Big Data - Tim Smith

Thăm dò ranh giới của "dữ liệu lớn" (Big Data) - Tim Smith

Translator: Andrea McDonough Reviewer: Jessica Ruby

Translator: Trinh Le Reviewer: Thao My Le Ngo

Big data is an elusive concept.

Dữ liệu lớn (Big Data) là một khái niệm khó nắm bắt.

It represents an amount of digital information,

Nó đại diện cho một lượng lớn thông tin kĩ thuật số

which is uncomfortable to store,

khó lưu trữ,

transport,

di chuyển,

or analyze.

hay phân tích.

Big data is so voluminous

Dữ liệu lớn rất đồ sộ,

that it overwhelms the technologies of the day

nó lấn át các công nghệ ngày nay

and challenges us to create the next generation

và thách thức chúng ta tạo ra thế hệ tiếp theo

of data storage tools and techniques.

của công cụ và kỹ thuật lưu trữ dữ liệu.

So, big data isn't new.

Dữ liệu lớn không phải là một khái niệm mới.

In fact, physicists at CERN have been rangling

Trong thực tế, các nhà vật lý học tại CERN đã tranh cãi

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

với thách thức không ngừng mở rộng dữ liệu lớn trong nhiều thập kỷ.

Năm mươi năm trước, dữ liệu của CERN đã có thể được lưu trữ

Fifty years ago, CERN's data could be stored

in a single computer.

trong một máy tính duy nhất.

OK, so it wasn't your usual computer,

Vâng, nó không phải là máy tính thông thường của bạn,

this was a mainframe computer

nó là một máy tính chính,

that filled an entire building.

mà diện tích lấp đầy cả một toà nhà.

To analyze the data,

Để phân tích dữ liệu,

physicists from around the world traveled to CERN

các nhà vật lý học từ khắp nơi trên thế giới đến CERN

to connect to the enormous machine.

để kết nối với cái máy khổng lồ này.

Vào những năm 1970, dữ liệu lớn không ngừng phát triển của chúng ta

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

was distributed across different sets of computers,

được phân phối ra những bộ máy tính khác nhau,

which mushroomed at CERN.

mọc lên như nấm tại CERN.

Each set was joined together

Mỗi bộ gồm các máy tính được kết nối với nhau

in dedicated, homegrown networks.

bằng mạng riêng chuyên dụng.

But physicists collaborated without regard

Nhưng các nhà vật lý học cần phải hợp tác

for the boundaries between sets,

bất kể ranh giới giữa các bộ máy,

hence needed to access data on all of these.

và cần truy cập dữ liệu trên tất cả các bộ máy tính này.

So, we bridged the independent networks together

Do đó, chúng tôi tạo ra cầu nối nối các mạng độc lập lại với nhau

in our own CERNET.

tạo thành CERNET.

In the 1980's, islands of similar networks

Vào những năm 1980, rất nhiều những mạng tương tự

sử dụng các ngôn ngữ địa phương khác nhau

speaking different dialects

sprung up all over Europe and the States,

xuất hiện khắp châu Âu và Mỹ,

making remote access possible but torturous.

hỗ trợ truy cập từ xa, nhưng còn nhiều khó khăn.

To make it easy for our physicists across the world

Để giúp các nhà vật lý trên khắp thế giới

to access the ever-expanding big data

dễ dàng truy cập dữ liệu lớn ngày càng mở rộng

stored at CERN without traveling,

được lưu trữ tại CERN, mà không cần di chuyển,

the networks needed to be talking

các mạng này cần phải nói cùng một ngôn ngữ với nhau.

with the same language.

We adopted the fledgling internet working standard from the States,

Chúng tôi thông qua các tiêu chuẩn hoạt động mạng Internet của Mỹ,

followed by the rest of Europe,

và sau đó bởi châu Âu,

and we established the principal link at CERN

và chúng tôi thành lập các liên kết chính tại CERN

between Europe and the States in 1989,

liên kết châu Âu và Mỹ vào năm 1989,

and the truly global internet took off!

và mạng Internet toàn cầu thực sự cất cánh từ đó!

Physicists could easily then access

Các nhà vật lý sau đó có thể dễ dàng truy cập

the terabytes of big data

hàng terabyte dữ liệu lớn từ xa

remotely from around the world,

từ khắp nơi trên thế giới,

generate results,

nhờ đó,

and write papers in their home institutes.

viết báo cáo ngay tại viện nhà.

Then, they wanted to share their findings

Sau đó, họ muốn chia sẻ các nghiên cứu

with all their colleagues.

với các đồng nghiệp.

To make this information sharing easy,

Để giúp việc chia sẻ thông tin được dễ dàng,

we created the web in the early 1990's.

chúng tôi tạo ra trang web vào đầu những năm 1990.

Physicists no longer needed to know

Các nhà vật lý không còn cần phải biết

where the information was stored

thông tin được lưu trữ ở đâu

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

để tìm và truy cập trên mạng,

an idea which caught on across the world

ý tưởng này lan rộng ra khắp thế giới

and has transformed the way we communicate

và đã thay đổi cách chúng ta giao tiếp

in our daily lives.

trong cuộc sống hàng ngày.

During the early 2000's,

Đầu những năm 2000,

the continued growth of our big data

sự tăng trưởng liên tục của dữ liệu lớn

outstripped our capability to analyze it at CERN,

vượt xa khả năng của chúng t để phân tích chúng tại CERN,

despite having buildings full of computers.

mặc dù đã có các toà nhà đầy những máy tính.

Chúng tôi phải bắt đầu phân phối lại hàng petabyte dữ liệu

We had to start distributing the petabytes of data

to our collaborating partners

đến các đối tác hợp tác

in order to employ local computing and storage

để sử dụng và lưu trữ trên máy tính nội bộ

at hundreds of different institutes.

tại hàng trăm viện nghiên cứu.

In order to orchestrate these interconnected resources

Để sắp xếp cho các nguồn lực này kết nối với nhau

with their diverse technologies,

với các công nghệ đa dạng,

chúng tôi phát triển một mạng lưới điện toán,

we developed a computing grid,

enabling the seamless sharing

tạo điều kiện để chia sẻ thông suốt

of computing resources around the globe.

các tài nguyên máy tính trên toàn cầu.

This relies on trust relationships and mutual exchange.

Điều này dựa trên các mối quan hệ tin tưởng và trao đổi lẫn nhau.

Nhưng mô hình mạng lưới này không thể được chuyển giao

But this grid model could not be transferred

out of our community so easily,

ra khỏi cộng đồng nghiên cứu một cách dễ dàng,

nơi không phải ai cũng có nguồn tài nguyên để chia sẻ

where not everyone has resources to share

nor could companies be expected

và các công ty cũng

to have the same level of trust.

không cùng mức độ tin cậy như nhau.

Instead, an alternative, more business-like approach

Thay vào đó, một phương pháp khác thay thế, chuyên nghiệp hơn

for accessing on-demand resources

để truy cập vào các nguồn tài nguyên theo yêu cầu

has been flourishing recently,

đã được phát triển gần đây

called cloud computing,

gọi là điện toán đám mây,

which other communities are now exploiting

mà các cộng đồng hiện nay đang khai thác

to analyzing their big data.

để phân tích dữ liệu lớn.

It might seem paradoxical for a place like CERN,

Nó giống như một nghịch lý khi một nơi như CERN,

a lab focused on the study

một phòng thí nghiệm tập trung vào nghiên cứu

of the unimaginably small building blocks of matter,

những khối vật chất nhỏ mà ta khó có thể tưởng tượng

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

lại là nguồn gốc của một thứ to lớn như là dữ liệu lớn.

But the way we study the fundamental particles,

Nhưng cách mà chúng tôi nghiên cứu hạt cơ bản

as well as the forces by which they interact,

cũng như các lực, và cách chúng tương tác,

involves creating them fleetingly,

liên quan đến việc tạo ra chúng nhanh chóng,

colliding protons in our accelerators

va chạm các proton trong máy gia tốc,

and capturing a trace of them

và lưu giữ các dấu vết chúng để lại

as they zoom off near light speed.

khi chúng phóng gần với tốc độ ánh sáng.

To see those traces,

Để thấy những dấu vết này,

our detector, with 150 million sensors,

các máy nhận diện, với 150 triệu cảm ứng,

acts like a really massive 3-D camera,

hoạt động như một máy ảnh 3D cực lớn,

taking a picture of each collision event -

chụp ảnh từng va chạm một -

that's up to 14 millions times per second.

lên đến 14 triệu lần một giây.

That makes a lot of data.

Nó tạo ra rất nhiều dữ liệu.

But if big data has been around for so long,

Nhưng nếu dữ liệu lớn đã có mặt lâu như vậy,

why do we suddenly keep hearing about it now?

tại sao chúng ta đột nhiên cứ nghe nói về chúng gần đây?

Well, as the old metaphor explains,

Vâng, như phép ẩn dụ cũ giải thích,

the whole is greater than the sum of its parts,

toàn bộ là lớn hơn tổng của các bộ phận của nó,

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

và không chỉ là khoa học mới khai thác điều này.

Thưc tế là, chúng ta có thể lấy được nhiều kiến thức hơn

The fact that we can derive more knowledge

by joining related information together

bằng cách nối các thông tin liên quan với nhau

and spotting correlations

và tìm điểm tương quan,

can inform and enrich numerous aspects of everyday life,

có thể làm phong phú hơn nhiều khía cạnh của cuộc sống hàng ngày,

either in real time,

trong thời gian thực,

such as traffic or financial conditions,

như giao thông hay điều kiện tài chính,

in short-term evolutions,

trong diễn biến ngắn hạn

such as medical or meteorological,

như y tế hoặc khí tượng,

or in predictive situations,

hay để dự kiến các tình huống

such as business, crime, or disease trends.

như xu hướng kinh doanh, tội phạm, hay bệnh dịch.

Virtually every field is turning to gathering big data,

Hầu như mọi lĩnh vực đang chuyển sang thu thập dữ liệu lớn,

with mobile sensor networks spanning the globe,

với mạng lưới cảm biến di động bao trùm toàn cầu,

cameras on the ground and in the air,

máy ảnh trên mặt đất, và trong không khí,

archives storing information published on the web,

lưu trữ dữ liệu đã được công bố trên mạng,

and loggers capturing the activities

và ghi chép lưu lại các hoạt động

of Internet citizens the world over.

của các công dân mạng trên toàn thế giới.

The challenge is on to invent new tools and techniques

Thách thức là việc đầu tư vào các công cụ và kỹ thuật mới

to mine these vast stores,

để khai thác nguồn tài nguyên khổng lồ

to inform decision making,

để giúp cho việc ra quyết định,

to improve medical diagnosis,

để cải thiện việc chẩn đoán y tế,

and otherwise to answer needs and desires

còn nếu không thì để trả lời các nhu cầu vả mong muốn

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

của xã hội ngày mai bằng cách mà hôm nay không hình dung ra được.