Tuesday, Jun 18th

Last updateFri, 10 May 2019 10am

Buradasınız: Home Makale Endüstri 4.0’da Bulut Bilişim ve Büyük Veri Analitiği

Endüstri 4.0’da Bulut Bilişim ve Büyük Veri Analitiği

Özet

Yaşamımızın hemen her alanına girmiş bulunan bilişim teknolojilerinin, hem günlük işlerimizi hem de iş ve eğitim faaliyetlerimizi gerçekleştirmedeki desteği yadsınamayacak derecede önemli bir role sahiptir. Son zamanlarda adını sıkça duymaya başladığımız yenilikçi teknolojilerden biri olan Bulut Teknolojisi (Cloud Computing) de bilişim teknolojileri sektöründe yenilikçi servisler oluşturmaktadır. Çeşitli bilişim uygulama ve servislerin internetteki bir sunucuda (bulutta) bulunup, internete bağlı herhangi bir cihaz ile bu uygulama ve servislerin çalıştırılması olarak tanımlanan “Bulut Teknolojisi” ile altyapı hizmetleri, platform hizmetleri ve yazılım hizmetleri sunulabilmektedir. Bu imkanlar doğrultusunda Endüstri 4.0'ın yapı taşlarından olan büyük veri (bigdata) tanımı endüstride uygulanabilme imkanına sahip olmuştur. Algılama ve karar vermeyi artırmak için verinin analiz sürecinde yenilikçi biçimlere sahip olan hem bir varlık olarak analiz edilebilen hem de süreç olarak tanımlanabilen işlemleri kapsamaktadır. Bu yazıda büyük veriler ve bulut bilişim zorluklarını, büyük verinin kullanım alanlarına değineceğiz.

Anahtar kelimeler: Büyük veri, Bulut bilişim, Endüstri 4.0, PLM

Giriş:

Şekil 1: Endüstri 1.0’dan Endüstri 4.0’a kadar olan süreçEndüstriyel anlamda her çağın kendi özelliklerinden kaynaklanan bir ismi olmuştur. İlk mekanik dokuma tezgahının bulunmasıyla Endüstri 1.0, mezbahalarda kullanılan ilk hareketli bant ile ilk seri üretimin yapılmaya başlanmasıyla Endüstri 2.0, elektronik ve bilgisayar teknolojisinin endüstriye uygulanması ile Endüstri 3.0 ve internet ağı/bulut üzerinden bilgi sistemleri ile iletişimi veya ürünlerin birbirleri arasındaki iletişimi sonucu ortaya çıkan siber-fizik sistemlerin gerçekleştiği Endüstri 4.0 Devrimi olarak adlandırılmıştır. Bulunduğumuz dönemin ise hızlı ve çeşitlenmiş değişiminden dolayı çok fazla ismi vardır. Bunlar bilgi çağı, küresel çağ, iletişim çağı gibi. Dünyadaki hızlı değişim ve gelişmeye ayak uydurabilmenin en iyi yolu kaliteyi yükselterek rekabet gücü kazanmaktır. (Akdağ,2005)

Global pazarda müşteri beklentilerini zamanında karşılayabilmek ve rekabette öncü olabilmek önemlidir. Firmalarda her seviyede çalışanların gelişmeleri takip etmesi, benimsemesi ve yeni ürüne dönüşmesi amaçlanır. Ürün yaşam döngüsü olarak adlandırılan (Product Life Management- PLM) ortak bir platformda ürüne ait tüm mühendislik süreçlerini farklı profildeki kullanıcılara sunmaktadır. PLM, bir ürünün fikir aşamasından başlayarak kullanımına, kullanımından bertaraf olana kadar ki süreci kapsamaktadır. (Sayer ve Ülker, 2014)

Ürün yaşam döngüsü yönetimi sürecinin optimizasyonu, işletmelerin sürdürülebilir rekabet avantajlarını geliştirmeleri için giderek daha önemli bir hedeftir. Başlangıçta, bu yaklaşım bir organizasyonun iş süreçlerini bütünleştirmek ve yaşam döngüsü çalışmaları sırasında üretilen verileri daha etkin bir şekilde yönetmek ve kullanmak için geliştirilmiştir. Ortaya çıkan teknolojilerle birlikte, radyo frekansı tanımlama etiketleri ve akıllı sensörler gibi ürün gömülü bilgi cihazları, işletmelerin operasyonel düzeyde düzenli yönetiminin verimliliğini artırmak için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. 

