Challenge BigData-3: Online diagnos

Challenge BigData-3: Online diagnosis of data-intensive software. How can we monitor
and thus ensure the quality of Big Data systems during their operation? The analysis of
monitoring logs may itself be considered a Big Data problem as logs for complex systems can easily reach a large size in small periods of time. How can we use Big Data techniques
to analyse Big Data systems in operation? Can we identify undesired patterns and
deviations by analysing the massive amount of “meta-data” being collected?

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ท้าทาย BigData-3: การวินิจฉัยออนไลน์เน้นข้อมูลซอฟต์แวร์ วิธีที่เราสามารถตรวจสอบได้อย่างไรและจึง มั่นใจในคุณภาพของระบบข้อมูลระหว่างการทำงานของพวกเขา การวิเคราะห์ของตรวจสอบแฟ้มบันทึกของตัวเองถือปัญหาใหญ่เป็นบันทึกสำหรับระบบที่ซับซ้อนสามารถเข้าถึงมีขนาดใหญ่ในช่วงเวลาที่เล็ก วิธีการที่เราสามารถใช้เทคนิคข้อมูลขนาดใหญ่ในการวิเคราะห์ข้อมูลระบบการทำงาน เราสามารถระบุรูปแบบที่พึงประสงค์ และความแตกต่าง โดยวิเคราะห์ปริมาณมหาศาลของ "meta-ข้อมูล" การเก็บรวบรวม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ท้าทาย BigData-3: การวินิจฉัยออนไลน์ของซอฟต์แวร์ข้อมูลจำนวนมาก วิธีการที่เราสามารถตรวจสอบ
และทำให้มั่นใจในคุณภาพของระบบข้อมูลขนาดใหญ่ระหว่างการดำเนินการของพวกเขา? การวิเคราะห์
การตรวจสอบบันทึกตัวเองอาจได้รับการพิจารณาเป็นปัญหาข้อมูลขนาดใหญ่เป็นบันทึกสำหรับระบบที่ซับซ้อนสามารถเข้าถึงขนาดขนาดใหญ่ในช่วงเวลาเล็ก ๆ ของเวลา วิธีการที่เราสามารถใช้เทคนิคข้อมูลขนาดใหญ่
ในการวิเคราะห์ระบบข้อมูลขนาดใหญ่ในการดำเนินงาน? เราสามารถระบุรูปแบบที่ไม่พึงประสงค์และ
การเบี่ยงเบนโดยการวิเคราะห์จำนวนมากของ "ข้อมูลเมตา" ถูกเก็บรวบรวม?

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความท้าทาย bigdata-3 : ออนไลน์การวินิจฉัยข้อมูลเข้มซอฟต์แวร์ วิธีที่เราสามารถตรวจสอบจึงมั่นใจในคุณภาพของระบบใหญ่ข้อมูลในระหว่างการดำเนินงานของพวกเขา การวิเคราะห์การตรวจสอบบันทึกตัวเองอาจจะถือว่าเป็นปัญหาใหญ่ เช่น บันทึกข้อมูลสำหรับระบบที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายสามารถเข้าถึงขนาดใหญ่ ในช่วงเวลาเล็ก ๆของเวลา วิธีที่เราสามารถใช้เทคนิคข้อมูลใหญ่วิเคราะห์ระบบข้อมูลใหญ่ในการดำเนินการ ? เราสามารถระบุรูปแบบที่ต้องการและการเบี่ยงเบน โดยวิเคราะห์ปริมาณมหาศาลของข้อมูล meta " ถูกเก็บ ?