Big Data - Tim Smith

Translator: Andrea McDonough Reviewer: Jessica Ruby

Çeviri: Can Boysan Gözden geçirme: Selda Yener

Big data is an elusive concept.

Büyük veri tarifi zor bir kavram.

It represents an amount of digital information,

Saklaması, aktarımı

which is uncomfortable to store,

veya analizi zor olan

transport,

dijital bilgilerin

or analyze.

miktarını yansıtıyor.

Big data is so voluminous

Büyük veri öyle geniş ki

that it overwhelms the technologies of the day

günümüz teknolojisini istila ediyor

and challenges us to create the next generation

ve bizi sonraki jenerasyonun veri saklama araçlarını

of data storage tools and techniques.

ve tekniklerini üretmeye zorluyor.

So, big data isn't new.

Büyük veri yeni bir kavram değil.

In fact, physicists at CERN have been rangling

Aslında, CERN'deki fizikçiler

with the challenge of their ever-expanding big data for decades.

onlarca yıldır sürekli büyüyen büyük verinin zorluklarıyla uğraşıyor.

Fifty years ago, CERN's data could be stored

Elli yıl önce, CERN verileri

in a single computer.

tek bir bilgisayarda saklanabiliyordu.

OK, so it wasn't your usual computer,

Bu bilgisayar sıradan bilgisayarınız gibi değil,

this was a mainframe computer

bütün bir binayı kaplayan

that filled an entire building.

bir ana sistem bilgisayarıydı.

To analyze the data,

Veriyi analiz etmek için

physicists from around the world traveled to CERN

dünyanın her yerinden fizikçiler

to connect to the enormous machine.

CERN'e bu makineye bağlanmaya giderdi.

In the 1970's, our ever-growing big data

1970'lerde, sürekli büyüyen büyük verimiz

was distributed across different sets of computers,

CERN'de mantar gibi yayılan

which mushroomed at CERN.

farklı bilgisayar takımları boyunca dağıtıldı.

Each set was joined together

Her bir takım özel, yerinde geliştirilen ağlarda

in dedicated, homegrown networks.

birbirine bağlandı.

But physicists collaborated without regard

Fizikçilerse takımlar arasındaki sınırlara

for the boundaries between sets,

bakmasızın birlikte çalıştı

hence needed to access data on all of these.

çünkü tüm bunların üzerindeki veriye erişmeleri gerekti.

So, we bridged the independent networks together

Bu yüzden biz de bağımsız ağları

in our own CERNET.

kendi CERNET ağımızda birleştirdik.

In the 1980's, islands of similar networks

1980'lerde,

farklı lehçeler konuşan benzer ağ adaları

speaking different dialects

sprung up all over Europe and the States,

tüm Avrupa ve ABD'ye yayıldı,

making remote access possible but torturous.

uzaktan erişim mümkün ama eziyetliydi.

To make it easy for our physicists across the world

Tüm dünyadaki fizikçilerimizin

to access the ever-expanding big data

CERN’de saklanan ve sürekli gelişen büyük veriye

stored at CERN without traveling,

oraya gitmeden erişimini

the networks needed to be talking

kolaylaştırmak için

ağların aynı dilde konuşması gerekliydi.

with the same language.

We adopted the fledgling internet working standard from the States,

ABD'de yeni filizlenen internet çalışma standardını uyguladık,

bunu Avrupa'nın geri kalanı takip etti

followed by the rest of Europe,

and we established the principal link at CERN

ve esas halkayı Avrupa ile ABD arasında

between Europe and the States in 1989,

1989'da CERN'de kurduk,

and the truly global internet took off!

böylece global internet uçuşa geçti!

Physicists could easily then access

Ardından fizikçiler kolaylıkla

the terabytes of big data

büyük verinin terabaytlarına dünyanın her yerinden

remotely from around the world,

uzaktan erişebilir,

generate results,

sonuç üretebilir

and write papers in their home institutes.

ve ev sahibi kurumlarda makale yazabilir oldular.

Then, they wanted to share their findings

Sonra, bulgularını diğer tüm meslektaşlarıyla

with all their colleagues.

paylaşmak istediler.

To make this information sharing easy,

Bu bilginin paylaşımını kolaylaştırmak için

we created the web in the early 1990's.

1990'ların başında internet ağını yarattık.

Physicists no longer needed to know

Fizikçilerin artık bilgiyi bulmak

where the information was stored

ve ona internette ulaşmak için

in order to find it and access it on the web,

nerede saklandığını bilmeleri gerekmiyordu,

an idea which caught on across the world

bu, dünya genelinde rağbet gören

and has transformed the way we communicate

ve günlük yaşamdaki

in our daily lives.

iletişim şeklimizi değiştiren bir fikirdi.

During the early 2000's,

2000'lerin başında,

the continued growth of our big data

büyük verimizin devam eden gelişimi

outstripped our capability to analyze it at CERN,

bilgisayarlarla dolu binalarımız olsa da

despite having buildings full of computers.

onu CERN'de analiz etme becerimizi geride bıraktı.

We had to start distributing the petabytes of data

Petabaytlık verileri,

to our collaborating partners

yüzlerce farklı kurumdaki

in order to employ local computing and storage

yerel bilgi işlemi ve belleği kullanmak için

at hundreds of different institutes.

ortaklarımıza dağıtmak zorundaydık.

In order to orchestrate these interconnected resources

Birbirine bağlı bu kaynakları

with their diverse technologies,

onların farklı teknolojileriyle düzenlemek için

we developed a computing grid,

bir hesaplama kılavuzu geliştirerek

enabling the seamless sharing

dünya çapındaki bilgi işlem kaynaklarının

of computing resources around the globe.

kesintisiz paylaşımını devreye soktuk.

This relies on trust relationships and mutual exchange.

Bu güven ilişkilerine ve karşılıklı değiş tokuşa dayanıyor.

But this grid model could not be transferred

Ama bu şebeke modeli,

out of our community so easily,

ne herkesin paylaşacak kaynağının olduğu

where not everyone has resources to share

ne de şirketlerin aynı derecede

nor could companies be expected

güvene sahip olmasının beklendiği

to have the same level of trust.

bir topluluğun dışına kolaylıkla çıkabilirdi.

Instead, an alternative, more business-like approach

Bunun yerine son zamanlarda,

for accessing on-demand resources

talep edilen kaynaklara erişim için

has been flourishing recently,

alternatif ve daha sistematik bir yaklaşım olan

called cloud computing,

"bulut bilişim" denilen

which other communities are now exploiting

diğer toplulukların büyük verilerini analizde

to analyzing their big data.

bugün kullandığı bu teknoloji gelişiyor.

It might seem paradoxical for a place like CERN,

Bu durum CERN gibi bir yer için çelişkili görünebilir;

a lab focused on the study

büyük veri kadar devasa bir şeyin kaynağı olan

of the unimaginably small building blocks of matter,

maddenin hayal edilemeyecek derecede küçük yapı taşlarını

to be the source of something as big as big data.

araştırmaya odaklanan bir laboratuvar.

But the way we study the fundamental particles,

Ama temel parçacıkları çalışma yöntemimiz,

as well as the forces by which they interact,

etkileşime girdikleri güçlerin yanı sıra

involves creating them fleetingly,

onları geçici olarak yaratmayı,

colliding protons in our accelerators

protonları hızlandırıcılarımızda çarpıştırmayı

and capturing a trace of them

ve onlar ışık hızına yaklaşırken

as they zoom off near light speed.

izlerini yakalamayı içeriyor.

To see those traces,

Bu izleri görmek için,

our detector, with 150 million sensors,

150 milyon sensörlü dedektörümüz

acts like a really massive 3-D camera,

gerçekten büyük bir 3-D kamera gibi hareket ederek

taking a picture of each collision event -

her bir patlama olayını resimliyor,

that's up to 14 millions times per second.

bunu saniyede 14 milyon kez yapıyor.

That makes a lot of data.

Bu, çok sayıda veri demek.

But if big data has been around for so long,

Peki büyük veri bu kadar zamandır varsa

why do we suddenly keep hearing about it now?

neden birden onunla ilgili haberler duymaya başladık?

Well, as the old metaphor explains,

Eski bir metaforda denildiği gibi

the whole is greater than the sum of its parts,

''bütün, kendi parçalarının toplamından daha büyüktür''

and this is no longer just science that is exploiting this.

artık bu gerçekten istifade eden sadece bilim değil.

The fact that we can derive more knowledge

İlişkili bilgileri birbirine bağlayarak

by joining related information together

ve bağıntıları saptayarak

daha çok bilgi elde ettiğimiz gerçeği

and spotting correlations

can inform and enrich numerous aspects of everyday life,

günlük yaşamın birçok yönünü bilgilendirip zenginleştirebilir,

either in real time,

bunu trafik veya mali durumlar gibi

such as traffic or financial conditions,

gerçek zamanlı,

in short-term evolutions,

tıp veya meteoroloji gibi

such as medical or meteorological,

kısa süreli gelişmeler

or in predictive situations,

veya iş, suç ve hastalık trendleri gibi

such as business, crime, or disease trends.

öngörüsel durumlarda yapabilir.

Virtually every field is turning to gathering big data,

Neredeyse her alan büyük veri toplamaya yöneliyor,

with mobile sensor networks spanning the globe,

bunu da tüm dünyayı kapsayan mobil sensör şebekeleriyle,

cameras on the ground and in the air,

yerdeki ve havadaki kameralarla,

archives storing information published on the web,

internette yayınlanan bilgi saklayan arşivlerle

and loggers capturing the activities

ve tüm dünyadaki Internet kullanıcılarının

of Internet citizens the world over.

aktivitelerini yakalayan kaydedicilerle yapıyorlar.

The challenge is on to invent new tools and techniques

Zorlu görev

to mine these vast stores,

bu geniş bellekleri araştırıp bulmak,

to inform decision making,

karar vermeyi bilgilendirmek,

to improve medical diagnosis,

tıbbi teşhisleri geliştirmek

and otherwise to answer needs and desires

ve diğer yandan yarının toplumunun ihtiyaç ve isteklerine cevap vermek için

of tomorrow's society in ways that are unimagined today.

bugün hayal edilemeyen yöntemlerle yeni aygıtlar ve teknolojiler icat etmek.