Знайте 5 самых полезных отличий облачных вычислений от аналитики данных

Разница между облачными вычислениями и аналитикой данных

Облачные вычисления относятся к доставке ИТ как услуги из центров обработки данных. Облако слов используется в качестве метафоры для представления Интернета благодаря обширному хранилищу ресурсов и информации для удовлетворения потребностей различных пользователей. Ресурсы в облаке включают серверы, пропускную способность, сеть, хранилище и т. Д., А также платформы программного обеспечения и ОС. Облако делает ИТ-ресурсы доступными в виде утилиты, которая похожа на ту, что есть у нас дома. Концепция облачных вычислений основана на вычислительных архитектурах, таких как грид-вычисления и виртуализация, в сочетании для обеспечения сервисных вычислений.

Облако включает в себя централизацию ресурсов (аппаратного и программного обеспечения), которые становятся доступными как услуга. Облачные услуги предоставляются поставщиком облачных услуг (CSP). Некоторыми примерами CSP являются веб-сервисы Amazon, Microsoft Azure, Google, IBM и т. Д. Потребителям / пользователям выставляются счета на основе каждого потребленного ресурса и за ресурсы, полученные с течением времени. Облака имеют много преимуществ, которые делают его наиболее идеальным вариантом для организаций, больших или маленьких. Некоторые из характеристик облаков включают в себя,

• Масштабируемость, доступность, надежность и надежность
• Экономичный и гибкий
• Повышенная ценность для бизнеса и гибкость
• Улучшенная операционная эффективность

Облачные сервисы классифицируются как модели сервисов и модели развертывания. Сервисные модели:

• Инфраструктура как услуга (IaaS)
• Платформа как услуга (PaaS)
• Программное обеспечение как услуга (SaaS)

Модели облачного развертывания:

• Частные облака . Эта модель представляет собой внутреннюю или внешнюю частную инфраструктуру центров обработки данных с хорошим уровнем безопасности и стоит дорого.
• Общедоступные облака : это экономически эффективная модель, которая в основном доступна бесплатно в Интернете. Примеры включают Google Gmail, Google Drive и т. Д. Здесь данные не полностью защищены.
• Гибридные облака : эта модель представляет собой сочетание моделей частного и публичного облаков. Безопасность является проблемой здесь.

Все облачные ресурсы и модели доступны через Интернет. Доступ к ресурсу возможен с любого стандартного программного обеспечения браузера или с любого устройства, которое подключается к Интернету.

В связи с появлением новых технологий мы являемся свидетелями большого потока данных из-за существенных изменений во взаимодействиях в бизнесе с потребителем или между бизнесом и между организациями. Новые данные генерируются постоянно, особенно в организациях, которые ориентированы на клиента и на каждом этапе во всех транзакциях. Все эти данные при правильном моделировании могут быть проанализированы для поддержки эффективного принятия решений в организациях. Следовательно, рост данных, поддерживаемых различными устройствами и Интернетом, имеет потенциал для беспрецедентных возможностей.

Под аналитикой данных можно понимать аналитическое моделирование или подготовку данных для точного количественного анализа. Аналитика данных необходима для извлечения проницательной информации для непрерывного совершенствования и понимания тенденций и эффективности бизнеса. Таким образом, аналитика понимается как измерение и оценка данных из больших источников данных. Новые аналитические тенденции в области потоковой передачи данных в режиме реального времени позволяют быстро реагировать на нестабильные требования, повышать качество и ценность, которые прокладывают путь для организации с цифровым управлением.

Для обработки больших данных из нескольких источников требуются высокопроизводительные вычислительные системы и сети, которые легко доступны у поставщиков облачных услуг. Аналитика данных может использоваться в облаке, поскольку она обеспечивает высокий уровень эффективности наряду с возможностями вычислений и хранения для обработки больших объемов больших данных в Интернете. Следовательно, аналитика данных стала необходимостью для организаций, чтобы получить ценную информацию о своих продуктах или услугах из разных источников данных. Аналитика данных важна для организаций, потому что она помогает,

• Сократите затраты путем выявления избыточных процессов или операций
• Понимать предпочтения клиентов, предоставлять индивидуальные продукты или услуги, что ведет к повышению конкурентоспособности
• Принимайте более быстрые и эффективные решения на основе текущей информации

Сравнительное сравнение облачных вычислений и анализа данных (инфографика)

Ниже приведены 5 лучших сравнений между облачными вычислениями и аналитикой данных.

