Poznejte 5 nejužitečnějších rozdílů v oblasti cloud computingu a analýzy dat

• Rozdíl mezi cloud computingem a analýzou dat

Rozdíl mezi cloud computingem a analýzou dat

Cloud computing označuje dodávku IT jako službu z datových center. Slovo mrak se používá jako metafora k reprezentaci internetu kvůli jeho obrovskému úložišti zdrojů a informací, které vyhovují různým potřebám uživatelů. Zdroje v cloudu zahrnují servery, šířku pásma, síť, úložiště atd. Spolu se softwarem a platformami OS. Cloud zpřístupňuje IT zdroje jako nástroj, který je podobný energetickému nástroji, který máme v našich domovech. Koncept cloud computingu je odvozen od výpočetních architektur, jako je grid computing a virtualizace v kombinaci, aby poskytovaly výpočetní služby.

Cloud zahrnuje centralizaci zdrojů (hardware a software), které jsou dostupné jako služba. Cloudové služby poskytuje poskytovatel cloudových služeb (CSP). Mezi příklady CSP patří Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google, IBM atd. Spotřebitelům / uživatelům je účtována cena za každý spotřebovaný zdroj a za zdroj využívaný v průběhu času. Mraky mají mnoho výhod, díky kterým je pro organizace nejvhodnější, velké i malé. Mezi vlastnosti mraků patří:

• Škálovatelnost, dostupnost, spolehlivost a robustnost
• Nákladově efektivní a flexibilní
• Zvýšená obchodní hodnota a obratnost
• Zvýšená provozní účinnost

Cloudové služby jsou klasifikovány jako modely služeb a modely nasazení. Modely služeb jsou:

• Infrastruktura jako služba (IaaS)
• Platforma jako služba (PaaS)
• Software jako služba (SaaS)

Modely cloudového nasazení jsou:

• Soukromé mraky : Tento model je interní nebo externě provozovaná infrastruktura datového centra v soukromém vlastnictví s dobrou úrovní zabezpečení a je drahá.
• Veřejné mraky : Jedná se o nákladově efektivní model, který je většinou k dispozici zdarma na internetu. Příklady zahrnují Google Gmail, Disk Google atd. Zde nejsou data plně zabezpečená.
• Hybridní cloud: Tento model je kombinací soukromých a veřejných cloudových modelů. Bezpečnost je zde problém.

Všechny cloudové zdroje a modely jsou dostupné prostřednictvím internetu. Přístup ke zdroji je možný pomocí jakéhokoli standardního prohlížečového softwaru nebo jakéhokoli zařízení, které se připojuje k internetu.

Vzhledem k vývoji nových technologií jsme svědky velké potopy dat kvůli podstatným změnám ve vzájemných vztazích mezi podniky a spotřebiteli nebo mezi podniky a mezi organizacemi. Nová data jsou generována nepřetržitě, zejména v organizacích, které jsou orientované na zákazníka a ve všech fázích všech transakcí. Všechna tato data, pokud jsou správně modelována, mohou být analyzována pro podporu účinného rozhodování v organizacích. Proto růst dat podporovaných různými zařízeními a internetem má potenciál pro nebývalé příležitosti.

Analytiku dat lze chápat jako analytické modelování nebo přípravu dat pro přesnou kvantitativní analýzu. Analytika dat je nutná pro získávání podrobných informací k neustálému zlepšování ak pochopení trendů a podnikové výkonnosti. Analytika se tedy chápe jako měření a odhad dat z velkých datových zdrojů. Nové analytické trendy v datových proudech v reálném čase mají schopnost rychle reagovat na nestabilní požadavky, lepší kvalitu a hodnotu, které připravují cestu pro digitálně řízenou organizaci.

Zpracování velkých dat z více zdrojů vyžaduje špičkové počítačové systémy a sítě, které jsou snadno dostupné od poskytovatelů cloudových služeb. Analytiku dat lze použít v cloudu, protože zajišťuje vysokou úroveň efektivity spolu s možnostmi práce s počítačem a úložištěm pro zpracování velkých objemů velkých dat na internetu. Analýza dat se proto stala nutností pro organizace, aby získaly cenné informace o svých produktech nebo službách z různých zdrojů dat. Analytika dat je pro organizace důležitá, protože pomáhá,

• Snižte náklady pomocí identifikace nadbytečných procesů nebo operací
• Porozumět preferencím zákazníků, poskytovat přizpůsobené produkty nebo služby, což vede k lepší konkurenceschopnosti
• Udělejte rychlejší a účinnější rozhodnutí na základě aktuálních informací

Komparace cloud computingu mezi dvěma počítači a analýza dat (infografika)

