Apakah organisasi Anda mengelola data menggunakan mainframe dan, apakah Anda profesional mainframe? Jika ya, maka Anda mungkin ingin bersiap-siap menghadapi gajah di kamar! Organisasi Anda, seperti banyak organisasi lainnya mungkin akan segera memindahkan batch mainframe ke . Jika itu terjadi, Anda, sebagai seorang profesional mainframe harus siap dengan Hadoop juga.
Mari kita segera memahami mengapa cerdas bagi seorang profesional mainframe untuk siap melakukan gerakan ini.
Pro-keaktifan dapat membantu Anda mendapatkan lebih banyak tanggung jawab pekerjaan setelah Shift
Karena kemajuan terbaru dalam komputasi, banyak bisnis inti yang berorientasi batch, berjalan pada mainframe, pindah ke platform modern. Ide transisi mainframe adalah beradaptasi secara fleksibel dengan perubahan dalam kebutuhan bisnis. Sebelumnya, data yang kami ambil adalah data terstruktur dan cukup sederhana, misalnya: Data penjualan, pesanan pembelian, dan data perusahaan standar lainnya. Tapi sekarang, masuknya data besar, dengan informasi yang lebih tidak terstruktur seperti teks, dokumen, gambar, dan sebagainya merupakan tantangan bagi sistem perusahaan kami. Mainframe hidup dalam dunia data terstruktur, di mana penanganan data tidak terstruktur dalam jumlah besar memakan waktu dan mahal. Untungnya, Hadoop, sebuah platform sumber terbuka tampaknya menjadi alternatif yang layak untuk mainframe yang menangani volume tinggi dan variasi data yang dihasilkan oleh bisnis. Menjadi sumber terbuka membuat Hadoop hemat biaya dan mudah digunakan. Oleh karena itu, lebih dari 150 perusahaan telah menggunakan sistem manajemen data besar open source ini, dan sisanya terburu-buru untuk bergabung. Jadi, jika Anda mengenal Hadoop sebelum organisasi Anda melakukannya, maka Anda siap untuk mengambil peran baru, dan lebih banyak tanggung jawab.
Mari kita bayangkan bahwa organisasi Anda baru-baru ini memindahkan pengelolaan datanya ke Hadoop. Setelah transisi ini, mereka akan membutuhkan tenaga kerja dengan pengetahuan dan keterampilan Hadoop. Jika Anda telah memperoleh pengetahuan tentang big data dan Hadoop sebelumnya, nilai Anda bagi organisasi akan meningkat berlipat ganda.
gabungkan urutkan kode c ++
Alasan penting lainnya, mengapa sebagai seorang profesional mainframe, pindah ke Hadoop bisa menjadi keuntungan, adalah:
- Seperti yang telah kita lihat, alasan utama mengapa banyak organisasi pindah ke Hadoop adalah ketidakmampuan mainframe untuk menangani beban kerja perusahaan. Namun, Hadoop menangani beban kerja perusahaan, mengurangi ketegangan, dan terutama mengurangi biaya.
- Hadoop memiliki kemampuan untuk menangani logika bisnis yang kompleks. Ini akan membuat Anda lebih efisien karena Anda sudah memiliki pengetahuan tentang bekerja dengan mainframe.
- Di satu sisi, bekerja dengan mainframe mungkin menghalangi Anda memenuhi perjanjian tingkat layanan. Alasannya adalah meningkatnya volume data. Jika Anda mengetahui Hadoop dan fitur lainnya seperti PIG, Hive, Sqoop, Hbase, dll, Anda akan dapat menangani volume dan kecepatan data apa pun dalam kondisi yang berbeda.
- Umumnya, mainframe membutuhkan waktu lebih lama untuk memproses data dengan pemrosesan batch. Hal ini mengakibatkan keterlambatan laporan dan analisisnya. Dengan Hadoop di tempat, pemrosesan batch akan menjadi lebih sederhana.
- Jika Anda telah menguasai mainframe, mempelajari Hadoop akan sangat mudah bagi Anda, karena kode yang sederhana dan pendek.
Banyak profesional TI yang telah meramalkan bahwa, Hadoop akan menjadi masa depan sistem manajemen data. Bukan hanya perusahaan IT, tetapi industri lain seperti ritel, manufaktur makanan, perusahaan konsultan, bisnis e-learning, perjalanan online perusahaan keuangan, perusahaan asuransi, dan sebagainya sedang memindahkan sistem manajemen data mereka dari mainframe ke . Oleh karena itu, Hadoop telah menjadi keterampilan baru yang banyak diminati.
Permintaan Besar untuk Profesional Big Data
Minat perusahaan yang berkembang di Hadoop dan teknologinya mendorong permintaan besar bagi para profesional dengan keterampilan data besar. Kita bisa bilang, data besar menciptakan peluang karier yang besar untuk profesional mainframe . Organisasi yang bermigrasi ke Hadoop mencari orang-orang dengan pengetahuan dan pengalaman Hadoop dan pendekatannya seperti MapReduce dan R. Oleh karena itu, profesional mainframe yang beralih ke ruang data besar bersama dengan keahlian Hadoop akan memiliki karir yang hebat di masa depan.
Menurut Alice Hill, Managing Director Dice.com, “Pengeposan untuk pekerjaan Hadoop naik 64 persen dari tahun lalu, dan Hadoop adalah pemimpin dalam kategori data besar untuk pengeposan pekerjaan.”
cara menggunakan goto c ++
Mempelajari atau menggunakan Hadoop membutuhkan tingkat keahlian analitis. Dengan pengetahuan mainframe sebagai dasarnya, upaya Anda untuk mempelajari Hadoop akan membuat Anda lebih efisien dan sehat untuk menghadapi teknologi yang berbeda dan terus berubah. Sebagai seorang teknisi, saya yakin Anda akan siap untuk memanjakan dan membangun hal-hal baru, dan saat ini, Big data dan analitik data mendapatkan banyak momentum dan akan menjadi masa depan yang lebih besar. Jadi, jika Anda memiliki pengetahuan tentang Hadoop, itu akan sangat menguntungkan karir Anda.
Jadi, mengapa para profesional TI tidak beralih dari Mainframe ke Big Data Hadoop, ketika mereka dapat menjadikannya besar dan menguntungkan!
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
Posting terkait: