PROGRAMLAMADA YENİ EĞİLİMLER - Deneme Sınavı - 9

Genel bulut yapılarında depolama, yazılım ve diğer kaynaklar, hizmet sağlayan şirket tarafından son kullanıcılara sunulur. Hizmet, kullandığın kadar öde modeli ile ya da  ücretsiz olarak kullanıcılara fatura edilebilir. Sunuculara erişim, İnternet üzerinden sağlanır. Amazon EC2, Google App Engine, SalesForce.com vb. ürünleri genel bulut yapısı içerisinde sayabiliriz.

Bu hizmet tipini kullananlar, ihtiyaç duyulan donanımları satın almak yerine, elektrik ve su gibi hizmetlerde olduğu gibi “kullandığın kadar öde” prensibi ile ihtiyaç olduğu sürece ve ihtiyaç olduğu kadar kiralarlar. Bu şekilde hizmet almanın bir başka avantajı ise müşteri ihtiyaçlarına göre, kiralanan yapının dinamik bir biçimde ölçeklenebilir
olmasıdır. Müşterinin aldığı hizmetin kapasitesini, ihtiyacı ölçüsünde dakikalar hatta
saniyeler içerisinde değiştirebilme imkânı vardır.

Hizmet Olarak Altyapı kavramı İngilizce dilinde (Infrastructure as a Service olarak kullanılmaktadır. Kısaltması ise IaaS'dir.

Hizmet olarak platform ürünlerine örnek olarak ActiveState, Stackato, Apprenda,
Amazon Elastic Beanstalk, Microsoft Azure, Centurylink Appfog, CloudControl dotCloud, Engine Yard, Google App Engine, IBM Bluemix, Pivotal Cloud Foundry, Red Hat
OpenShift, Salesforce, Heroku platformlarını listeleyebiliriz.

Hizmet Olarak Yazılım İngilizce dilinde Software as a Service - SaaS olarak ifade edilmektedir.

GPU’lar grafikler üzerinde yüksek performanslı paralel işlem yapabildiği için videolar için de çeşitli kullanım alanları vardır. Bunlar video düzenleme, efekt ekleme, dijital animasyon, gerçekleme gibi işlemlerdir. Günümüzde Adobe gibi birçok firma animasyon ve simülasyonlar için çoklu GPU programlamayı kullanmaya başlamıştır.

Cihazda çalıştırılacak fonksiyonlarda __global__ anahtar kelimesi kullanılır. Fonksiyonun tanımlanma yapısı aşağıda verilmiştir ve bu fonksiyon sunucu kodundan çağrılır:

Bunlardan ilki, hafızadan rastgele seçilen bir adresin CUDA kodu ile okunabilmesidir. Bir diğeri ise bit seviyesinde işlemler ile tam sayı ve ondalıklı sayı işlemler için tam destek sağlamasıdır. GPU ile veri okuma işlemleri çok hızlı bir şekilde yapılabilmektedir. Ayrıca paralel hesaplamalarda kuyrukların veri paylaşımı için kullanabilecek hızlı bir ortak hafıza alanı sunulmaktadır.

Büyük veri beş temel bileşenden oluşmaktadır. Bunlar çeşitlilik, değer, doğrulama, veri büyüklüğü ve hızdır.

Veriler hızlı bir şekilde gelip büyük bir hacim oluşturduğu için, verinin güvenilirliğinin önemi de artmaktadır. Verinin kaynağı bilinmeli ve yalnızca doğru kişilerle paylaşılmalıdır, istenmeyen kişilerden gizlenmelidir. Dolayısıyla büyük verinin güvenliğinin sağlanması için veriye erişimin bazı kişilere açılması ve diğer kişilerden gizlenmesi büyük verinin hangi bileşenine ait bir özellik, doğrulamadır.

Büyük veri analitiğindeki işlemler, toplam beş aşamadan oluşan iki ana parçaya ayrılabilir. Bunlar şu şekildedir:

Veri yönetimi;

Veri analitiği;

CUDA’nın avantajları olduğu gibi bazı kısıtları da vardır. Bunlardan en önemlisi standart C kütüphanelerini tamamen desteklememesidir. Standart C’de derlenebilen bazı kodlar, CUDA C’de derlenememektedir. Ayrıca gerçekleme (rendering) dillerinden OpenGL ile çalışabilirliği tek yönlüdür. Yani, OpenGL kayıtlı CUDA hafızasına ulaşabilirken, CUDA OpenGL hafızasına erişememektedir.

