{"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\/pl\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","title":{"rendered":"Du\u017ce dane, du\u017ce rozliczenia: o BigData w telekomunikacji","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

W 2008 roku BigData by\u0142o nowym terminem i modnym trendem. W 2019 roku BigData to przedmiot sprzeda\u017cy, \u017ar\u00f3d\u0142o zysku i pow\u00f3d do nowych projekt\u00f3w ustawodawczych.<\/p>\n

Jesieni\u0105 ubieg\u0142ego roku rz\u0105d rosyjski zainicjowa\u0142 projekt ustawy dotycz\u0105cy regulacji du\u017cych danych. Zakazuje si\u0119 identyfikacji os\u00f3b na podstawie ich danych, ale dozwolone jest to na \u017c\u0105danie organ\u00f3w federalnych. Przetwarzanie BigData dla stron trzecich \u2013 tylko po powiadomieniu Roskomnadzoru. Przepisy dotycz\u0105 firm, kt\u00f3re posiadaj\u0105 ponad 100 tysi\u0119cy adres\u00f3w sieciowych. I, oczywi\u015bcie, nie mo\u017ce zabrakn\u0105\u0107 rejestr\u00f3w \u2013 planuje si\u0119 stworzenie takowego z list\u0105 operator\u00f3w baz danych. A je\u015bli wcze\u015bniej BigData nie by\u0142a traktowana powa\u017cnie przez wszystkich, to teraz b\u0119dzie musia\u0142a by\u0107 brana pod uwag\u0119.<\/p>\n

Nie mog\u0119 pomin\u0105\u0107 BigData i ja, jako dyrektor firmy zajmuj\u0105cej si\u0119 rozwojem systemu billingowego, kt\u00f3ry przetwarza t\u0119 w\u0142a\u015bnie BigData. Zastanowi\u0119 si\u0119 nad du\u017cymi danymi z perspektywy operator\u00f3w telekomunikacyjnych, przez kt\u00f3rych systemy billingowe codziennie przep\u0142ywaj\u0105 strumienie informacji o tysi\u0105cach abonent\u00f3w.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Teorema<\/h3>\n

\nZacznijmy, jak w zadaniu matematycznym: najpierw udowodnimy, \u017ce dane operator\u00f3w telekomunikacyjnych mo\u017cna nazwa\u0107 BigData. Standardowo du\u017ce dane charakteryzuj\u0105 si\u0119 trzema cechami VVV, chocia\u017c w swobodnych interpretacjach liczba \"V\" dochodzi\u0142a nawet do siedmiu.<\/p>\n

Obj\u0119to\u015b\u0107. Tylko MVNO Rostelekom obs\u0142uguje ponad milion abonent\u00f3w. Kluczowi operatorzy gospodarzy przetwarzaj\u0105 dane od 44 do 78 milion\u00f3w os\u00f3b. Ruch ro\u015bnie co sekund\u0119: w pierwszym kwartale 2019 abonenci przesy\u0142ali ju\u017c z telefon\u00f3w kom\u00f3rkowych 3,3 miliarda GB.<\/p>\n

Pr\u0119dko\u015b\u0107. Nikt lepiej ni\u017c statystyka nie opowie o dynamice, dlatego przytocz\u0119 prognozy Cisco. Do 2021 roku 20% ruchu IP przypadnie na ruch mobilny \u2013 wzro\u015bnie on prawie trzykrotnie w ci\u0105gu pi\u0119ciu lat. Jedna trzecia po\u0142\u0105cze\u0144 mobilnych b\u0119dzie dotyczy\u0107 M2M \u2013 rozw\u00f3j IoT spowoduje sze\u015bciokrotny wzrost po\u0142\u0105cze\u0144. Internet rzeczy stanie si\u0119 nie tylko op\u0142acalnym, ale i zasobo\u017cernym kierunkiem, dlatego niekt\u00f3rzy operatorzy skoncentruj\u0105 si\u0119 wy\u0142\u0105cznie na nim. A ci, kt\u00f3rzy rozwin\u0105 IoT jako osobn\u0105 us\u0142ug\u0119, zdob\u0119d\u0105 podw\u00f3jny ruch.<\/p>\n

R\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107. R\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 to poj\u0119cie subiektywne, ale operatorzy telekomunikacyjni rzeczywi\u015bcie znaj\u0105 swoich abonent\u00f3w niemal na wylot. Od imienia i danych paszportowych po model telefonu, zakupy, odwiedzane miejsca i zainteresowania. Zgodnie z prawem Yarovej, pliki multimedialne musz\u0105 by\u0107 przechowywane przez minimum p\u00f3\u0142 roku. Dlatego przyjmijmy za aksjomat, \u017ce zbierane dane s\u0105 r\u00f3\u017cnorodne. <\/p>\n

Oprogramowanie i metodologia<\/h3>\n

\nDostawcy to jedni z g\u0142\u00f3wnych odbiorc\u00f3w Big Data, dlatego wi\u0119kszo\u015b\u0107 metod analizy big data jest stosowana w bran\u017cy telekomunikacyjnej. Inna kwestia, kto jest got\u00f3w inwestowa\u0107 w rozw\u00f3j ML, AI, Deep Learning, inwestowa\u0107 w centra danych i data mining. Skuteczna praca z baz\u0105 danych opiera si\u0119 na infrastrukturze i zespole, na co nie wszyscy mog\u0105 sobie pozwoli\u0107. Na Big Data warto postawi\u0107 w firmach, kt\u00f3re ju\u017c maj\u0105 korporacyjne repozytorium lub rozwijaj\u0105 metodologi\u0119 Data Governance. Tym, kt\u00f3rzy nie s\u0105 jeszcze gotowi na d\u0142ugoterminowe inwestycje, polecam stopniowe podnoszenie architektury oprogramowania i wdra\u017canie komponent\u00f3w po kolei. Ci\u0119\u017ckie modu\u0142y i Hadoop mo\u017cna zostawi\u0107 na koniec. Niewiele os\u00f3b kupuje gotowe rozwi\u0105zania do zada\u0144 typu Data Quality i Data Mining; przewa\u017cnie firmy dostosowuj\u0105 system do swojej specyfiki i potrzeb - samodzielnie lub z pomoc\u0105 programist\u00f3w.<\/p>\n

Ale nie ka\u017cdy system billingowy mo\u017cna dostosowa\u0107 do pracy z Big Data. W\u0142a\u015bciwie, dostosowa\u0107 mog\u0105 nie tylko wszyscy. Niewiele os\u00f3b jest w stanie to zrobi\u0107.<\/p>\n

Trzy cechy, kt\u00f3re wskazuj\u0105, \u017ce system billingowy ma szans\u0119 sta\u0107 si\u0119 narz\u0119dziem do przetwarzania bazy danych:<\/p>\n