakkuja investeerib BigData, t\u00f6\u00f6tleb gigabaye andmeid, kuid saab tulemuse, mille oleks v\u00f5inud saavutada odavamalt. Kasutatakse lihtsaid skeeme ja mudeleid, primitiivset anal\u00fc\u00fctikat. Kulud on mitu korda k\u00f5rgemad, kuid tulemus j\u00e4\u00e4b samaks.<\/li>\n<li>Operaator saab v\u00e4lja mitmekesised andmed, kuid ei tea, kuidas neid kasutada. Anal\u00fc\u00fcs on olemas \u2013 siin on see, arusaadav ja mahukas, aga kasu sellest on null. L\u00f5pptulemus pole l\u00e4bi m\u00f5eldud, mis ei tohi piirduda eesm\u00e4rgiga 'andmete t\u00f6\u00f6tlemine'. T\u00f6\u00f6tlemine on v\u00e4he \u2013 anal\u00fc\u00fctika peab olema alus \u00e4ri-protsesside uuendamiseks.<\/li>\n<li>BigData anal\u00fc\u00fctika kasutamise takistuseks v\u00f5ivad olla vananenud \u00e4ri protsessid ja sobimatu tarkvara uute eesm\u00e4rkide jaoks. See t\u00e4hendab, et valmistumisetapis on eba\u00f5nnestutud \u2013 ei ole l\u00e4bi m\u00f5eldud tegevusplaani ja BigData rakendamise etapid.<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h3>Miks<\/h3>\n<p>\nR\u00e4\u00e4kides tulemustest. K\u00e4in l\u00e4bi BigData kasutamise ja monetiseerimise viise, mida juba kasutavad sideoperaatorid.<br \/>\nTeenusepakkujad prognoosivad mitte ainult kliendi lahkumist, vaid ka koormust baasjaamadele. <\/p>\n<ol>\n<li>Anal\u00fc\u00fcsitakse teavet abonentide liikumise, aktiivsuse ja sagedusteenuste kohta. Tulemuseks on \u00fclekoormuse v\u00e4henemine probleemsete infrastruktuuri kohtade optimeerimise ja uuendamise kaudu.<\/li>\n<li>Teenusepakkujad kasutavad abonentide geolokatsiooni ja liikide tihedust uute m\u00fc\u00fcgikohtade avamisel. Nii kasutavad BigData anal\u00fc\u00fctikat juba MTS ja Vympelcom uute kontorite asukoha planeerimiseks.<\/li>\n<li>Teenused monetiseerivad oma suuri andmeid, pakkudes neid kolmandate osapoolte ettev\u00f5tetele. Suurimad BigData operaatorite kliendid on kommertspangad. Andmebaaside abil j\u00e4lgivad nad kahtlaseid SIM-kaardi kasutajaid, kellele kaardid on seotud, kasutavad riskihinnangu, tuvastamise ja j\u00e4lgimise teenuseid. 2017. aastal k\u00fcsis Moskva valitsus Tele2-lt BigData andmete p\u00f5hjal liikumisandmeid, et planeerida tehnilist ja transporditaristut.<\/li>\n<li>BigData anal\u00fc\u00fcs on kuldne kaev, millega turundajad saavad luua isikup\u00e4raseid reklaamikampaaniaid tuhandetele abonentide gruppidele, kui nad soovivad. Telekommunikatsiooni ettev\u00f5tted koondavad sotsiaalseid profiile, tarbimis\u00fcritusi ja tarbijate k\u00e4itumismudeleid ning seej\u00e4rel kasutavad kogutud BigData uusi kliente meelitades. Kuid laiaulatuslikuks turundamise ja PR-i planeerimiseks ei piisa alati arvelduse funktsionaalsusest: programm peab samal ajal arvesse v\u00f5tma palju tegureid koos \u00fcksikasjaliku teabega klientide kohta. <\/li>\n<\/ol>\n<p>\nKuni keegi veel peab BigData t\u00fchiseks, teenib \"suur nelik\" sellega juba raha. MTS teenib kuue kuuga suurte andmete t\u00f6\u00f6tlemisel 14 miljardit rubla, samas kui Tele2 suurendas tulusid projektidest kolm ja pool korda. BigData muutub trendist h\u00e4davajalikuks, mille j\u00e4rgi \u00fcmber kujundatakse kogu sideoperaatorite struktuur.<br \/>\n<br \/>Allikas: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/463179\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 2008 BigData \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c. \u0412 2019 BigData \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438, \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u0440\u0438\u0431\u044b\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u041e\u0441\u0435\u043d\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043e \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0417\u0430\u043f\u0440\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u0444\u0435\u0434\u0435\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u043e\u0432. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 BigData \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0438\u0445 \u043b\u0438\u0446 \u2013 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-36986","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.1.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u0412 2008 BigData \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Yuri Gagarin\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.1.1\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"et_EE\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"\ud83e\udd47\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0431\u0438\u043b\u043b\u0438\u043d\u0433: \u043e BigData \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435 | ProHoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:description\" content=\"\u0412 2008 BigData \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c.\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-10-31T19:15:09+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2019-10-31T19:15:09+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47 Suured andmed, suur arveldamine: BigData telekomis | ProHoster","description":"2008. aastal oli BigData uus termin ja moetrend.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"et_EE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0431\u0438\u043b\u043b\u0438\u043d\u0433: \u043e BigData \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435 | ProHoster","og:description":"\u0412 2008 BigData \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-10-31T19:15:09+00:00","article:modified_time":"2019-10-31T19:15:09+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"36986","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-02-09 21:51:48","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-03-01 01:35:27","updated":"2026-02-09 21:51:48","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36986","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36986"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36986\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":159778,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36986\/revisions\/159778"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36986"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36986"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36986"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}