{"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\/pt\/blog\/news\/bolshim-dannym-bolshoj-billing-o-bigdata-v-telekome","title":{"rendered":"Grande dados, grandes contas: sobre BigData nas telecomunica\u00e7\u00f5es","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Em 2008, BigData era um novo termo e uma tend\u00eancia popular. Em 2019, BigData se tornou um objeto de venda, uma fonte de lucro e um motivo para novos projetos de lei.<\/p>\n

No outono do ano passado, o governo russo iniciou um projeto de lei para regular os grandes dados. \u00c9 proibido identificar pessoas por informa\u00e7\u00f5es, mas isso \u00e9 permitido mediante solicita\u00e7\u00e3o de \u00f3rg\u00e3os federais. O processamento de BigData para terceiros s\u00f3 pode ocorrer ap\u00f3s notifica\u00e7\u00e3o \u00e0 Roskomnadzor. A lei abrange empresas que possuem mais de 100 mil endere\u00e7os de rede. E, claro, n\u00e3o podemos esquecer dos registros \u2013 est\u00e1 previsto a cria\u00e7\u00e3o de um com a lista de operadores de BD. E se antes BigData n\u00e3o era levada a s\u00e9rio por todos, agora ser\u00e1 uma quest\u00e3o a ser considerada.<\/p>\n

N\u00e3o posso ignorar BD, como diretor de uma empresa desenvolvedora de billing que processa essa BigData. Vou refletir sobre grandes dados sob a perspectiva dos operadores de telecomunica\u00e7\u00f5es, cujos sistemas de billing recebem diariamente fluxos de informa\u00e7\u00f5es de milhares de assinantes.
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Teorema<\/h3>\n

\nVamos come\u00e7ar, como em um problema de matem\u00e1tica: primeiro, provaremos que os dados dos operadores de telecomunica\u00e7\u00f5es podem ser chamados de BigData. Normalmente, grandes dados s\u00e3o caracterizados por tr\u00eas caracter\u00edsticas VVV, embora em interpreta\u00e7\u00f5es livres o n\u00famero de \"V\" tenha chegado a sete.<\/p>\n

Volume. Apenas a MVNO Rostelecom atende mais de um milh\u00e3o de assinantes. Os principais operadores de host processam dados de 44 a 78 milh\u00f5es de pessoas. O tr\u00e1fego cresce a cada segundo: no primeiro trimestre de 2019, os assinantes j\u00e1 navegaram 3,3 bilh\u00f5es de GB com seus telefones m\u00f3veis.<\/p>\n

Velocidade. Ningu\u00e9m fala melhor sobre din\u00e2mica do que as estat\u00edsticas, por isso vou abordar as previs\u00f5es da Cisco. At\u00e9 2021, 20% do tr\u00e1fego IP ser\u00e1 m\u00f3vel \u2013 ele crescer\u00e1 quase tr\u00eas vezes em cinco anos. Um ter\u00e7o das conex\u00f5es m\u00f3veis ser\u00e1 de M2M \u2013 o desenvolvimento da IoT causar\u00e1 um crescimento de seis vezes nas conex\u00f5es. A Internet das Coisas se tornar\u00e1 n\u00e3o apenas lucrativa, mas tamb\u00e9m um ramo que consome muitos recursos, portanto alguns operadores se concentrar\u00e3o apenas nele. E aqueles que desenvolverem a IoT como um servi\u00e7o separado obter\u00e3o tr\u00e1fego dobrado.<\/p>\n

Variedade. A diversidade \u00e9 um conceito subjetivo, mas as operadoras realmente sabem quase tudo sobre seus assinantes. Desde nome e dados do passaporte at\u00e9 modelo do telefone, compras, lugares visitados e interesses. Os arquivos de m\u00eddia devem ser armazenados por pelo menos seis meses de acordo com a lei Yarovaya. Portanto, vamos assumir como axioma que os dados coletados s\u00e3o diversos. <\/p>\n

Software e metodologia<\/h3>\n

\nOs provedores s\u00e3o um dos principais consumidores de Big Data, portanto, a maioria das metodologias de an\u00e1lise de grandes dados s\u00e3o aplic\u00e1veis ao setor de telecomunica\u00e7\u00f5es. A outra quest\u00e3o \u00e9 quem est\u00e1 disposto a investir em desenvolvimento de ML, AI, Deep Learning, investir em data centers e minera\u00e7\u00e3o de dados. A opera\u00e7\u00e3o plena com bancos de dados depende da infraestrutura e da equipe, cujos custos n\u00e3o s\u00e3o acess\u00edveis a todos. Empresas que j\u00e1 possuem armazenamento corporativo ou desenvolvem metodologias de Governan\u00e7a de Dados devem considerar investir em Big Data. Aqueles que ainda n\u00e3o est\u00e3o prontos para investimentos prolongados devem aumentar gradualmente a arquitetura de software e implementar componentes um por um. M\u00f3dulos pesados e Hadoop podem ser deixados para depois. Poucas pessoas compram solu\u00e7\u00f5es prontas para tarefas como Qualidade de Dados e Minera\u00e7\u00e3o de Dados; na maioria das vezes, as empresas adaptam o sistema \u00e0s suas especificidades e necessidades, seja internamente ou com a ajuda de desenvolvedores.<\/p>\n

Mas nem todo sistema de billing pode ser modificado para trabalhar com Big Data. Na verdade, nem todos t\u00eam essa capacidade. Poucos conseguem fazer isso.<\/p>\n

Tr\u00eas sinais de que um sistema de billing tem chance de se tornar uma ferramenta de processamento de dados:<\/p>\n