Q：
ビッグデータエコシステムの台頭につながったのはどのような状況ですか？
A：今日のビッグデータエコシステムの出現に貢献した多くの要因がありますが、ビッグデータの存在を許可するハードウェアおよびソフトウェアの設計の幅が広いため、ビッグデータが生まれたという一般的なコンセンサスがあります。
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ビッグデータの従来の定義は次のとおりです。簡単で反復的な管理、または手作業による管理ができないほど十分に大きく複雑なデータセット。 ビッグデータセットは、単純なデータベースネットワークに収まらないデータセットとして識別されることがよくあります。これは、データを処理するサーバー側の分析に多くの作業が必要になるためです。
そのことを念頭に置いて、ビッグデータを作成したことの大部分は、ムーアの法則として知られている考え方、または2年ごとに回路上のトランジスタを2倍にし、より小さなハードウェアとデータストレージデバイス（およびより強力なマイクロプロセッサ）を作成することです。 ムーアの法則と関連して、おそらくそれが原因で、アクセス可能なソフトウェアシステムのコンピューティング能力は増加し続け、パーソナルコンピューターでさえはるかに大量のデータを処理できるようになり、ビジネスおよびバンガードシステムがデータサイズを処理できるようになりました数年前には考えられません。 個人のシステムは、消費者に透過的なプロセスで、キロバイトからメガバイトに、そしてギガバイトに移動しました。 ヴァンガードシステムは、ギガバイトからテラバイト、ペタバイトに移行し、平均的な市民にはあまり見えない方法で、ゼータバイトのような規模になりました。
ビッグデータに対応するもう1つの進歩は、ハンドラーがデータセットを処理する方法の変更です。 ハンドラーは、従来のリレーショナルデータベース設計による線形処理ではなく、Apache Hadoopや関連するハードウェア管理ピースなどのツールを使用して、データプロセスのボトルネックを解消し始めました。
その結果、私たちが住んでいるビッグデータの世界では、大規模なデータセットがデータセンターに保存および維持され、さまざまな用途のさまざまなテクノロジーによってますますアクセスされています。 商業から生態学、公共計画から医学まで、ビッグデータはますますアクセスしやすくなっています。 一方、政府機関やその他の大規模な組織は、依然としてビッグデータサイズの限界を押し広げ、さらに高度なソリューションを実装しています。
