Diferența dintre Cloud Computing și Big Data Analytics
Încă de la New York Times a publicat un articol despre cum Walmart folosește analiticile de date mari pentru a-și maximiza vânzările, oamenii sunt într-o frenezie despre Big Data. Retailerul și-a dat seama că vânzările de Pop-Tarts, un brand popular de dulciuri au crescut în timpul uraganelor și au folosit aceste cunoștințe pentru a-și crește profiturile.
Fie că sunt persoane fizice care își salvează datele pentru acces acces în timp sau întreprinderile care reduc costurile în avans, menținând în același timp operațiuni IT care nu fac dovada dezastrelor, toată lumea privește spre cer în aceste zile. Intrați în cloud-computing, o abordare modernă a calculului, din cauza căreia totul și toată lumea se află pe cloud nouă.
Postați explozia de bule dot-com, câmpul tehnologiei informației câștigă un impuls incredibil. Din acest moment, apar Cloud Computing și Big Data Analytics, cele mai tari tendințe care au un impact fără precedent asupra tuturor nivelurilor vieții umane. În această scriere, vom analiza aceste tendințe ale ecosistemului tehnologic de astăzi și vom încerca să facem o comparație între Cloud Computing și Big Data Analytics.
Comparație dintre capete dintre cap între Cloud Computing și Big Data Analytics
Mai jos se află prima comparație între Cloud Computing și Big Data Analytics
Diferențe cheie între Cloud Computing și Big Data Analytics
- Calcularea în cloud se referă la furnizarea de resurse și / sau servicii informatice prin rețea, în timp ce Big Data vizează abordarea problemelor cu care se confruntă cantitatea uriașă de date, iar metodele tradiționale devin imposibile.
- Big Data funcționează prin împărțirea seturilor de date uriașe în „bucăți” manevrabile și distribuirea acestor bucăți pe diferitele sisteme de calculator. În cloud computing, informațiile sunt stocate pe servere fizice care sunt întreținute și controlate de Furnizorii de servicii. Utilizatorul poate accesa aceste resurse prin internet.
- Este posibil să implementați soluții Big Data pe cloud prin serviciul PaaS sau SaaS. În PaaS, platforma Hadoop este furnizată consumatorului, în timp ce în SaaS sunt accesibile diverse componente sau aplicații care rulează pe Hadoop. De fapt, căsătoria Big Data și Cloud Computing devine atât de populară, încât avem un nou cuvânt buzz în IT: BDaaS (Big Data ca serviciu).
- Big Data atinge datele ignorate anterior ale unei organizații și oferă informații valoroase care pot conduce afacerea ei în timp ce Cloud Computing oferă flexibilitate și viteză în ceea ce privește implementările IT care pot eficientiza operațiunile unei organizații.
Cloud Computing vs Big Data Analytics Tabelul de comparație
Diferențele dintre cloud computing și analiza Big Data sunt explicate în punctele prezentate mai jos
| Baza de comparație | Cloud Computing | Date mare |
| Ce este? | Paradigma de calcul | Seturi de date extrem de mari |
| concentra | Asigurarea accesului universal la servicii | Rezolvați problemele tehnologice care se ocupă de seturi de date uimitoare |
| Cel mai bine descris de | Cloud computing se referă la furnizarea de servicii printr-o rețea, mai ales pe internet. Serviciile pot fi un software, o platformă sau o infrastructură IT. | 3 V's - Viteză, volum și varietate Pentru a califica datele dvs. ca fiind „Date mari”, setul de date de interes ar trebui să fie ilustrat de oricare sau de toate V-urile de mai sus. |
| Când să vă mutați? | Este posibil să aveți în vedere migrarea în cloud atunci când aveți nevoie de o implementare rapidă sau de o scalare a aplicațiilor IT sau a infrastructurii, păstrând accesul centralizat. Menținerea operațiunilor IT la fața locului necesită divergență de la compania dvs., iar calcularea în cloud vă concentrează atenția asupra afacerii dvs. | Ingineria de date mari intră în joc atunci când metodele și cadrele tradiționale sunt ineficiente atunci când se ocupă de cantitatea voluminoasă de date. Când analizăm datele petabytes, este necesar un cadru distribuit împreună cu calcul paralelizat. |
| Când să nu te miști? | În schimb, în anumite cazuri, este posibil să nu doriți să migrați în cloud. Dacă aplicația dvs. tratează date extrem de sensibile și necesită respectarea strictă sau dacă aplicația dvs. nu respectă arhitectura cloud, ar trebui să păstrați lucrurile în afara norului. Mai mult, mutarea în cloud este echivalentă cu pierderea controlului hardware-ului. | Soluțiile Big Data rezolvă o declarație a problemelor foarte specifice referitoare la seturi de date uriașe și majoritatea soluțiilor Big Data nu sunt destinate să se ocupe de date mici. Big Data nu este un înlocuitor pentru sistemele de baze de date relaționale. |