Bilgi, karar vericilerin performansını, özellikle de kararlarının kalitesini etkileyen önemli bir başarı faktörüdür. Günümüzde, analiz edilmesi gereken organizasyon için çok miktarda veri mevcuttur. Veriler, 21. yüzyılın hammaddesi olarak kabul edilir, bu veri kümelerinden değer ve bilginin elde edilmesi ve çıkarılması için incelenmesi sağlanır. Karar vericilerde; yüksek değer, hız, çeşitlilik, doğruluk ve süreç gibi hızla değişen bu verilerden değerli bilgiler elde eder. Üretim şirketleri, böyle bir yaşam döngüsü büyük veriyi (bigdata) kullanarak stratejik bir seviyede bir çözüm geliştirmek için daha gelişmiş bir analiz yaklaşımına ihtiyaç duyar. Bununla birlikte, yaşam döngüsündeki büyük veri uygulaması, güvenilir veri eksikliği ve ürün yaşam döngüsü yönetiminin optimize edilmiş karar vermeyi desteklemek için kullanılabilecek değerli bilgiler gibi birçok zorluklarla karşı karşıya kalır. Yaşam döngüsü verilerin ve bilgilerin erişilebilirliğini ve yönetilmesini sağlamaktadır.

Bu makalede bulut bilişim ve büyük verinin ne olduğu, bigdata (büyük veri) ve bulut ilişkisinden, büyük verinin kullanım alanlarından, büyük veriler ve bulut bilişim zorluklarından bahsedilmiştir.

1. Büyük veri

Büyük veriler, veritabanlarına ve veri analizine dayalı geleneksel çözümlere alternatif sağlamayı amaçlayan popüler bir olgudur. Büyük veriler yalnızca veri depolama veya veri erişimi değildir; çözümleri, onları anlamaya ve değerlerini kullanmaya yönelik verileri analiz etmeyi amaçlamaktadır. Büyük veriler, terabayttan petabite (ve hatta exabytes'a kadar) olan veri kümelerine atıfta bulunur ve bu veri kümelerinin büyük boyutları, ortalama veritabanı yazılım araçlarının etkin şekilde yakalamak, depolamak, yönetmek ve analiz etme yeteneğinin ötesine geçer. Büyük veriler kavramı 2001'de Laney tarafından 2001'de tanımlanan 3V modeliyle tanımlanmıştır: "yüksek hacimli, yüksek hız ve çok çeşitli bilgi varlıkları, daha iyi bilgi ve karar verme için maliyet etkin, yenilikçi bilgi işleme biçimleri talep etmektedir”. Kısa süre önce 2012'de Gartner bu tanımını şöyle güncelledi: "Büyük veri, yüksek karar, içgörü keşif ve süreç optimizasyonu sağlamak için yeni işleme yöntemleri gerektiren yüksek hacimli, yüksek hız ve/veya yüksek çeşitlilikli bilgi varlıkları". Her iki tanım da büyük verilerin üç temel özelliğine değinmektedir: Hacim, Çeşitlilik ve Hız. Diğer kuruluşlar ve büyük veri uygulayıcıları, bu 3V modelini yeni bir "V": Değer dâhil ederek 4V modeline genişletti. Veracity kavramı büyük veri tanımına dâhil edilirse, bu model bile 5V'a kadar genişletilebilir.   Enerji sektöründeki kavramlar kısaca şöyle tanımlanabilir:

Hacim; verinin ne kadar büyük olduğuna dair bilgi vermektedir. Yüksek boyutta veri saklama, işleme ve analiz etmede nasıl bir sistem veya yapı geliştirileceği konusunda gerekli altyapının geliştirilmesinde ilgili kararların isabetli olarak alınmasını sağlayan en önemli özelliklerden biridir. 

