Różnica między Cloud Computing a Big Data Analytics
Od czasu, gdy New York Times opublikował artykuł o tym, jak Walmart wykorzystuje analizy dużych zbiorów danych w celu maksymalizacji sprzedaży, ludzie szaleją na punkcie Big Data. Sprzedawca zorientował się, że sprzedaż Pop-Tarts, popularnej marki słodyczy rośnie podczas huraganów, i wykorzystał tę wiedzę do zwiększenia swoich zysków.
Niezależnie od tego, czy osoby, które zapisują swoje dane w celu uzyskania dostępu w podróży, czy firmy, które obniżają koszty z góry, utrzymując operacje IT odporne na awarie, wszyscy obecnie patrzą w niebo. Wejdź do chmury obliczeniowej, nowoczesnego podejścia do informatyki, dzięki któremu wszystko i wszyscy są w chmurze dziewiątej.
Po wybuchu bąbelkowym dot-com dziedzina technologii informatycznych nabiera niesamowitego tempa. Z tej dynamiki wyłaniają się Cloud Computing i Big Data Analytics, dwa najgorętsze trendy, które mają niespotykany wpływ na wszystkie poziomy życia człowieka. W tym piśmie przyjrzymy się trendom współczesnego ekosystemu technologicznego i spróbujemy porównać Cloud Computing z Big Data Analytics.
Bezpośrednie porównanie między Cloud Computing a Big Data Analytics
Poniżej znajduje się porównanie 11 najlepszych między Cloud Computing a Big Data Analytics
Kluczowe różnice między Cloud Computing a Big Data Analytics
- Przetwarzanie w chmurze polega na udostępnianiu zasobów komputerowych i / lub usług przez sieć, podczas gdy Big Data zajmuje się rozwiązywaniem problemów napotykanych przy dużej ilości danych, a tradycyjne metody stają się niemożliwe.
- Big Data działa poprzez dzielenie ogromnych zestawów danych na możliwe do zarządzania „części” i dystrybucję tych części w różnych systemach komputerowych. W chmurze informacje są przechowywane na fizycznych serwerach, które są utrzymywane i kontrolowane przez usługodawców. Użytkownik może uzyskać dostęp do tych zasobów przez Internet.
- Możliwe jest wdrożenie rozwiązań Big Data w chmurze za pośrednictwem usługi PaaS lub SaaS. W PaaS platforma Hadoop jest dostarczana konsumentowi, podczas gdy w SaaS dostępne są różne komponenty lub aplikacje działające na Hadoop. W rzeczywistości połączenie Big Data i Cloud Computing staje się tak popularne, że mamy nowe słowo w IT: BDaaS (Big Data as a Service).
- Big Data wykorzystuje wcześniej ignorowane dane organizacji i zapewnia cenne informacje, które mogą napędzać jej działalność, podczas gdy Cloud Computing zapewnia elastyczność i szybkość w zakresie wdrożeń IT, które mogą usprawnić działalność organizacji.
Przetwarzanie w chmurze a tabela porównawcza analizy dużych zbiorów danych
Różnice między chmurą obliczeniową a analizą Big Data wyjaśniono w punktach przedstawionych poniżej
| Podstawa do porównania | Chmura obliczeniowa | Big Data |
| Co to jest? | Paradygmat obliczeniowy | Niezwykle duże zbiory danych |
| Skupiać | Zapewnienie powszechnego dostępu do usług | Rozwiąż problem technologiczny dotyczący ogromnych zbiorów danych |
| Najlepiej opisany przez | Przetwarzanie w chmurze polega na świadczeniu usług przez sieć, głównie przez Internet. Usługi mogą być oprogramowaniem, platformą lub infrastrukturą IT. | 3 V - prędkość, objętość i różnorodność Aby zakwalifikować twoje dane jako „Big Data”, zbiór danych, których to dotyczy, powinien być zilustrowany jednym lub wszystkimi powyższymi literami V. |
| Kiedy się przeprowadzić? | Migrację do chmury możesz rozważyć, gdy potrzebujesz szybkiego wdrożenia lub skalowania aplikacji lub infrastruktury IT przy jednoczesnym utrzymaniu scentralizowanego dostępu. Utrzymanie operacji IT na miejscu wymaga odejścia od firmy, a przetwarzanie w chmurze pozostaje skoncentrowane na firmie. | Inżynieria dużych zbiorów danych wchodzi w grę, gdy tradycyjne metody i ramy są nieskuteczne w przypadku dużej ilości danych. Podczas analizy danych petabajtów wymagana jest rozproszona struktura wraz z obliczeniami równoległymi. |
| Kiedy się nie ruszać? | I odwrotnie, w niektórych przypadkach możesz nie chcieć migrować do chmury. Jeśli Twoja aplikacja zajmuje się bardzo wrażliwymi danymi i wymaga ścisłej zgodności lub jeśli aplikacja nie przestrzega architektury chmurowej, powinieneś trzymać rzeczy z dala od chmury. Co więcej, przejście do chmury jest równoznaczne z utratą kontroli nad sprzętem. | Rozwiązania Big Data rozwiązują bardzo konkretne problemy dotyczące ogromnych zestawów danych, a większość rozwiązań Big Data nie jest przeznaczona do obsługi małych danych. Big Data nie zastępuje systemów relacyjnych baz danych. |
