{"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\/it\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","title":{"rendered":"Big data, grande fatturato: su BigData nelle telecomunicazioni","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Nel 2008 BigData era un nuovo termine e una moda. Nel 2019 BigData \u00e8 diventato un oggetto di vendita, una fonte di profitto e un motivo per nuovi progetti di legge.<\/p>\n

Lo scorso autunno il governo russo ha avviato un progetto di legge per la regolamentazione dei big data. \u00c8 vietato identificare le persone sulla base delle informazioni, ma \u00e8 consentito farlo su richiesta degli organi federali. L'elaborazione dei BigData per terzi \u00e8 consentita solo dopo aver informato il Roskomnadzor. La legge si applica alle aziende che gestiscono pi\u00f9 di 100.000 indirizzi di rete. E, naturalmente, non possono mancare i registri: si prevede la creazione di uno con l'elenco degli operatori di DB. E se prima i BigData non venivano presi sul serio da tutti, ora sar\u00e0 necessario tenerne conto.<\/p>\n

Non posso trascurare i DB nemmeno io, come direttore di un'azienda sviluppatrice di billing, che elabora proprio questi BigData. Rifletter\u00f2 sui big data attraverso la lente degli operatori di telecomunicazioni, le cui piattaforme di billing gestiscono quotidianamente flussi informativi su migliaia di abbonati.
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Teorema<\/h3>\n

\nIniziamo, come in un problema di matematica: prima dimostriamo che i dati degli operatori di telecomunicazioni possono essere chiamati BigData. In generale, i big data sono caratterizzati da tre criteri VVV, sebbene nelle interpretazioni pi\u00f9 libere il numero di \u00abV\u00bb sia arrivato fino a sette.<\/p>\n

Volume. Solo MVNO Rostelecom serve oltre un milione di abbonati. Gli operatori chiave elaborano dati da 44 a 78 milioni di persone. Il traffico cresce ogni secondo: nel primo trimestre 2019 gli abbonati hanno gi\u00e0 scaricato 3,3 miliardi di GB dai telefoni cellulari.<\/p>\n

Velocit\u00e0. Nessuno racconta meglio della statistica la dinamica, quindi dar\u00f2 un'occhiata alle previsioni di Cisco. Entro il 2021 il 20% del traffico IP andr\u00e0 al traffico mobile - crescer\u00e0 quasi tre volte in cinque anni. Un terzo delle connessioni mobili sar\u00e0 M2M - lo sviluppo dell'IoT comporter\u00e0 un aumento delle connessioni di sei volte. L'Internet delle cose diventer\u00e0 non solo redditizio, ma anche dispendioso in termini di risorse, quindi alcuni operatori si concentreranno solo su di esso. E coloro che svilupperanno l'IoT come un servizio separato otterranno un doppio traffico.<\/p>\n

Variet\u00e0. La diversit\u00e0 \u00e8 un concetto soggettivo, ma gli operatori di telecomunicazioni conoscono davvero quasi tutto sui loro abbonati. Dal nome e dai dati del passaporto al modello del telefono, agli acquisti, ai luoghi visitati e agli interessi. I file multimediali secondo la legge Yarovaya devono essere conservati per almeno sei mesi. Quindi assumiamo per assioma che i dati raccolti siano vari. <\/p>\n

Software e metodologia<\/h3>\n

\nI fornitori sono uno dei principali consumatori di Big Data, quindi la maggior parte delle tecniche di analisi dei big data \u00e8 applicabile al settore delle telecomunicazioni. Un'altra questione \u00e8 chi \u00e8 disposto a investire nello sviluppo di ML, AI, Deep Learning, investire in data center e data mining. Un lavoro completo con i database si basa su infrastruttura e team, i cui costi non tutti possono permettersi. Puntare su Big Data vale per le imprese che gi\u00e0 possiedono un repository aziendale o sviluppano una metodologia di Data Governance. A coloro che non sono ancora pronti per investimenti a lungo termine consiglio di aumentare gradualmente l'architettura del software e di installare i componenti uno alla volta. I moduli pesanti e Hadoop possono essere lasciati per ultimi. Pochi acquistano una soluzione pronta per compiti come Data Quality e Data Mining; per lo pi\u00f9 le aziende adattano il sistema alle loro specifiche e necessit\u00e0, da sole o con l'aiuto di sviluppatori.<\/p>\n

Ma non ogni sistema di billing pu\u00f2 essere modificato per lavorare con Big Data. Piuttosto, modificare pu\u00f2 non essere possibile per tutti. Pochi possono farlo.<\/p>\n

Tre segni che un sistema di billing ha la possibilit\u00e0 di diventare uno strumento di elaborazione dei database:<\/p>\n