Ключевые отличия облачных вычислений от анализа данных

• Платформы как облачных вычислений, так и аналитики данных обеспечивают снижение затрат и эффективность для организаций в достижении гибкости бизнеса. Однако облачные вычисления - это технология или инфраструктура для предоставления непрерывных и динамичных ИТ-услуг, тогда как аналитика данных - это метод, который объединяет данные из нескольких источников для моделирования данных и подготовки данных для более глубокого анализа.
• Облака обеспечивают масштабируемую вычислительную мощность, хранилище и пропускную способность сети для приложений с большими данными. С другой стороны, аналитике данных необходимы ИТ-инфраструктуры для обработки и моделирования входящих потоков данных с высокой скоростью. Таким образом, облака и аналитика данных могут идти вместе.
• Облачные сервисы предоставляют решения для всех типов процессов с интенсивным использованием данных. Это противоположно аналитике, которая дает глубокое понимание и открытие в направлении повышения эффективности работы организации.
• Облачные инфраструктуры могут хорошо интегрироваться с существующими системами и, следовательно, они могут связывать различные отделы и данные по всей организации для создания централизованной модели данных. Аналитика данных легко выполняется в централизованных данных по сравнению с распределенным хранилищем данных.
• Доступ к облачным сервисам осуществляется через Интернет, поэтому организация может использовать разработанные аналитические модели для сотрудничества с другими организациями, мониторинга рынков и повышения конкурентоспособности.

Сравнение облачных вычислений и анализа данных

Различия между облачными вычислениями и анализом данных объясняются в следующих пунктах:

Основа для сравнения	Облачные вычисления	Аналитика данных
Смысл	Инфраструктура предоставления ИТ-услуг, доступная в различных моделях обслуживания и развертывания	Платформа или инструмент для обработки данных из нескольких потоков для создания аналитических моделей для получения информации
концепция	Предоставляет доступ к ИТ-ресурсам через интернет Включает виртуализацию и абстракцию. Характеристики - это доступность, надежность, гибкость и масштабируемость для поддержки различных потребностей ИТ.	Аналитика включает в себя множество методов, таких как алгоритмы, математика, статистика и майнинг. Данные из нескольких источников моделируются для анализа Инструменты способны моделировать и управлять большими источниками данных
Основа формирования	Инфраструктуры облачных сервисов предоставляют динамические ИТ-сервисы организациям ИТ-услуги стандартизированы Обеспечивает снижение затрат на управление ИТ Аутсорсинговая система	Помогает организациям достичь конкурентоспособности Моделирует данные для поиска и инноваций на основе данных Интеграция данных из нескольких источников в режиме реального времени Поддержка эффективного принятия решений на основе актуальной информации
Области применения	Приложения облаков в основном в сфере предоставления ИТ-услуг. Выполняет различные требования к корпоративным вычислениям и ИТ-инфраструктуре Реализуется практически во всех секторах (продукт и услуга) Облачные сервисы могут быть настроены для всех организаций, независимо от их размера или масштаба.	Моделирование и анализ больших данных Бизнес и личные идеи Здравоохранение - диагностика заболеваний, прогнозы Решения для ритейла Понимать поведение потребителей финансов Управление рисками и выявление мошенничества
Подходить	Аутсорсинг ИТ-услуг Снижение затрат на ИТ Инновация и запуск нового продукта или услуги Сокращение времени выхода на рынок Потребность клиентов в доступности и надежности услуг.	Для проверки эффективности бизнес-процессов Повысить эффективность работы Для мониторинга эффективности организации

Заключение - Облачные вычисления против Data Analytics

Таким образом, в итоге, можно отметить, что облачные вычислительные услуги и наиболее идеальны для приложений анализа данных. Это связано с тем, что при быстром росте больших данных организациям необходима соответствующая и адекватная среда для управления процессами больших данных, которые поддерживаются облачными службами. В организациях реализации технологий облачных вычислений и аналитики данных будут дополнять друг друга в направлении повышения производительности и стоимости.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по облачным вычислениям в сравнении с аналитикой данных, их смыслу, сравнительным сравнениям, ключевым отличиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Лазурный Паас против Iaas-Лучшие вещи, которые вам нужно знать
2. Рад узнать, что такое облачные вычисления и как они работают?
3. Визуализация данных против аналитики данных - 7 лучших вещей, которые вам нужно знать
4. Как начать карьеру в облачных технологиях
5. 5 должны знать проблемы и решения аналитики больших данных