Różnica między chmurą obliczeniową a analizą danych
Cloud computing oznacza dostarczanie IT jako usługi z centrów danych. Chmura słów jest używana jako metafora reprezentująca Internet ze względu na jego ogromne repozytorium zasobów i informacje dostosowane do różnych potrzeb użytkowników. Zasoby w chmurze obejmują serwery, przepustowość, sieć, pamięć masową itp. Wraz z oprogramowaniem i platformami systemu operacyjnego. Chmura udostępnia zasoby informatyczne jako narzędzie, które jest podobne do narzędzia energetycznego, które mamy w naszych domach. Koncepcja przetwarzania w chmurze wywodzi się z architektur obliczeniowych, takich jak przetwarzanie gridowe i wirtualizacja w połączeniu w celu zapewnienia usług użyteczności publicznej.
Chmura obejmuje centralizację zasobów (sprzętu i oprogramowania), które są udostępniane jako usługa. Usługi w chmurze są świadczone przez dostawcę usług w chmurze (CSP). Niektóre przykłady dostawców usług internetowych to usługi Amazon Web, Microsoft Azure, Google, IBM itp. Konsumenci / użytkownicy są rozliczani na podstawie każdego zużytego zasobu i zasobu dostępnego w miarę upływu czasu. Chmury mają wiele zalet, które sprawiają, że jest to najbardziej idealna opcja dla organizacji, dużych i małych. Niektóre cechy chmur obejmują:
- Skalowalność, dostępność, niezawodność i wytrzymałość
- Opłacalny i elastyczny
- Zwiększona wartość biznesowa i sprawność
- Poprawiona wydajność operacyjna
Usługi w chmurze są klasyfikowane jako modele usług i modele wdrażania. Modele usług to:
- Infrastruktura jako usługa (IaaS)
- Platforma jako usługa (PaaS)
- Oprogramowanie jako usługa (SaaS)
Modele wdrażania w chmurze to:
- Chmury prywatne : ten model jest wewnętrzną lub zewnętrzną infrastrukturą centrum danych o dobrym poziomie bezpieczeństwa i jest drogi.
- Chmury publiczne : jest to opłacalny model i najczęściej dostępny za darmo w Internecie. Przykłady obejmują Google Gmail, Dysk Google itp. Tutaj dane nie są w pełni bezpieczne.
- Chmury hybrydowe : ten model jest połączeniem prywatnych i publicznych modeli chmur. Bezpieczeństwo jest tutaj problemem.
Wszystkie zasoby i modele w chmurze są udostępniane przez Internet. Dostęp do zasobu jest możliwy za pomocą dowolnego standardowego oprogramowania przeglądarki lub dowolnego urządzenia podłączonego do Internetu.
W związku z pojawieniem się nowych technologii jesteśmy świadkami zalewu dużych zbiorów danych z powodu istotnych zmian w interakcjach między przedsiębiorstwami a konsumentami lub przedsiębiorstwami oraz między organizacjami. Nowe dane są generowane w sposób ciągły, szczególnie w organizacjach zorientowanych na klienta i na każdym etapie wszystkich transakcji. Wszystkie te dane, gdy są odpowiednio modelowane, mogą być analizowane w celu wsparcia skutecznego podejmowania decyzji w organizacjach. W związku z tym wzrost ilości danych napędzanych przez różne urządzenia i Internet może potencjalnie mieć niespotykane dotąd możliwości.
Analitykę danych można rozumieć jako modelowanie analityczne lub przygotowywanie danych do dokładnej analizy ilościowej. Analiza danych jest wymagana do wydobywania wnikliwych informacji w celu ciągłego doskonalenia oraz zrozumienia trendów i wyników biznesowych. Tak więc analityka rozumiana jest jako pomiar i szacowanie danych ze źródeł dużych zbiorów danych. Nowe trendy analityczne w zakresie danych przesyłanych strumieniowo w czasie rzeczywistym umożliwiają szybkie reagowanie na zmienne wymagania, lepszą jakość i wartość, które torują drogę organizacji zarządzanej cyfrowo.