Miktar veya Boyut; büyük verilerdeki boyut sebebiyle bir yerden diğer bir yere aktarım sırasında yüksek bağlantı hızı ve yüksek bant genişliğine ihtiyaç duyulmaktadır. 

Hız; verilerin toplanıldığı alanlar dikkatli incelendiğinde, veri kaynaklarında çok hızlı veri üretimi yapılabildiğinden bu veri aynı hızla işleme ortamlarına aktarılmalıdır. Sensörlerden alınan verilerin hızlıca aktarılması ve analiz edilmesi gereklidir. Bu problem doğası gereği beklenilen veya istenilen bir sonuçtur. Bu gibi durumlarda hız önemlidir.

Çeşitlilik; büyük veride tüm bileşenler homojen olarak dağılım göstermeyebilir. Farklı kaynaklardan farklı karakteristik özelliklere sahip veriler elde edilebilir. Analiz sürecinde bu farklılıkları teker teker düzenlemeden sorgulama işlemi yapılabilmelidir. Büyük verilerin büyük bir kısmı, farklı veya çeşitli yapısal özelliklere sahiptir. 

Geçerlilik; büyük veri kapsamında toplanılan ve analiz edilen bilginin aktarımı ve kayıt altına alınması sırasında herhangi bir değişikliğe maruz kalmaması, kaynaktan alındığı gibi incelenmesi ve doğrulanması gerekmektedir. Verilerin geçerliliğini veya doğruluğunu sağlayabilmek adına güvenlik altyapıları entegre olmuş sistemler kullanılmalıdır.

Değer; bu bileşenlerden en önemli olanı, veriden değer elde edilmesidir. Elde edilen verilerin keşfi ve analiz edilmesi sonucu ortaya çıkan verilerden kayda değer bir anlam çıkarılabilmelidir. Elde edilen bu veri yorumlanarak, karar mekanizmaları geliştirilmeli ve fayda elde edilebilecek sonuçlara ulaşılmalıdır.

Son birkaç yılda verilerin % 90’ı üretildi. Veriler mobil cihazlarımız, yazılım kayıtları, kameralar, mikrofonlar, sosyal medya, internetteki tüm hareketlerimiz şu anda bilgi akışında işlenmek üzere depolanıyor. Kısa bir sürede neredeyse tüm hareketlerin bir bilgi akışı olarak sunuculara yönlendirileceği düşünülüyor. Bulut bilişim olanaklarının, depolama ve bilişim gücü sınırlarını ortadan kaldırması büyük verinin önünün açılmasına yardımcı olmuştur. Son yıllarda verilerin, boyut, çeşitlilik ve karmaşıklık anlamında sürekli büyümesi ve büyümeye devam edecek olması, büyük veri konusunu bir sorun olmaktan çıkarıp bulut bilişimle birlikte bir çözüm odağı haline gelmesi sağlanmıştır. Teknolojinin, nesnelerin interneti, bigdata ve bulut bilişim ile çıktığı bu yolda, insanlara kaçırılmaz imkanlar sunacağa benziyor. (Şeker,2015)

Bigdata kullanım alanları, Sistemlerin analizinde, hataların ve problemlerin tespit edilmesi ve çözüm geliştirilmesinde milyarlarca dolarlık kazanç sağlamıştır. Çalışan sistemlerin gerçek zamanda optimizasyon problemlerinin çözümünde ekonomik katkı sağlamaktadır (örneğin hareket halindeki araçlar için en iyi yolun hesaplanması). Depo takibi veya kârlılık arttırmak için yapılan piyasa araştırmaları (stok ve ürün fiyatlarının takip edilmesi gibi) ile işletmelere ekonomik değer katmaktadır. Kampanya oluşturma gibi müşteri odaklı veri işleme çalışmaları ile pazarlama ve satışa destek olmaktadır. Örneğin indirim kuponları, bağlılık kartları (loyalitycards) gibi çok sayıda uygulama alanı bulunmaktadır. (Sağıroğlu,2016)