Níže je pět nejlepších srovnání mezi cloud computingem a analýzou dat

Klíčové rozdíly mezi cloud computingem a analytikou dat

• Platformy cloud computing a analytická data nabízejí organizacím snižování nákladů a efektivitu při dosahování obchodní agility. Cloud computing je však technologie nebo infrastruktura poskytující nepřetržité a dynamické IT služby, zatímco analytika dat je technika, která agreguje data z více zdrojů pro modelování dat a přípravu dat pro hlubší analýzu.
• Cloudy poskytují škálovatelné výpočetní, úložné a síťové kapacity pro velké datové aplikace. Na druhou stranu, datová analytika potřebuje IT infrastruktury pro zpracování a modelování příchozích datových toků vysokou rychlostí. Analytika cloudů a dat tedy může jít dohromady.
• Cloudové služby poskytují řešení pro všechny typy datově náročných procesů. To je v rozporu s analytikou, která provádí hluboké vhledy a objevování směrem ke zlepšení organizační výkonnosti.
• Cloudové infrastruktury se mohou dobře integrovat se stávajícími systémy, a proto mohou propojit různá oddělení a data v celé organizaci a vytvářet centralizovaný datový model. Analytika dat je snadno prováděna v centralizovaných datech ve srovnání s distribuovaným datovým úložištěm.
• Cloudové služby jsou dostupné přes internet, takže organizace může využít vyvinuté analytické modely ke spolupráci s jinými organizacemi, sledování trhů a získání konkurenceschopnosti.

Srovnávací tabulka cloud computing vs data analytics

Rozdíly mezi cloud computingem a analytikou dat jsou vysvětleny v následujících bodech:

Základ pro srovnání	Cloud Computing	Analýza dat
Význam	Infrastruktura poskytování služeb IT, dostupná v různých modelech služeb a zavádění	Rámec nebo nástroj pro zpracování dat z více toků za účelem vytvoření analytických modelů pro odvozování poznatků
Pojem	Poskytuje přístup k IT prostředkům přes internet Zahrnuje virtualizaci a abstrakci. Charakteristiky jsou dostupnost, robustnost, flexibilita a škálovatelnost pro podporu různých potřeb IT	Analytics zahrnuje mnoho technik, jako jsou algoritmy, matematika, statistika a těžba. Data z více zdrojů jsou modelována pro analýzu Nástroje mají schopnost modelovat a spravovat velké zdroje dat
Základ formace	Infrastruktury cloudových služeb poskytují organizacím dynamické IT služby IT služby jsou standardizovány Zajišťuje snížení nákladů na správu IT Outsourcingový systém	Pomáhá organizacím dosáhnout konkurenceschopnosti Modely dat pro objevování a inovace řízené daty Integruje data z více zdrojů v reálném čase Podpora efektivního rozhodování na základě skutečných informací
Oblasti použití	Aplikace cloudů jsou většinou v oblasti poskytování IT služeb. Splňuje různé požadavky na podnikové počítače a IT infrastrukturu Implementováno téměř všemi sektory (produkt a služba) Cloudové služby lze přizpůsobit pro všechny organizace bez ohledu na jejich velikost nebo měřítko	Modelování a analýza velkých dat Obchodní a osobní postřehy Zdravotní péče - diagnostika onemocnění, předpovědi Řešení pro maloobchod Porozumět chování spotřebitelů Finance Řízení rizik a detekce podvodů
Přístup	Outsourcované IT služby Snížení nákladů na IT Inovace a uvedení nového produktu nebo služby na trh Zkrácený čas na uvedení na trh Potřeba, aby zákazníci měli dostupnost služeb a robustnost.	Ověřit efektivitu obchodních procesů Zlepšit provozní efektivitu Sledovat výkon organizace

Závěr - Cloud Computing vs Data Analytics

Lze tedy shrnout, že služby cloud computingu jsou nejvhodnější pro aplikace pro analýzu dat. Je tomu tak proto, že s rychlým růstem velkých dat organizace potřebují vhodné a přiměřené prostředí pro správu velkých datových procesů, které umožňují cloudové služby. V organizacích se implementace technologií Cloud Computing a Data Analytics budou vzájemně doplňovat k lepšímu výkonu a hodnotě.

Doporučený článek

Toto byl průvodce Cloud Computing vs Data Analytics, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Differences, srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -

1. Azure Paas vs Iaas - nejlepší věci, které potřebujete vědět
2. Nadšeni, že to víme - co je cloud computing a jak to funguje?
3. Vizualizace dat vs Analytika dat - 7 nejlepších věcí, které potřebujete vědět
4. Jak začít kariéru v cloudové technologii
5. 5 Musí znát výzvy a řešení analýzy velkých dat