Przetwarzanie dużych zbiorów danych z wielu źródeł wymaga wysokiej klasy systemów i sieci obliczeniowych, które są łatwo dostępne od dostawców usług w chmurze. Analityka danych może być używana w chmurze, ponieważ zapewnia wysoki poziom wydajności wraz z możliwościami obliczeniowymi i pamięciami do obsługi dużych ilości dużych danych w Internecie. Dlatego analiza danych stała się koniecznością dla organizacji, aby uzyskać cenne informacje dotyczące ich produktów lub usług z różnych źródeł danych. Analiza danych jest ważna dla organizacji, ponieważ pomaga,
- Zmniejsz koszty, identyfikując zbędne procesy lub operacje
- Poznaj preferencje klientów, aby oferować spersonalizowane produkty lub usługi, co prowadzi do lepszej konkurencyjności
- Podejmuj szybsze i skuteczne decyzje na podstawie bieżących informacji
Bezpośrednie porównanie przetwarzania w chmurze z analizą danych (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 5 najlepszych między chmurą obliczeniową a analizą danych
Kluczowe różnice między przetwarzaniem w chmurze a analizą danych
- Zarówno przetwarzanie w chmurze, jak i platformy analizy danych oferują organizacjom redukcję kosztów i wydajność w zakresie osiągania elastyczności biznesowej. Jednak przetwarzanie w chmurze jest technologią lub infrastrukturą zapewniającą ciągłe i dynamiczne usługi IT, podczas gdy analiza danych jest techniką, która agreguje dane z wielu źródeł w celu modelowania danych i przygotowania danych do głębszej analizy.
- Chmury zapewniają skalowalne możliwości obliczeniowe, pamięci i przepustowości sieci dla aplikacji dużych zbiorów danych. Z drugiej strony analityka danych potrzebuje infrastruktury IT do szybkiego przetwarzania i modelowania przychodzących strumieni danych. W ten sposób chmury i analizy danych mogą iść w parze.
- Usługi chmurowe zapewniają rozwiązania dla wszystkich typów procesów intensywnie wykorzystujących dane. Jest to przeciwieństwo analizy, która dokonuje głębokiego wglądu i odkrywania w celu poprawy wydajności organizacji.
- Infrastruktury chmurowe mogą się dobrze integrować z istniejącymi systemami, a zatem mogą łączyć różne działy i dane w całej organizacji w celu stworzenia scentralizowanego modelu danych. Analitykę danych można łatwo przeprowadzić w scentralizowanych danych w porównaniu do rozproszonego magazynu danych.
- Usługi w chmurze są dostępne za pośrednictwem Internetu, dzięki czemu organizacja może korzystać z rozwiniętych modeli analitycznych do współpracy z innymi organizacjami, monitorowania rynków i zdobywania konkurencyjności.
przetwarzanie w chmurze a analiza danych Tabela porównawcza
Różnice między przetwarzaniem w chmurze a analizą danych wyjaśniono w poniższych punktach:
| Podstawa do porównania | Chmura obliczeniowa | Analityka danych |
| Znaczenie |
|
|
| Pojęcie |
|
|
| Podstawa formacji |
|
|
| Obszary zastosowania |
|
|
| Podejście |
|
|
Wniosek - przetwarzanie w chmurze a analiza danych
Dlatego w podsumowaniu można zauważyć, że usługi przetwarzania w chmurze i najbardziej idealne dla aplikacji do analizy danych. Wynika to z faktu, że przy szybkim wzroście dużych zbiorów danych organizacje potrzebują odpowiedniego i odpowiedniego środowiska do zarządzania procesami dużych zbiorów danych, które umożliwiają usługi w chmurze. W organizacjach zarówno technologie przetwarzania w chmurze, jak i analizy danych będą się wzajemnie uzupełniać w celu zwiększenia wydajności i wartości.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Cloud Computing vs Data Analytics, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Azure Paas vs Iaas - najlepsze rzeczy, które musisz wiedzieć
- Podekscytowany, aby wiedzieć - co to jest Cloud Computing i jak to działa?
- Wizualizacja danych a analiza danych - 7 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- Jak rozpocząć karierę w technologii chmury
- 5 Musisz znać wyzwania i rozwiązania analizy dużych zbiorów danych