Etiket Bulutu

Benchmark Convert_IMplicit Database High Availability Database Mirroring datawarehouse dimension table dmv Dynamic Data Masking Execution Execution Plans fact table Failover Cluster Node ekleme Failover Clustering FileStream generate script High Availability Implicit Instant File Initialization index Kinect Linux Live Query Statistics Log Shipping Mirroring object explorer object explorer details ODBC Driver pass performance performance tuning Plan Handle Planü Power View reporting services rol Row Level Security script sql serer 2016 sql server SQL Server 2008 SQL Server 2008 Log Shipping SQL Server 2012 SQL Server 2012 installation SQL Server 2012 Kurulumu SQL Server Backup SQL Server da Backup planı SQL Server da Maintenance Plans oluşturma SQL Server database mirroring SQL Server Disaster Recovery sql server dynamic management views SQL Server Failover Cluster SQL Server High Availability SQL Server Log Shipping SQL Server Maintenace Plans sql server performans SQLDIAG SQLDIAG Troubleshooting T24 Temenos truncate table t-sql unique index performance 1. Dünya savaşı istatistikleri 1456 451 ACID advanced analytics Advanced Data Analytics Affinity algı Alter index Alter table ALTER TABLE .. ALTER COLUMN Altın Oran Always On ALWAYSON AlwaysOnDemoTool amazon web services kinesis AMR analiz analysis service Ankara Antivirus apache kafka Arduino Article Assembly asymmetric audit Authentication Auto Growth Availability Group azure Azure Backup azure event hub partition azure event hubs azure event hubs servisi azure event hubs veri edinme Azure File Share Azure Fiyatlandırma Azure HDInsight Azure Hizmet Modelleri Azure ML Azure New Portal Azure Pricing Azure Queue azure sql database configuration azure sql database kullanımı azure sql database stream veriyi tutma azure sql database table partitioning Azure Storage azure stream analytics azure stream analytics dashboard azure stream analytics ölçeklendirilmesi azure stream analytics servisi Azure Table BA Backup backup encyrption backupset Bakım BASE bellek Best Practice BI Semantic Model Big Data Big User blocking blocking disable trigger blocking enable trigger Buffer Cache buffer pool Buffer Pool Extension bulk logged Buluta Veri Depolama Buluttaki Disk Business Analytics Conference business intelligence Büyük Veri Case Central Management Server certificate changed data capture Cloud Computing Cloud DR CLR Cluster clustered columnstore index Clustered Index Code Snippets Cold Purging collation column store column-level columnstore ColumnStore Indexes Compress ComputerNamePhysicalNetBIOS Concurrency Conditions Contained Database Contained Databases convert CONVERT_IMPLICIT Corruption Credentials cube DAC Dashboard Tasarımı data cleansing Data Compression Data Consistency Model data encryption data matching data mining Data Page data profiling data quality Data Services Data Warehouse Design Database database list Database Management Sistem database master key Database Mirroring Database Snapshot database trigger database-level Data-Ink Ratio datasets datasource DataZen date date dimension db_owner DBA DBCC dbcc dropcleanbuffers dbcc freeproccache DBMS dbo user DDL deadlock debugging DecryptByKey DecryptByPassPhrase deleted bitmap delta store Denali Denali SSAS deny database list deşifre detail index developer DIFFERENTIAL BACKUP DirectQuery Dirty Read Disaster Recovery Distribution Yapılandırma Distributor Distributor Agent dm_server_services DMF DMO DMV document db dosya bazlı şifreleme dqs dr Dynamic Management Function Dynamic Management Object Dynamic Management View ecrypt Effected Report Design Techniques Eğitim EncryptByKey EncryptByPassPhrase encryption endpoint Environment Variable error Error 5030 Error Log Estetik Raporlama Estimated Rows Eş Zamanlılkk Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri Etkinlik ETL event Event Viewer except;intersect;sql execution Execution Plan export formats extended events Extended Stored Procedure Facets Failover Failover Cluster fast n execution plan FETCH NEXT FILELISTONLY FILLFACTOR File Table file-level FileStream Filter Pack Filtered Index First_Value Flat File fn_repl_hash_binary Focal Point foreignkey FORMAT Forwarded Record forwarded_record_count ftp task FULL BACKUP Full Recovery Full-Text Search functions Gartner Geocluster Gerçek Zamanlı Dashboard gestalt Golden Ratio görsel duyu group by Güvenlik ha Hadoop hafıza Hash HASHBYTES HEADERONLY headers footers Heap Hekaton hicri High Availability hijr Hiyerarşi Hybrid Cloud IaaS Index Index Scan In-Memory InMemory DW In-Memory DW InMemory OLTP In-Memory OLTP Internet of People Internet of Things IO IOT IoT nedir Isolation Level indeks index inmemory in-memory oltp internet of things isolation level istatistik istatistikler İş zekası İzolasyon Seviyesi Job json json support knowledge base kolon-satır bazlı kurulum küp Lag Lansman latch Lead linked server lock locking locking hints Log Backup Log Reader Agent Log Shipping login Lost-Update LQS Machine Learning Maintenance Management Studio matrix Max Text Replication Size mdx memory Memory Optimization Advisor Memory Optimized Table Memory Optimized Tables merge Merge Agent merge kullanımı Merge Publication Merge Replication merge type 1 slowly changing dimension merge type 1 slowly changing dimension örneği merge type 1 vs type 2 scd merge type 2 slowly changing dimension merge type 2 slowly changing dimension örneği merge type 3 slowly changing dimension merge type 4 slowly changing dimension message Microsoft Advanced Data Analytics Çözümleri microsoft azure Microsoft Bulut Microsoft Sanal Akademi Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 2014 Yenilikleri Microsoft SQL Server 2016 Mirror mirroring missing index Monitoring move Msdb multi_user multiversion concurrency