| Korzyści | Niskie koszty utrzymania, bezpieczne wdrożenie, scentralizowana platforma, zero kosztów wstępnych | Wysoka skalowalność (skalowanie na zawsze), oszczędność, równoległość, solidny ekosystem |
| Popularyzowane przez | Termin „przetwarzanie w chmurze” stał się powszechny, gdy Amazon wydał produkt EC2 (Elastic Compute Cloud) w 2006 roku. | Kiedy Mike Cafarella i Doug Cutting wydali projekt „Hadoop” w 2005 roku na Yahoo, „Big Data” zaczęło być głównym nurtem. |
| Wspólne role | 1. Administrator zasobów usługi Cloud : Osoba lub organizacja zarządzająca chmurą. 2. Dostawca usług w chmurze: Właściciel platformy chmurowej, który świadczy usługi w postaci aplikacji, zasobów lub infrastruktury. 3.Cloud Consumer: „Użytkownicy” chmury mogą być programistami lub pracownikami biurowymi w organizacji. 4. Broker usługi Cloud: Środkowa impreza między konsumentami a usługodawcami. Świadczą usługi pośrednie. 5. audytor: Ten, który konsultuje się z konsumentami w sprawie bezpieczeństwa lub potencjalnej podatności | 1.Dużi programiści danych: Piszą programy do przetwarzania, przetwarzania lub czyszczenia danych. Skonfigurowali także mechanizmy planowania i przechwytywania delta. 2. wielcy administratorzy danych: Konfigurują serwery, instalują oprogramowanie i zarządzają zasobami fizycznymi lub logicznymi. 3.Dużi analitycy danych: Są odpowiedzialni za analizę danych, znajdowanie ciekawych spostrzeżeń i możliwych przyszłych trendów. 4.Data Scientist: Zasadniczo analityk, który jest wyposażony w umiejętności kodowania i statystyki. Osoba ta zajmuje się eksploracją, modelowaniem predykcyjnym i wizualizacją danych z systemów Big Data. 5.Big Data Architect: Ten, który jest odpowiedzialny za wdrożenie kompleksowego rozwiązania. |
| Buzz Words | IaaS : Infrastruktura jako usługa ma miejsce, gdy dostawcy usług zapewniają konsumentowi zasoby fizyczne, takie jak pamięć, dysk, serwery i sieć. Klient może korzystać z tych usług, jak chce i instaluje na nich aplikacje. PaaS: Platformą może być system operacyjny, system RDBMS, serwer lub środowisko programistyczne. Wszystkie te platformy są dostarczane w formie Platforma jako usługa. SaaS: W paradygmacie Software as a Service konsument bezpośrednio korzysta z aplikacji lub oprogramowania i nie musi martwić się o platformę lub infrastrukturę. | Hadoop: Sam Hadoop to popularne słowo. Jest to ekosystem różnych komponentów, które wykonują określone zadania i są zintegrowane w celu wdrożenia rozwiązania Big Data. Doug Cutting nazwał swój projekt „Hadoop” od zabawkowego słonia syna. HDFS (Hadoop Distributed File System): system plików zapewniający wysoką przepustowość dostępu. Jest to oparty na Javie system plików, który jest dystrybuowany na wielu komputerach. MapReduce: Framework do pisania masowo równoległych aplikacji przetwarzających duże ilości danych przechowywanych w HDFS. Na podstawowym poziomie MapReduce wykonuje dwie operacje: Map, gdzie dane są konwertowane na pary klucz-wartość i Redukuj, gdzie dane są agregowane. |
| Dostawcy / dostawcy rozwiązań | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Popularne rozwiązania / przykłady | 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 jest najpopularniejszym rozwiązaniem Big Data i został zainspirowany dokumentami Google File System (GFS) i MapReduce. Ekosystem Hadoop zazwyczaj składa się z wielu komponentów, takich jak Ambari do zarządzania klastrami, Sqoop do ekstrakcji danych, Hive do hurtowni danych i Oozie do planowania. |
Wniosek - przetwarzanie w chmurze a analiza dużych zbiorów danych
Cloud Computing i Big Data Analytics naprawdę wpłynęły na sposób funkcjonowania organizacji i ludzi. Cloud Computing zapewnia korzyści, które mają zastosowanie do wszystkich rozmiarów firm i wszystkich rodzajów osób fizycznych. Dane są postrzegane jako zasób, a organizacje starają się wdrożyć Hadoop w celu wykorzystania tego zasobu. Interesujące jest wiedzieć, że chociaż technologie te stały się głównym nurtem, firmy wciąż inwestują ogromne kwoty w badania i rozwój. W nadchodzących latach możemy spodziewać się większego wzrostu przetwarzania w chmurze i analizy dużych zbiorów danych.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po Cloud Computing vs Big Data Analytics, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 5 ważnych korzyści Azure Paas vs. Iaas
- Podekscytowany, aby wiedzieć - co to jest Cloud Computing i jak to działa?
- 5 Najważniejsze rozwiązanie analityki Big Data
- Poznaj 5 najbardziej przydatnych różnic między chmurą obliczeniową a analizą danych
- Analiza dużych zbiorów danych ważna w branży hotelarskiej (szybko)