Mobil cihazlar üzerinde geliştirilen uygulamalarla konum bağımlı çözümler sunmaktadır (örneğin müşterinin bulunduğu konuma yakın ve yine müşterinin geçmiş alışkanlıklarından üretilmiş tavsiyeler, reklam ve bildirimlerde bulunmak gibi). Risk hesaplamalarında, örneğin işletme, operasyon ve saha risklerinin hesaplanmasında, sigortacılık alanında, anlık ve hızlı verilere ulaşmayı sağlamaktadır. Müşteri seçimi (en önemli, en çok etkisi olan, en riskli, satın alma gücü en yüksek gibi) işlemlerini hızlı bir şekilde yapabilmektedir. Sistem suiistimallerini (virüs, zararlı yazılım, sistem saldırısı yapan kişiler, terör örgütleri v.b.) kısa sürede bulabilmektedir. (Şeker, 2015).

2. Bulut bilişim

Bulut bilişim fikrinin temelleri 1950’li yıllarda atılmıştır. İnternet devlerinden olan Amazon, veri merkezlerini modernize ederek bulut bilişimin gelişmesinde anahtar bir rol oynayarak ilk gerçek bulut bilişim hizmeti olan Amazon S3’ün 2006 yılında hizmete girmesini sağladı. 2008’in ortalarına gelindiğinde, Gartner (Danışmanlık ve Araştırma Şirketi) bulut bilişimi bilgi teknoloji hizmetleri sektöründe hem kullanıcılar hem de tedarikçiler arasındaki ilişkiyi değiştirebilecek potansiyeli işaret etti. 2008 den bu yana Dünya’da yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Günümüz teknolojisinde ki mevcut cihazlarda kullanıcılar her geçen gün daha fazla kişisel veri ve data saklamak istediği için barındırma kapasitesi büyük sorunlara sebep olmaktadır. Bununla birlikte cihazların özellikleri, kapasiteleri gittikçe artıyor. Bilgisayar, notebook ve taşınabilir akıllı cihazların teknoloji ve kapasitesi de artmaktadır. (Bulut,2017 )

Bulut bilişim (cloudcomputing), bilgisayarlar ve diğer cihazlar için, istendiği zaman kullanılabilen ve kullanıcılar arasında paylaşılan bilgisayar kaynakları sağlayan, internet tabanlı bilişim hizmetlerinin genel adıdır. Kullanıcıların, internet olan her yerden erişim sağlayabildikleri sistemin genel adıdır. Bilişim teknolojisinin gelişmesi sayesinde, büyük verilerin internet üzerinde depolanabilirliği ve bu verilerin erişilebilirliği olanaklı hale gelmiştir. Bu imkanlar doğrultusunda Endüstri 4.0'ın yapı taşlarından olan büyük veri (bigdata) tanımı endüstride uygulanabilme imkânına sahip olmuştur. Bulut bilişim istek üzerine rahat ulaşılabilir, kullanılmaya hazır, yapılandırılabilen bilgisayar kaynaklarının paylaşıldığı havuza ağ bağlantısı sağlama modelidir. 

4 ayrı çeşidi ile karşımıza çıkan bu teknoloji  farklı alanlarda, farklı biçimlerde kullanılmaya olanak sağlıyor.

Public Cloud (Genel Bulut): İnternet üzerindeki sunucular ile kurulan bir bulut teknolojisi. Küçük ve orta ölçekli şirketlerde kullanacağınız kullandığınız kadar ödeme yapılan bu modele örnek olarak, elektronik postalar gösterilebilir.

Private Cloud (Özel Bulut): Bilgileri önemli olan büyük şirketlerin tercih ettiği bir bulut teknolojisidir. Tüm bilgiler kurucunun elinin altındadır ve erişim güvenliği ve gizliliği yüksektir. Microsoft bunu size Hyper-V ve System Center Ürün Ailesi yardımı ile sağlamaktadır.

Hybrid Cloud (Hibrit Bulut): Public ve PrivateCloud’un birleşiminden ortaya çıkan bulut teknolojisidir. Şirketlerin hacmine göre birleşim oranlarında farklılıklar görülebiliyor.

Community Cloud (Topluluk Bulut): Birkaç şirket ile ortak kullanılan hizmetleri barındıran bulut teknolojisidir. Topluluk üyeleri uygulama ve verilere erişebilmektedir.

3. Büyük veriler ve bulut bilişim zorlukları

Değerli verilerin güvenlik duvarının dışında kalması güvenlik sorunları yaratmaktadır. En yaygın zorluklardan bazıları aşağıda verilmiştir.

• Veri Depolama: Bir şirketin çalışması için çok önemli olan büyük hacimli verilerin depolanması ve analiz edilmesi, geniş ve karmaşık bir donanım altyapısı gerektirir. Verilerin sürekli büyümesiyle birlikte, veri depolama aygıtı gittikçe daha önemli hale geliyor ve birçok bulut şirketi, rekabet edebilmek için büyük depolama kapasitesi arıyor.

• Veri Kalitesi: Verilerin doğruluğu ve zamanında bulunması, karar vermede çok önemlidir. Büyük veriler, yalnızca veri kalitesini garanti etmek için bir bilgi yönetimi süreci uygulandığında yararlıdır.

• Güvenlik ve Gizlilik: Güvenlik, büyük verilere ilişkin en büyük endişelerden biridir. Büyük verilerin daha mantıklı olabilmesi için, kuruluşların hassas verilerin bir bölümünü daha büyük verilere entegre etmeye başlamaları gerekir. Bunu yapmak için şirketlerin kendi kendilerine yapılandırılabilir güvenlik politikaları oluşturmaları gerekir: bu politikalar mevcut güvenlik ilişkilerinden yararlanmalı ve veri analitiklerinin optimizasyonu ve bu politikalar nedeniyle sınırlandırılmamasını sağlamanın yanı sıra kuruluşlardaki veri ve kaynak paylaşımını da arttırmalıdır. Hack saldırısı ve bulut altyapısına yönelik çeşitli saldırılar, yalnızca bir siteye saldırı olsa bile birden fazla müşteriyi etkileyecektir. Bu riskler, güvenlik uygulamaları, şifreli dosya sistemleri, veri kaybı yazılımları ve sunucular arasındaki alışılmadık davranışı izlemek için güvenlik donanımı satın alarak hafifletilebilir.

• Hizmet Sunumu ve Faturalandırması: Hizmetlerin talep üzerine doğası nedeniyle maliyetleri değerlendirmek zordur. Sunucu, sunacak bazı iyi ve karşılaştırılabilir ölçütlere sahip olmadıkça, bütçeleme ve maliyetin değerlendirilmesi çok zor olacaktır. Sağlayıcının hizmet düzeyi sözleşmeleri (SLA'ları) kullanılabilirliği ve ölçeklenebilirliği garanti etmek için yeterli değildir. İşletmeler, güçlü bir hizmet kalitesi garantisi olmaksızın buluta geçmek konusunda isteksiz olacaktır.

• Birlikte Çalışabilirlik ve Taşınabilirlik İşletmeleri: Bulut içine ve dışına göç etme ve sağlayıcıları istedikleri zaman değiştirme mecburiyetine sahip olmalı ve kilitlenme süresi olmamalıdır. Bulut bilgi işlem hizmetleri, öncül IT ile sorunsuz bir şekilde bütünleşebilme yeteneğine sahip olmalıdır.

