Rozdíl mezi cloud computingem a analýzou velkých dat
Od té doby, co New York Times publikoval článek o tom, jak Walmart využívá analytiku velkých dat k maximalizaci svých prodejů, jsou lidé z velkého šílenství o Big Data. Maloobchodník zjistil, že prodej pop-Tarts, populární značky Sweets, narůstá během hurikánu a tyto znalosti využil ke zvýšení svých zisků.
Ať už jsou to jednotlivci, kteří ukládají svá data pro přístup na cestách, nebo podniky, které snižují náklady předem při zachování IT operací odolných vůči katastrofám, dnes se každý dívá směrem k obloze. Vstupte do cloud computingu, což je moderní přístup k práci na počítači, protože v cloudu devíti je všechno a všichni.
Po prasknutí bublin dot-com získává pole informačních technologií neuvěřitelnou dynamiku. Z této dynamiky vyvstávají Cloud Computing a Big Data Analytics, dva nejžhavější trendy, které mají nebývalý dopad na všechny úrovně lidského života. V tomto zápisu se podíváme na tyto trendy dnešního technologického ekosystému a pokusíme se porovnat cloud computing a Big Data Analytics.
Srovnání Head-to-Head mezi cloud computingem a analýzou velkých dat
Níže je uvedeno Top 11 Porovnání mezi Cloud Computing vs Big Data Analytics
Klíčové rozdíly mezi cloud computingem a analýzou velkých dat
- Cloud computing je o poskytování počítačových zdrojů a / nebo služeb v síti, zatímco Big Data je o řešení problémů, se kterými se potýkají, když se jedná o obrovské množství dat, a tradiční metody se stávají neuskutečnitelnými.
- Big Data funguje tak, že rozděluje obrovské soubory dat na zvládnutelné „kousky“ a distribuuje tyto kousky do různých počítačových systémů. V cloud computingu jsou informace ukládány na fyzických serverech, které jsou spravovány a kontrolovány poskytovateli služeb. Uživatel má přístup k těmto prostředkům prostřednictvím internetu.
- Je možné nasadit velká datová řešení do cloudu prostřednictvím služby PaaS nebo SaaS. V PaaS je spotřebitelům poskytována platforma Hadoop, zatímco v SaaS jsou dostupné různé komponenty nebo aplikace běžící na Hadoop. Ve skutečnosti se manželství Big Data a Cloud Computingu stává tak populárním, že v IT máme nové hlášky: BDaaS (Big Data as a Service).
- Společnost Big Data klepne na dříve ignorovaná data organizace a poskytuje cenné poznatky, které mohou řídit její podnikání, zatímco cloud computing poskytuje flexibilitu a rychlost s ohledem na nasazení IT, což může zefektivnit provoz organizace.
Cloud Computing vs Big Data Analytics Porovnávací tabulka
Rozdíly mezi cloud computingem a analýzou velkých dat jsou vysvětleny v následujících bodech
| Základ pro srovnání | Cloud Computing | Velká data |
| Co je to? | Výpočetní paradigma | Extrémně velké datové sady |
| Soustředit se | Poskytování univerzálního přístupu ke službám | Vyřešte technologický problém při řešení složitých datových souborů |
| Nejlépe popsal | Cloud computing je o poskytování služeb prostřednictvím sítě, většinou internetu. Tyto služby mohou být software, platforma nebo IT infrastruktura. | 3 V - rychlost, objem a rozmanitost Chcete-li kvalifikovat svá data jako „velká data“, měla by být požadovaná data ilustrována jedním nebo všemi výše uvedenými V. |
| Kdy se přestěhovat? | Můžete zvážit migraci do cloudu, pokud potřebujete rychlé nasazení nebo škálování IT aplikací nebo infrastruktury při zachování centralizovaného přístupu. Udržování IT operací na místě vyžaduje odklon od vašeho podnikání, s cloud computingem zůstává vaše zaměření na vaši firmu. | Technologie velkých dat přichází do hry, když jsou tradiční metody a rámce neúčinné, pokud jde o objemné množství dat. Když analyzujeme data petabytů, je nutná distribuovaná struktura spolu s paralelním výpočtem. |
| Kdy se nehýbat? | Naopak v některých případech možná nebudete chtít migrovat do cloudu. Pokud vaše aplikace pracuje s vysoce citlivými daty a vyžaduje přísné dodržování předpisů nebo vaše aplikace nedodržuje architekturu cloudu, měli byste věci udržovat mimo cloud. Přechod do cloudu navíc znamená ztrátu kontroly nad hardwarem. | Řešení Big Data řeší velmi specifický problémový problém týkající se obrovských datových sad a většina řešení Big Data není určena k řešení malých dat. Big Data nenahrazuje relační databázové systémy. |
| Výhody | Nízké náklady na údržbu, implementace bezpečná proti katastrofám, centralizovaná platforma, nulové náklady předem | Vysoká škálovatelnost (škálování navždy), nákladově efektivní, paralelismus, robustní ekosystém |
