ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







معالجة البيانات الضخمة بالتخزين السحابي في المكتبات ومؤسسات المعلومات الجامعية: المكتبة المركزية بجامعة الأميرة نورة بنت عبدالرحمن نموذجاً

المصدر: المؤتمر الرابع والعشرون: البيانات الضخمة وآفاق استثمارها: الطريق نحو التكامل المعرفي
الناشر: جمعية المكتبات المتخصصة فرع الخليج العربي
المؤلف الرئيسي: البيشي، سارة (مؤلف)
محكمة: نعم
الدولة: سلطنة عمان
التاريخ الميلادي: 2018
مكان انعقاد المؤتمر: مسقط
رقم المؤتمر: 24
الهيئة المسؤولة: جمعية المكتبات المتخصصة فرع الخليج العربي
الشهر: مارس
الصفحات: 1 - 16
رقم MD: 870344
نوع المحتوى: بحوث المؤتمرات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

442

حفظ في:
المستخلص: تقنيات الحوسبة السحابية والبيانات الضخمة يوجد بينهما علاقة تكاملية توضح مفاهيم كل تقنية وتصنيفها وخصائصها والعلاقة بين الحوسبة السحابية والبيانات الضخمة، وكيف يتم التعامل مع البيانات الضخمة في بيئات الحوسبة السحابية. فالحوسبة السحابية يمكن أن توفر للمستخدمين مستويات مختلفة من الخدمات التي يمكن تكوينها بناء على طلبهم. فالحوسبة السحابية لا تقتصر على كونها مجموعة من التقنيات بل هي تحوّل جذري لإنجاز الأعمال لذ تم تطوير مجموعة من التقنيات المتقدمة للعمل مع الكم الهائل والسريع من البيانات وتحليل هذه البيانات الضخمة في البيئات الحوسبة السحابية فحجم البيانات في بيئات الحوسبة السحابية يتزايد بطريقة مستمرة وسريعة وبكميات هائلة جدا وتعتمد على قوة خوادم الشبكة ولديها مميزاتها الخاصة وهي: (تقليل الإنفاق - سهولة الوصول - ضمان استمرارية الخدمة - التأمين والحماية) التي لا يمكن للتكنولوجيا التقليدية وقواعد البيانات التقليدية التعامل معها وتقديمها للمستفيدين بشكل مناسب ولذا يوجد العديد من الأدوات والتقنيات التي تستخدم لتحليل البيانات الكبيرة مثل: MapReduce، Hadoop، - إلا أن Hadoop يعد من أشهر هذه الأدوات، وHadoop باختصار هو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر، يدعم التطبيقات الموزعة للبيانات الضخمة، تصميم Hadoop دعم عملية توسيع نطاق البيانات من خادم واحد ليشمل 5 آلاف جهاز. ومن التحديات الرئيسية لتطبيقات البيانات الضخمة الناجحة على السحابة هو تكوين منصات تخزين فعالة وبنية تحتية ذات كفاءة. وهناك أمثلة ناجحة على بيئات الحوسبة السحابية التي تتضمن بيانات ضخمة مثل: 1- Amazon.com. 2- facebook. 3- google.