| Beneficii | Costuri de întreținere scăzute, implementare în condiții de dezastre, platformă centralizată, costuri ascendente zero | Scalabilitate ridicată (Scale out forever), rentabil, paralelism, ecosistem robust |
| Popularizat de | Termenul „Cloud Computing” a devenit prevalent atunci când Amazon a lansat în 2006 produsul EC2 (Elastic Compute Cloud). | Când Mike Cafarella și Doug Cutting au lansat proiectul „Hadoop” în 2005 la Yahoo, „Big Data” a început să devină mainstream. |
| Roluri comune | 1.Cloud Resource Administrator : Persoana sau o organizație care administrează norul. 2.Cloud Furnizor de servicii: Proprietar al platformei cloud care oferă servicii sub formă de Aplicații, Resurse sau Infrastructură. 3.Cloud Consumer: „Utilizatorii” norului, ei pot fi dezvoltatori sau lucrători de birou într-o organizație. 4.Cloud Service Broker: O petrecere de mijloc între consumatori și furnizori de servicii. Acestea oferă servicii intermediare. 5.Cloud Auditor: Cel care consultă consumatorii cu privire la securitate sau vulnerabilitate potențială | 1. Dezvoltatori mari de date: Ei scriu programe pentru a ingera, prelucra sau curăța date. De asemenea, au stabilit mecanisme de planificare și captare delta. 2. Administratori mari de date: Configurează servere, instalează software și gestionează resurse fizice sau logice. 3. Analisti de date mari: Aceștia sunt responsabili pentru analizarea datelor, găsesc informații interesante și posibile tendințe viitoare. 4. Om de știință: Practic, un analist care este dotat cu abilități de codificare și statistici. Această persoană este implicată în extragerea minieră, modelarea predictivă și vizualizarea datelor din sistemele Big Data. 5. Arhitect de date mari: Cel care este responsabil pentru implementarea soluțiilor end-to-end. |
| Cuvinte Buzz | IaaS : Infrastructura ca un serviciu se întâmplă atunci când Furnizorii de servicii furnizează consumatorului resurse fizice precum memorie, disc, servere și rețea. Clientul poate utiliza aceste servicii, oricum dorește și instalează aplicații deasupra lor. PaaS: o platformă poate fi un sistem de operare, un sistem RDBMS, un server sau un mediu de programare. Toate aceste platforme sunt furnizate sub formă de platformă ca un serviciu. SaaS: În software ca paradigmă de servicii, consumatorul utilizează în mod direct aplicația sau software-ul și nu trebuie să vă faceți griji cu privire la platforma sau infrastructura de bază. | Hadoop: Hadoop în sine este un cuvânt buzz. Este un ecosistem cu diferite componente care îndeplinesc sarcini specifice și sunt integrate împreună pentru a implementa o soluție de date mari. Doug Cutting a numit proiectul său „Hadoop” după elefantul jucăriei fiului său. HDFS (sistem de fișiere distribuit Hadoop): un sistem de fișiere care oferă acces de mare debit. Este un sistem de fișiere bazat pe Java, care este distribuit pe mai multe mașini. MapReduce: Cadru pentru scrierea masivă a aplicațiilor paralele care procesează cantități mari de date stocate în HDFS. La nivel rudimentar, MapReduce efectuează două operațiuni, Map unde datele sunt convertite în perechi Key-Value și Reduce unde sunt agregate datele. |
| Furnizori / furnizori de soluții | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Soluții / exemple populare | IaaS : Google Compute Engine, Amazon Web Services, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Google Docs, Microsoft Office 365 | Hadoop este cea mai populară soluție Big Data și s-a inspirat din documentele Google File System (GFS) și hârtiile MapReduce. Un ecosistem Hadoop, de obicei, ca o multitudine de componente, cum ar fi Ambari pentru gestionarea clusterului, Sqoop pentru extragerea datelor, Hive pentru depozitare de date și Oozie pentru planificare. |
Concluzie - Cloud Computing vs Big Data Analytics
Cloud Computing și Big Data Analytics au avut cu adevărat impact asupra modului în care organizațiile funcționează și funcționează oamenii. Cloud Computing oferă avantaje care se aplică tuturor mărimilor întreprinderilor și tuturor tipurilor de persoane. Datele sunt percepute ca o resursă și organizațiile se scormonesc pentru a implementa Hadoop pentru a exploata această resursă. Este interesant de știut că, deși aceste tehnologii au devenit mainstream, companiile investesc în continuare sume imense în cercetare și dezvoltare. Ne putem aștepta la o creștere mai mare a Cloud Computing și Big Data Analytics în următorii ani.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Cloud Computing vs. Big Data Analytics, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- 5 Beneficii importante Azure Paas vs Iaas
- Ești încântat să știu - Ce este Cloud Computing și cum funcționează?
- 5 Cea mai importantă soluție a Big Data Analytics
- Cunoașteți cele mai utile 5 diferențe de cloud computing față de data Analytics
- Analiza de date mari importante în industria ospitalității (rapid)