Grafik tabanlı işlemcinin özelliklerini sıralamak

Önceleri paralel hesaplamalar, sadece merkezi işlemci birimleri üzerinde yapılmaktaydı. Ancak son zamanlarda grafik işlemci birimi üzerinde de paralel işlemler yapılmaya başlanmıştır. Grafik tabanlı işlemciler hafıza üzerindeki işlemleri çok hızlı gerçekleştirebilen ve çok sayıda alt işlemciler barındıran hesaplama bi- rimleridir. Hafıza üzerindeki esnek işlem yapabilme yetenekleri ile görüntü işleme ve basit aritmetik işlemlerin yapılması konularında oldukça hızlıdırlar. Grafik işlemci birimleri önceleri sadece piksellerin renklerini belirlemek amacı ile her bir piksel için ayrı hesaplama yapan birimlerken, günümüzde aritmetik hesaplamaların yapılmasında da yaygın biçimde kullanılmaktadırlar.

Elimizdeki verinin büyük veri olarak tanımlanabilmesi için verinin karmaşık yapıda ve hacimsel olarak büyük olması gerekir. Günümüzde büyük veri üzerinde işlem yapmaya olanak sağlayan yazılım çerçevelerinden biri Apache Hadoop’tur. Meteorolojik bilgiler, büyük veri kaynaklarına örnek olarak verilebilir. Büyük veri ile ilgili verilen bu bilgilerin hepsi doğrudur.

Metin analitiği, bir diğer adıyla metin madenciliği, bir metinden bilgi çıkarma tekniğidir.

Ses analitiği, ses verisinden bilgi çıkarma işlemi olarak tanımlanabilir. Ses analitiği genellikle çağrı merkezlerinde ya da sağlık hizmetlerinde kullanılmaktadır. Çeşitli büyük
şirketlerin çağrı merkezine günde binlerce çağrı gelmektedir. Şirketler bu çağrıları kayıt
altına almaktadırlar. Böylece ellerinde binlerce saatlik ses kayıtları bulunur. Bu kayıtlar
müşteri davranışlarını, ürünlerdeki problemleri araştırabilmek için çok değerlidir. Ancak,
bu kadar ses kaydını insanların analiz etmesi çok zordur. Bu durumda devreye ses analitiği girmektedir. Ses analitiği sistemleri, müşterinin konuşması sırasında, gerçek zamanlı
olarak sesi analiz etmekte ve müşterinin geçmiş ve şu andaki konuşmalarına dayanarak
çıkarımlar da bulunmaya çalışmaktadır.

Veri düğümü ise asıl verinin tutulduğu kısımdır. HDFS, bir veri düğümünde problem olabileceğini düşünerek, veri güvenliğini sağlamak amacıyla verileri her zaman birden fazla veri düğümünde saklamaktadır. Bir düğümde veriye erişimde problem oluştuğunda, diğer veri düğümünden erişim sağlanmaktadır.

MapReduce işleminin gerçekleşmesinde takip edilecek aşamalar Şekil 7.6’de verilmiştir. Öncelikli olarak giriş okuyucusu vasıtasıyla girdiler alınır. Sonra ne kadar haritalama
(map) yapılacaksa, veri o kadar parçaya bölünür ve haritalama işlemi gerçekleştirilir. Haritalama işleminden sonra veriler karşılaştırılır ve sıralanır. Bu aşamadaki sonuçlar azaltılıp (reduce) sonuçlar birleştirilerek ana sonuca ulaşılır.

Öncelikli olarak dosyada bulunan kayıt üç parçaya bölünür. Her bir parça işlenmek üzere farklı bir sunucuya gönderilir. Her bir sunucu haritalama programları ile verilen işi işler. Yani, her bir kelimeden kaçar tane olduğunu hesaplar. Daha sonra MapReduce sistemi sonuçları kendi içerisinde karıştırıp sıralar. Azaltma sisteminde her bir kelimeden teker teker kaç tane olduğu hesaplanır ve sonuç döndürülür.

Anlamlandırma: Büyük veri analizinde son aşama modelleme ya da sorgu sonucunda açığa çıkan sonuçların anlamlandırılarak ilgili kişilere (örneğin; şirket yöneticisi, pazarlama direktörü vb.) sunulmasıdır.