• Güvenilirlik ve Kullanılabilirlik: Bulut sağlayıcıları halen 24 saat hizmet vermiyor; bu da sık sık kesintiye neden olur. Dâhili veya üçüncü taraf araçları kullanarak sağlanan hizmetin izlenmesi önemlidir. Bu hizmetlerin kullanım, SLA'lar, performans, sağlamlık ve iş bağımlılığını denetleme planlarının olması hayati önem taşımaktadır.

• Performans ve Bant Genişliği Maliyet İşletmeleri: Paradan tasarruf sağlayabilir, ancak bant genişliği için daha fazla harcamalısınız. Daha küçük uygulamalar için bu düşük bir maliyet olabilir, ancak veri yoğunluklu uygulamalar için önemli ölçüde yüksek olabilir. Ağ üzerinden yoğun ve karmaşık veriler sunmak yeterli bant genişliği gerektirir. Tüm bu zorluklar, bulut bilgi işleminde yol blokları olarak görülmemelidir. Bu konuları ve teknolojiyi benimsemeden önce olası yolları göz önüne almak daha önemlidir. (Balachandran ve Prasad, 2017)

4. Sonuç

İşletmeler, uzun süredir kârlarını maksimize etmeye ve karar verme süreçlerini desteklemeye yardımcı olmak için veri analitiği kullanılmaktadır. Günümüzde, bulut bilişim ve büyük veri teknolojilerinin, iş dünyasını şekillendirecek iki hâkim teknoloji olduğu kabul edilmektedir. Ayrıca, bulut tabanlı veri analizi, şirketlerin sıfırdan kendilerini kurmaları gereken altyapıyı sağlar. Veri analizi yanında, bulut bilişim, maliyet etkinliği, kaynak havuzu oluşturma, veri toplama gibi birçok fayda sağlayarak işletmelerin rekabetçi konumda kalmasını sağlar. Örneğin, talep üzerine hizmet, hızlı esneklik ve yönetim kolaylığı. Bu yararlara rağmen özellikle gizlilik ve güvenlikle ilgili bazı zorluklar ve dezavantajlar bulunmaktadır. Bulut tabanlı büyük veri analizlerine yatırım yapmadan önce, bir organizasyonun kapsadığı içeriğin boyutunu tam olarak kavraması gerekir. Büyük veriyi önemli kılan, firmanızın ne kadar fazla bilgi sahibi olmasından daha çok bu bilgiyi doğru şekilde kullanılmasıdır. Doğru yorumlama maliyetin düşmesinde, zamandan kazanç sağlamamızda ve stratejik kararlar vermemizde artı yönde etki ediyor.

Kaynaklar

1. Akdağ, S. 2005. Total Quality Management and It's Role in the Organisation. Selçuk İletişim, 4(1):159-170, Konya.

2. Balachandran, B.M.,Prasad, S. 2017. Challenges and Benefits of Deploying Big Data Analytics in the Cloud for Business Intelligence, Marseille, France, 1112–1122.

3. Bulut, C. 2017. Bulut Bilişim (Cloud Computing) Nedir? Erişim adresi ,http://www.endustri40.com/bulut-bilisim-cloud-computing-nedir/

4. Sağıroğlu, Ş. Ve Ark. 2016. Büyük Veri Analitiği, Güvenliği ve Mahremiyeti.

5. https://www.researchgate.net/publication/317617429_BUYUK_VERI_ANALITIGI_GUVENLIGI_ve_MAHREMIYETI

6. Sayer, S., Ülker, A. 2014. Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi. Mühendis ve Makina, cilt 55, sayı 657, 65-72, İzmir.

7. Şeker, Ş.E.2015. Büyük Veri ve Büyük Veri Yaşam Döngüleri. Cilt 2, Sayı 3, Eylül 2015, İstanbul.

Semih Ötleş 1,2, Nilüfer Tekkol 2

1 Ege Üniversitesi, Ürün Yaşam Döngüsü Mükemmeliyet Merkezi

2 Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi Anabilim Dalı

PlastEurasia İstanbul Fuarı

Reklam Alanı

Reklam Alanı

Reklam Alanı

Reklam Alanı