control MVP MVP Roadshow MySnippet Named Pipes Natively Store Procedures Natively Stored Procedures Nesnelerin İnterneti Network Binding Order NoEngine Approaches nonclustered columnstore index Non-Repetable Read NoSQL NoSQL Approaches NoSQL Dünyası object explorer Odak Noktası ODBC Office 365 Offline OFFSET olap OLAP Backup OLE DB OLTP Online Index order attributes Otomatik Büyüme OVER PaaS PAD_INDEX page out page properties PAGE RESTORE PAGEIOLATCH paging parameters partition partitioning PASS PASS Summit PASS Summit 2014 Performance Performance Tuning performans performans tuning Phantom Read pivot Policies Policy Based Management Filtreleme Policy Management Power BI Power BI Dashboard Power BI Rest API power bi power view PowerBI PowerBI for Office 365 powerbi PowerMap PowerPivot PowerQuery powershell powershell ile sql yönetimi PowerView PowerView raporlarının web sayfalarına gömülmesi precon Primary Key primarykey Project Deployment Model Project Variable Protokol Proxy Proxy Account Publisher Purging on Independent Tables QL Server 2014 Yenilikleri Que Reader Agent Query Plan query store R Range Raporlama Raporlama Projeleri için Strateji Belirleme Raporlama Projelerine Hazırlık Read Committed Read Uncommitted RealTime Dashboard Rebuild RECONFIGURE RECONFIGURE WITH OVERRIDE Recovery model Relational Engine relationships Rename SSRS Database Repeatable Read Replication Replication Monitoring replikasyon report manager web site report parts reporting service reporting services reporting servis Resource Governor RESTORE Restore Database Restore Generate Restore Generate Script Restore transaction log rollback rs Rule of Thirds sa user SaaS sayfalama scd 3 demo scd karşılaştırma scd type 4 demo Scheduling Schema Comparison script Security segment elimination select into Self-Service BI Semantic Search Serializable Server Core SERVERPROPERTY Service services shared data sources shared datasets Shared Memory sharepoint Sharepoint 2010 ShowPlan Shrink simple recovery sing_user sliding window Slowly Changing Dimension snapshot Snapshot Agent Snapshot Publication Snapshot Replication Snippet snowflake sorting sp_configure sp_describe_first_result_set sp_server_diagnostics sp_spaceused sql SQL Agent Job SQL Azure sql bilgi yarışması SQL CLR SQL DIAG SQL DIAG Performans verisi toplama SQL endpoint SQL Login SQL Onculeri SQL Öncüleri sql script sql server SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2011 CTP3 SQL Server 2011 Denali SQL Server 2012 SQL Server 2012 CTP3 SQL Server 2012 RC SQL Server 2012 RC0 SQL Server 2012 ShowPlan Enhancements SQL Server 2012 T-SQL Enhancements SQL Server 2014 Sql Server 2014 Cardinality Estimator SQL Server 2014 Yenilikleri sql server 2016 SQL Server 2016 New Features SQL Server 2016 Yenilikleri sql server agent sql server assembly ekleme SQL Server Authentication sql server cast ve convert sql server clr integration sql server clr kullanımı sql server clr örnek sql server cluster SQL Server Code Name Denali SQL Server da Kullanıcı Yaratma SQL Server Database Project sql server dmv ve dmf sql server execution plan temizleme SQL Server Express Backup sql server fast n option örneği sql server fast n seçeneği SQL Server login sql server management stdio sql server merge into örnek sql server merge komutu sql server merge performnas sql server merge type 1 scd sql server merge type 2 scd sql server merge type 3 scd SQL Server Mobile Report Publisher SQL Server Network Interface SQL Server Onculeri SQL Server Öncüleri SQL Server Öncüleri Ankara SQL Server Performance sql server performans SQL Server Profiler SQL server recovery model SQL Server Reporting Services SQL Server Restore Generate Script SQL Server sa SQL Server Security SQL Server SQL DIAG sql server tarih dönüşüm işlemi sql server tarihsel veriler ile çalışma SQL Server User SQL Server yetki SQL Server yetkilendirme sql servera .net kodu ekleme SQL Serverda yetkilendirme nasıl SQL Serverda yetkilendirme nasıl yapılır sql to oracle linked server sql türkiye SQL User With Password sql yarışma SQLCMD sql'den oracle'a linked server SQLDIAG SQLDIAG Report SQLOS sqlsaturay SQLSaturday SQLSaturday #182 SQLSaturday #359 sqlsaturday #451 sqlserveronculeri ssas SSAS 2012 SSIS SSIS 2012 ssis SSMS SSMS Project SSMS Solution ssrs Stanby Database star schema STOPAT STOPBEFOREMARK STORAGE Storage Engine stored procedure stream analytics job subreports Subscriber Subscription subscriptions symmetric SYS sys.dm_db_index_physical_stats sys.dm_db_index_usage_stats sys.dm_db_missing_index_columns sys.dm_db_missing_index_details sys.dm_db_missing_index_group_stats sys.dm_db_missing_index_groups sys.server_principals sysadmin System Databases System View şifre şifreleme table table difference TableHasClustIndex TableHasIdentity TableHasPrimaryKey Tablet PC Tabular Mode Tabular Model TCP/IP TDE Tempdb time series Transaction Transactional Publication Transactional Replication Transparent Data Encryption trigger Troubleshooting TRY_CONVERT TRY_PARSE tsql t-sql T-SQL 2012 tsql mistakes Undocument union unionall Updatable ColumnStore İndex upgrade Veri ambarı veri edinme seçenekleri Veri Güvenliği Veri Hizmetleri Veri madenciliği Veri Mürekkep Oranı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tipi Veri Tutarlılık Modelleri Veri Yönetimi Evrimi verinin evrimi Veritabanı oluşturmak VERİTABANI YEDEKLEME STRATEJİLERİ veritabanı yedeklerinin şifrelenmesi Veritabanı Yöneticisi Veritabanı Yönetimi VeritPaq view any database Visual Studio VTYS web services Webcast Windows 7 Windows 8 Windows Authentication Windows Azure Windows Failover Clustering wmi WRITELOG xevents xp_sqlagent_enum_jobs YEDEKLEME STRATEJİLERİ Yedekli Çalışma Yetkilendirme Yiğit Aktan ysfkhvc yusuf kahveci Yüksek Erişilebilirlik Yüksek Süreklilik zip

