Diferența dintre Cloud Computing și Data Analytics
Cloud computing se referă la livrarea de IT ca un serviciu din centrele de date. Cloud-ul de cuvinte este utilizat ca metaforă pentru a reprezenta internetul, datorită depozitului său vast de resurse și informații care să corespundă nevoilor utilizatorilor diferite. Resursele din cloud includ servere, lățime de bandă, rețea, stocare etc. împreună cu platforme software și sisteme de operare. Cloud pune la dispoziție resursele IT ca utilitate, care este similară cu utilitatea de energie pe care o avem în casele noastre. Conceptul de cloud computing este derivat din arhitecturi de calcul cum ar fi calculul de rețea și virtualizarea în combinație pentru a oferi servicii de calcul de utilitate.
Cloud implică centralizarea resurselor (hardware și software) care sunt puse la dispoziție ca serviciu. Serviciile cloud sunt furnizate de un furnizor de servicii cloud (CSP). Unele exemple de CSP-uri sunt serviciile Web Amazon, Microsoft Azure, Google, IBM, etc. Consumatorii / utilizatorii sunt facturați în funcție de fiecare resursă consumată și de resursele utilizate în timp. Norii au multe avantaje ceea ce o face cea mai ideală opțiune pentru organizații, mari sau mici. Unele dintre caracteristicile norilor includ,
- Scalabilitate, disponibilitate, fiabilitate și robustete
- Cost-eficient și flexibil
- Valoarea și agilitatea îmbunătățită a afacerii
- Eficiență operațională îmbunătățită
Serviciile cloud sunt clasificate ca modele de servicii și modele de implementare. Modelele de servicii sunt:
- Infrastructura ca serviciu (IaaS)
- Platform-as-a-Service (PaaS)
- Software-ca-serviciu (SaaS)
Modelele de implementare în cloud sunt:
- Nori privați : acest model este o infrastructură de centru de date internă sau externă, cu un nivel bun de securitate și este scump.
- Nori publici : Acesta este un model rentabil și disponibil mai ales gratuit pe internet. Exemple includ Google Gmail, Google Drive etc. Aici datele nu sunt pe deplin sigure.
- Nori hibrizi : Acest model este o combinație de modele de cloud private și publice. Securitatea este o problemă aici.
Toate resursele și modelele din cloud sunt disponibile prin internet. Accesul la resursă este posibil cu orice software de browser standard sau cu orice dispozitiv care se conectează la internet.
Datorită apariției de noi tehnologii, asistăm la o scurgere mare de date din cauza schimbărilor substanțiale făcute în interacțiunile între afaceri cu consumatori sau afaceri cu afaceri și între organizații. Datele noi sunt generate continuu, în special în organizațiile care sunt orientate către client și în fiecare etapă în toate tranzacțiile. Toate aceste date, atunci când sunt modelate corect, pot fi analizate pentru a sprijini luarea eficientă a deciziilor în organizații. Prin urmare, creșterea datelor alimentate de o varietate de dispozitive și internet are potențialul de oportunități fără precedent.
Analiza datelor poate fi înțeleasă ca modelarea analitică sau pregătirea datelor pentru analize cantitative precise. Analiza datelor este necesară pentru extragerea de informații relevante pentru a genera îmbunătățiri continue și pentru a înțelege tendințele și performanța afacerii. Astfel, analiza este înțeleasă ca măsurare și estimare a datelor din surse mari de date. Noile tendințe de analiză a datelor de streaming în timp real au capacitatea de a răspunde rapid la solicitările volatile, o calitate și o valoare mai bună care deschid calea pentru o organizație condusă digital.
Prelucrarea de date mari din surse multiple necesită sisteme de calcul și rețele de înaltă performanță, care sunt ușor disponibile de la furnizorii de servicii cloud. Analiza datelor poate fi utilizată în cloud, deoarece asigură niveluri ridicate de eficiență, împreună cu capacități de calcul și stocare pentru a gestiona volume mari de date mari pe internet. Prin urmare, analiza datelor a devenit o necesitate pentru organizații să obțină informații valoroase legate de produsele sau serviciile lor din diferite surse de date. Analiza datelor este importantă pentru organizații, deoarece ajută,
- Reduceți costurile identificând procese sau operații redundante
- Înțelegeți preferințele clienților, pentru a furniza produse sau servicii personalizate, ceea ce duce la o competitivitate mai bună
- Luati decizii mai rapide si eficiente pe baza informatiilor curente
Comparație dintre cap în cap în cloud computing și analize de date (infografie)
Mai jos se află prima comparație între Cloud Computing și Data Analytics
Diferențe cheie între cloud computing și analiza datelor
- Atât platformele cloud computing, cât și analitica datelor oferă reducerea costurilor și eficienței organizațiilor pentru realizarea agilității afacerii. Cu toate acestea, cloud computingul este o tehnologie sau infrastructură pentru a furniza servicii IT continue și dinamice, în timp ce analiza datelor este o tehnică care agregă date din surse multiple pentru modelarea datelor și pregătirea datelor pentru analize mai profunde.
- Norii oferă capacități scalabile de calcul, stocare și lățime de bandă a rețelei pentru aplicații mari de date. Pe de altă parte, analizele de date au nevoie de infrastructuri IT pentru procesarea și modelarea fluxurilor de date primite la viteză mare. Astfel, norii și analiza datelor pot merge împreună.
- Serviciile Cloud oferă soluții pentru toate tipurile de procese intensiv date. Aceasta se opune analiticii care realizează perspective profunde și descoperire pentru îmbunătățirea performanței organizaționale.
- Infrastructurile cloud se pot integra bine cu sistemele existente și, prin urmare, pot lega diferite departamente și date din întreaga organizație pentru a construi un model de date centralizat. Analiza datelor se realizează cu ușurință în date centralizate în comparație cu un depozit de date distribuit.
- Serviciile cloud sunt accesate prin internet, astfel organizația poate folosi modele analitice dezvoltate pentru colaborarea cu alte organizații, monitorizarea piețelor și câștigarea competitivității.
cloud computing vs analiza datelor Tabelul de comparare
Diferențele dintre cloud computing și analiza datelor sunt explicate în punctele prezentate mai jos:
| Baza pentru comparație | Cloud Computing | Analiza datelor |
| Sens |
|
|
| Concept |
|
|
| Bazele formării |
|
|
| Zonele de aplicare |
|
|
| Abordare |
|
|
Concluzie - Cloud Computing vs Data Analytics
Prin urmare, în rezumat, se poate remarca faptul că serviciile de cloud computing și cele mai ideale pentru aplicațiile de analiză a datelor. Acest lucru se datorează faptului că, cu o creștere rapidă a datelor mari, organizațiile au nevoie de un mediu adecvat și adecvat pentru gestionarea proceselor de date mari care sunt activate de serviciile cloud. În organizații, atât implementarea tehnologiei Cloud Computing, cât și a celor de date Analytics se vor completa reciproc pentru o mai bună performanță și valoare.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Cloud Computing și Data Analytics, semnificația lor, Comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Azure Paas vs Iaas - Cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- Ești încântat să știu - Ce este Cloud Computing și cum funcționează?
- Vizualizare date vs analitică date - 7 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- Cum să începeți o carieră în tehnologia cloud
- 5 Trebuie să știe provocări și soluții ale analizelor de date mari