Cilt:01 Sayı:01 (2018)

Permanent URI for this collection

https://dspace.ankara.edu.tr/handle/20.500.12575/70033

Browse

Browsing Cilt:01 Sayı:01 (2018) by Author "AKTAN, Ertuğrul"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Büyük Veri: Uygulama Alanları, Analitiği ve Güvenlik Boyutu
    (Ankara Üniversitesi, 2018) AKTAN, Ertuğrul; BEYAS Koordinatörlüğü
    Dünyadaki veri hacmi ve veri çeşitliliği, insanlık tarihinde daha önce hiç görülmediği hızda artmaktadır. İnternet teknolojilerinin ve sosyal medyanın hayatımızın her evresine ve hatta cep telefonlarımıza girmesiyle, insanlar günlük faaliyetlerinde bile veri üretir duruma gelmiştir. Dünün manuel olarak çalışan araç gereçleri, bugün akıllı cihazlar olarak anılmakta ve hemen hepsi sensörleri vasıtasıyla veri üretmektedir. Bu kadar yoğun ve farklı verinin farklı kaynaklardan giderek artan bir şekilde üretilmesi, yeni bir kavramı ortaya çıkarmıştır: "Büyük Veri". Büyük veri yüksek hacim, hız ve çeşitlilikte üretilen yapısal, yarı yapısal ve yapısal olmayan veri bütünüdür. Birçok endüstriyel alan, yeni veri üreterek veya mevcut veriyi sayısallaştırarak büyük veriye kaynak oluşturmaktadır. Organizasyonların rekabet avantajı kazanmasında, bilgi önemli bir üretim faktörüdür. Bu noktada büyük verinin bilginin ham maddesi olması ve dolayısıyla karar verme süreçlerini etkilemesi, büyük veri analitiğinin önemini artırmaktadır. Büyük veriden ekonomik değer elde edilebilmesi için, doğruluğu sağlanmış verinin ileri analitik yöntemlerle işlenmesi gerekmektedir. Bugün, ekonomik ve ticari faaliyetlerden kamu yönetimine, ulusal güvenlikten bilimsel araştırmalara kadar birçok alanda, büyük veri ve analitiğinden yararlanılmaktadır. Hergün 2,5 eksabayt (1 eksabayt=1.073.741.824 gigabayt) hacminde verinin üretildiği günümüzde, dünün ilişkisel veritabanı ve yapısal sorgulama dilleri ile büyük veri analitiğinin gerçekleştirilmesi mümkün gözükmemektedir. Büyük veriyi işlemek adına başta Hadoop, Eşle-İndirge (Map-Reduce) olmak üzere, Hive, Hcatalog, Hbase, MPP (Massively Parallel Processing), PIG, Mahout, NoSQL ve Cassandra gibi dağıtık dosya sistemleri üzerinde çalışan ileri analitik yöntemlerden yararlanılmaktadır. Büyük veri analitiği, sunmuş olduğu faydaların yanı sıra kişisel bilgilerin mahremiyetini tehlikeye atabilecek güvenlik zafiyetlerini de oluşturabilmektedir. Bu çalışmada; büyük veri olgusu, bileşenleri ve kaynakları boyutunda ele alınmış, büyük verinin uygulama alanlarında sağladığı avantajlar üzerinde durulmuş, büyük veri analitiği süreçleri ve ileri analitik yöntemlerden, dağıtık dosya sistemi üzerinde Eşle-İndirge modelini çalıştıran Hadoop yazılım mimarisinin işleyişi incelenmiştir. Bununla birlikte büyük verinin sunduğu avantajların yanı sıra oluşturduğu güvenlik sorunları da irdelenmiş ve bu kapsamda alınması gereken güvenlik önlemleri değerlendirilmiştir.