Advanced Data Analytics Kavramına Giriş ve IoT (Internet of Things) Nedir?

Ekleyen: Abdullah ALTINTAŞ Bilge Adam Takım Lideri Tarih:01.06.2016 Okunma Sayısı:1139


Uzun zamandır blogumda vakit buldukça teknik konular hakkında yazı yazmaktayım. Yoğun iş temposuna rağmen fırsat buldukça yeni bir şeyler yazmak, karşılaşılan hatalara ait çözümleri paylaşmak insana keyif veriyor. Ayrıca yeni çıkan teknolojiler ve güncel ürünlere ait bilgileri Türkçe içerik olarak sunmak da sektördeki Türkçe içerik sorununa kısmen de olsa bir çözüm sağlıyor. Bugüne kadar ağırlıklı olarak yazdığım bloglarımdaki makaleler Microsoft SQL Server, İş Zekası ve Oracle ağırlıklı bir içeriğe sahipti. Son zamanlarda revaçta olan ve üzerinde daha fazla çalışma ve araştırma fırsatı bulduğum yeni bir kategori daha artık gündemime girdi: Advanced Data Analytics. Hatta bu başlık altında yazmayı planladığım yazılar için sitede ayrı bir kategori bile oluşturdum, kullanıcılar daha rahat erişebilsinler diye. Umarım faydalı olur.
 