| Popularizoval | Pojem „cloud computing“ se stal rozšířeným, když Amazon v roce 2006 vydal produkt EC2 (Elastic Compute Cloud). | Když Mike Cafarella a Doug Cutting vydali v roce 2005 na Yahoo projekt 'Hadoop', začala se „Big Data“ stávat mainstreamem. |
| Společné role | 1.Cloud Resource Administrator : Osoba nebo organizace, která spravuje cloud. 2.Cloud Poskytovatel služeb: Vlastník cloudové platformy, která poskytuje služby ve formě aplikací, zdrojů nebo infrastruktury. 3.Cloud Consumer: „Uživatelé“ cloudu mohou být vývojáři nebo administrativní pracovníci v organizaci. 4.Cloud Service Broker: Střední strana mezi spotřebiteli a poskytovateli služeb. Poskytují přechodné služby. 5.Cloud Auditor: Ten, kdo konzultuje spotřebitele ohledně bezpečnosti nebo potenciální zranitelnosti | 1. Vývojáři velkých dat: Píší programy pro příjem, zpracování nebo čištění dat. Také nastavují mechanismy plánování a delta zachytávání. 2. Správci velkých dat: Nastavují servery, instalují software a správce fyzických nebo logických zdrojů. 3. Analytici velkých dat: Jsou zodpovědní za analýzu dat, nalezení zajímavých poznatků a možných budoucích trendů. 4.Data Vědec: V zásadě analytik, který je vybaven kódovacími schopnostmi a statistikami. Tato osoba se zabývá těžbou, prediktivním modelováním a vizualizací dat ze systémů velkých dat. 5.Big Data Architect: Ten, kdo je zodpovědný za implementaci komplexních řešení. |
| Slova Buzz | IaaS : Infrastruktura jako služba se stane, když poskytovatelé služeb poskytnou spotřebiteli fyzické zdroje, jako je paměť, disk, servery a síťové připojení. Zákazník může tyto služby využít, ale chce a instaluje na ně aplikace. PaaS: Platforma může být operační systém, systém RDBMS, server nebo programovací prostředí. Všechny tyto platformy jsou poskytovány ve formě platformy jako služba. SaaS: V paradigmatu Software jako služba zákazník přímo využívá aplikaci nebo software a nemusí se starat o základní platformu nebo infrastrukturu. | Hadoop: Hadoop sám je bzučivé slovo. Jedná se o ekosystém různých komponent, který plní specifické úkoly a je integrován společně za účelem implementace velkého datového řešení. Doug Cutting pojmenoval svůj projekt jako „Hadoop“ po slonově hračce svého syna. HDFS (Hadoop Distributed File System): Systém souborů, který poskytuje vysoký výkon. Jedná se o souborový systém založený na Javě, který je distribuován na více strojích. MapReduce: Framework pro psaní masivně paralelních aplikací, které zpracovávají velké množství dat uložených v HDFS. Na základní úrovni provádí MapReduce dvě operace: Map, kde jsou data převedena na páry klíč-hodnota a Reduce, kde jsou data agregována. |
| Dodavatelé / poskytovatelé řešení | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Populární řešení / příklady | IaaS : Google Compute Engine, Amazon Web Services, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Dokumenty Google, Microsoft Office 365 | Hadoop je nejoblíbenější Big Data Solution a je inspirován papíry Google File System (GFS) a MapReduce. Ekosystém Hadoop obvykle jako velké množství komponent, jako je Ambari pro správu clusterů, Sqoop pro extrakci dat, Hive pro skladování dat a Oozie pro plánování. |
Závěr - Cloud Computing vs Big Data Analytics
Cloud Computing a Big Data Analytics skutečně ovlivnily fungování organizací a fungování lidí. Cloud Computing poskytuje výhody, které se vztahují na všechny velikosti podniků a na všechny druhy jednotlivců. Data jsou vnímána jako zdroj a organizace se snaží implementovat Hadoop, aby tento zdroj využil. Je zajímavé vědět, že ačkoli se tyto technologie staly hlavním proudem, společnosti stále investují obrovské částky do výzkumu a vývoje. V nadcházejících letech můžeme očekávat další růst cloud computingu a analýzy velkých dat.
Doporučené články
Toto byl průvodce Cloud Computing vs Big Data Analytics, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Difference, Porovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- 5 Důležité výhody Azure Paas vs. Iaas
- Nadšeni, že to víme - co je cloud computing a jak to funguje?
- 5 Nejdůležitější řešení analýzy velkých dat
- Poznejte 5 nejužitečnějších rozdílů v oblasti cloud computingu a analýzy dat
- Analýza velkých dat důležitá v pohostinství (rychle)