Advanced Data Analytics kategorisi altında standart ilişkisel veritabanı sistemlerinden farklı olarak Data Science konularına ağırlıklı olarak yer vereceğim. Bu kapsamda hem iş hayatımda, hem yüksek lisans eğitimi bitirme projemde üzerine yoğunlaştığım konular hakkında hem de yeni teknolojiler hakkında yazılar paylaşmayı düşünüyorum. Bunlar arasında Machine Learning, Stream Analytics, Event Hubs, Big Data, NoSQL gibi konular başlıca ana konularımız olacaktır. Zamanla yazılan konu başlıklarını çeşitlendirmemiz de mümkün tabii.
 
Bu kapsamda ilk olarak son zamanlarda çok sık karşımıza çıkmaya başlayan bir kavramdan bahsetmek istiyorum: IoT. Namı diğer Internet of Things. Her ne kadar Türkçe’ye Nesnelerin İnterneti olarak çevrilse de ben Internet of Things kavramının daha açıklayıcı olduğunu düşünenlerdenim :)
 

 
Peki nedir bu IoT? Bu kadar gündeme gelmesinin sebebi ne olabilir hiç düşündünüz mü? Aslında bu sorunun cevabı teknolojinin gelişimine ve evrimine bağlı. Günümüzde gelişen teknoloji sayesinde hayatımız o kadar kolaylaşıyor ki bazen bu durumun farkına bile varamıyoruz. Eskiden üzerine zaman ayırdığımız, bizi fazlasıyla meşgul eden hatta bazı durumlarda yapmamızın imkansız olduğu bazı şeyleri şimdi çok daha rahat bir şekilde gerçekleştirebiliyoruz. Mesela faturalarınızı düşünün. Eskiden elektrik, su, telefon, doğal gaz gibi faturaları ödeyebilmek için her ay ilgili kurumun oturduğunuz bölgeye en yakın şubesine/ödeme noktasına giderek (Babam hala bu yöntemi tercih ediyor :) ) faturaları ödemekteydik. Bu bize hem zaman hem de ulaşım vb. konularda ek maliyete mal oluyordu. Bir de günümüzde geldiğimizi durumu konuşacak olursak oturduğumuz yerden, bir bilgisayar veya tablet yardımıyla kullandığımız bankanın internet şubesinden hızlıca bu gibi işlemleri gerçekleştirebiliyoruz artık. Zamandan tasarruf etmekle kalmıyor aynı zamanda ulaşım vb. ek masraflarla da uğraşmıyoruz.
 
Fatura ödeme işlemini gerçekleştirmek için bir bilgisayar veya tablet kullanabileceğimizden bahsetmiştik. Artık durum bunlarla da sınırlı değil aslında. Neredeyse herkesin elinde olan ve artık hayatımızın bir parçası haline gelen akıllı cep telefonları sayesinde internet bağlantısı sayesinde her hangi bir yerde fatura ödeme, para transferi, alış veriş yapma gibi bir çok işlemi çok rahat gerçekleştirebilmekteyiz. Akıllı cep telefonları o kadar çok hayatımıza girmiş durumda ki bazen bir anlığına hayatımızdan çıkmış olsalar diye düşünmek istiyorum, sonra korkup vazgeçiyorum :)
 
Yine benzer şekilde eskiden belediye otobüsleri, tren vb. toplu ulaşım araçlarına binmek için kağıttan üretilen biletler satın alır ve bunlarla yolculuk ederdik. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte şimdi artık elektronik kartlar sayesinde istediğimiz zaman istediğimiz ulaşım aracına bu kartlarla binmek mümkün olabiliyor. Tabii yeterli bakiyeniz kartta mevcutsa :)
 

Bkz: https://www.youtube.com/watch?v=was27agP7A4

Alışveriş alışkanlıklarımız bile gelişen teknolojiyle değişiyor. Eskiden o mağaza senin bu mağaza benim dolaşıp istediğimiz ürünleri ararken, şimdi markaların internet sayfaları üzerinden istediğimiz bütün ürünleri inceleyip, istediğimiz renk ve bedeni sepete ekleyip kredi kartıyla ödemeyi yaparak işlemi tamamlayabiliyoruz.
 
Gördüğünüz üzere teknolojinin gelişmesiyle artık her yerde yeni teknolojinin nimetlerinden faydalanmaya başlıyoruz. Hayatımızın neredeyse her alanında teknoloji ağırlığını giderek daha da fazla hissettiriyor. Tabii ne kadar çok teknolojiyi hayatımıza sokarsak o kadar da dijital yaşama ve büyük verilerin oluşmasına olanak sağlamış oluyoruz. Örneğin bahsetmiş olduğumuz akıllı cep telefonlarımız, kullanmış olduğumuz elektronik ulaşım kartlarımız, kredi kartlarımız bizler için devamlı anlık olarak veri üretiyor. Bu gibi nesneleri / cihazları aslında Internet of Things kapsamına dahil etmemiz gerekiyor. Sadece Türkiye’de yaklaşık olarak 50 milyon cep telefonu olduğunu, yine sadece İstanbul’da yaklaşık olarak 17 milyon insanın yaşadığını ve büyük çoğunluğunun toplu ulaşımı bir şekilde tercih ettiğini düşünürsek anlık olarak ne kadar büyük bir verinin üretildiğini de anlamış oluruz. Kapsamımızı Türkiye’den çıkartıp bütün dünyayı ele aldığımızda çok daha büyük verilerin üretildiğini, çok daha farklı nesnelerin insanların hayatına bir şekilde girdiğini görebilmekteyiz.
 
Örneğin akıllı ev sistemleri, akıllı araç sistemleri, sosyal medya, akıllı çevre bilimi sistemleri, akıllı sağlık sistemleri, akıllı trafik ve ulaşım sistemleri gibi sayılabilecek bir çok konuda artık nesneler bizler için veri üretiyor ve bu büyük veriler de biz veritabanı uzmanlarının ilgi alanına doğal olarak dahil oluyor. Aşağıda 60 saniye içerisinde dünya üzerinde üretilen veri miktarını gösteren bir şekil görmektesiniz. Sadece bu şekle bakmak bile bizlere büyük veri dünyasının ne kadar önemli bir yere doğru gittiğini gösteriyor.
 

IoT cihazları ve diğer ortamlar nedeniyle üretilen bu kadar büyük verilerle çalışabilmek için normal ilişkisel veritabanı sistemi bakış açımızı biraz değiştirip Data Science konularına bakmak sektörde yer alan bizler için giderek önem kazanıyor. Üstelik bu gelişim ivmesi arttıkça Big Data ve Data Analytics gibi başlıklarda daha çok iş alanı ve çalışma fırsatı da karşımıza aynı oranda çıkacaktır. Sektörde olan veya sektöre girmeyi hedefleyen gençler için bu da gözardı edilmemesi gereken bir gerçek olarak karşımızda duruyor.
 
Bu yazı ile kısaca bahsettiğimiz Advanced Data Analytics, Internet of Things, Data Science gibi konuların detaylarını bundan sonraki yazılarımda yine bulabileceksiniz. Özellikle IoT gibi nesnelerin ürettiği büyük verilerin nasıl elde edileceği, bu kadar büyük miktarda verinin nerede saklanabileceği, nasıl analiz edilerek doğru kararlar alınmasının sağlanabileceği gibi konularda yazılar sırayla gelecek. Bu kapsamda özellikle kullanım kolaylığı sağlaması açısından Microsoft ürünleri başta olmak üzere diğer teknoloji sağlayıcılarının ürünlerini de karşılaştırmalı olarak sizlerle buluşturmak istiyorum. İlgi duyanlar için güzel bir yazı serisi olabileceği düşüncesindeyim. Umarım okurken, benim yazarken duyduğum heyecanı sizler de duyarsınız.
 
Klasik ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri (SQL Server ve Oracle gibi) ‘nin ve klasik iş zekası uygulamalarının yetersiz kaldığı bu yeni dünyada yeni çözümler karşımıza çıkacak. Bu çözümleri de sırasıyla hep beraber inceleyeceğiz. Hayatımıza her alanda giren Internet of Things kavramına kısaca bir göz attığımız bu yazımızı burada noktalıyorum. Umarım faydalı olur. Bir sonraki yazımızda büyük verinin elde edilmesi konusunu ele alacağız. Görüşmek üzere…
 
Dipnot: Yazı içinde kullanılan görsel öğeler için çeşitli kaynaklardan faydalanılmıştır.
 

yorum yaz

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız