Разница между облачными вычислениями и аналитикой больших данных
С тех пор, как New York Times опубликовала статью о том, как Walmart использует аналитику больших данных для максимизации своих продаж, люди без ума от Big Data. Ритейлер выяснил, что продажи Pop-Tarts, популярного бренда Sweets, выросли во время ураганов и использовал эти знания для увеличения своей прибыли.
Будь то люди, которые сохраняют свои данные для доступа «на ходу», или компании, которые сокращают авансовые расходы, поддерживая безопасные ИТ-операции, в наши дни все смотрят в небо. Войдите в облачные вычисления, современный подход к вычислениям, из-за которого все и все находятся в облаке девять.
После взрыва пузыря доткомов сфера информационных технологий набирает невероятные обороты. Из этого импульса появляются облачные вычисления и аналитика больших данных, две самые горячие тенденции, которые оказывают беспрецедентное влияние на все уровни человеческой жизни. В этой статье мы рассмотрим эти тенденции современной технологической экосистемы и попытаемся провести сравнение между облачными вычислениями и аналитикой больших данных.
Прямое сравнение между облачными вычислениями и аналитикой больших данных
Ниже приведено 11 лучших сравнений облачных вычислений и аналитики больших данных.
Ключевые отличия облачных вычислений от аналитики больших данных
- Облачные вычисления - это предоставление компьютерных ресурсов и / или услуг по сети, в то время как Big Data - это решение проблем, с которыми сталкиваются, когда задействован огромный объем данных, а традиционные методы становятся невозможными.
- Большие данные работают, разбивая огромные наборы данных на управляемые «порции» и распределяя их по разным компьютерным системам. В облачных вычислениях информация хранится на физических серверах, которые обслуживаются и контролируются поставщиками услуг. Пользователь может получить доступ к этим ресурсам через Интернет.
- Развертывание Big Data Solutions в облаке возможно через сервис PaaS или SaaS. В PaaS платформа Hadoop предоставляется потребителю, тогда как в SaaS доступны различные компоненты или приложения, работающие на Hadoop. Фактически, сочетание больших данных и облачных вычислений становится настолько популярным, что у нас появилось новое модное слово в ИТ: BDaaS (большие данные как услуга).
- Большие данные используют ранее проигнорированные данные организации и предоставляют ценную информацию, которая может стимулировать ее бизнес, в то время как облачные вычисления обеспечивают гибкость и скорость в отношении ИТ-развертываний, которые могут оптимизировать операции организации.
Сравнение облачных вычислений и аналитики больших данных
Различия между облачными вычислениями и аналитикой больших данных объясняются в пунктах, представленных ниже
| Основа для сравнения | Облачные вычисления | Большое количество данных |
| Что это? | Вычислительная парадигма | Чрезвычайно большие наборы данных |
| фокус | Предоставление универсального доступа к услугам | Решить технологическую проблему, связанную с огромными наборами данных |
| Лучше всего описано | Облачные вычисления - это предоставление услуг по сети, в основном через Интернет. Услуги могут быть программным обеспечением, платформой или ИТ-инфраструктурой. | 3 V's - скорость, объем и разнообразие Чтобы квалифицировать ваши данные как «большие данные», интересующий набор данных должен быть проиллюстрирован одним или всеми вышеприведенными буквами V. |
| Когда перейти? | Вы можете подумать о переходе в облако, когда вам нужно быстрое развертывание или масштабирование ИТ-приложений или инфраструктуры при сохранении централизованного доступа. Обслуживание ИТ-операций на местах требует отклонения от вашего бизнеса, а облачные вычисления позволяют вам сосредоточиться на своем бизнесе. | Инженерия больших данных вступает в игру, когда традиционные методы и структуры неэффективны при работе с огромным количеством данных. Когда мы анализируем данные петабайт, требуется распределенная структура наряду с распараллеленными вычислениями. |
| Когда не двигаться? | И наоборот, в некоторых случаях вы можете не захотеть мигрировать в облако. Если ваше приложение имеет дело с высокочувствительными данными и требует строгого соответствия или ваше приложение не придерживается облачной архитектуры, вы должны держать вещи вне облака. Более того, переход в облако эквивалентен потере контроля над вашим оборудованием. | Решения для больших данных решают очень специфическую проблему, связанную с огромными наборами данных, и большинство решений для больших данных не предназначены для работы с небольшими данными. Большие данные не являются заменой для систем реляционных баз данных. |
| Преимущества | Низкие затраты на обслуживание, безопасное внедрение, централизованная платформа, нулевые начальные затраты | Высокая масштабируемость (навсегда масштабируется), экономичность, параллелизм, надежная экосистема |
| Популяризируется | Термин «облачные вычисления» стал распространенным, когда Amazon выпустила продукт EC2 (Elastic Compute Cloud) в 2006 году. | Когда Майк Кафарелла и Дуг Каттинг выпустили проект Hadoop в 2005 году в Yahoo, «Большие данные» стали широко распространяться. |
| Общие роли | 1. Администратор ресурсов облака : Человек или организация, которая управляет облаком. 2. Облачный сервис-провайдер: Владелец облачной платформы, который предоставляет услуги в форме приложений, ресурсов или инфраструктуры. Потребитель 3.Cloud: «Пользователи» облака могут быть разработчиками или офисными работниками в организации. 4. Облачный сервисный брокер: Посредник между потребителями и поставщиками услуг. Они предоставляют промежуточные услуги. 5. Облачный Аудитор: Тот, кто консультирует потребителей по вопросам безопасности или потенциальной уязвимости | 1. Большие разработчики данных: Они пишут программы для приема, обработки или очистки данных. Они также создали механизмы планирования и захвата дельты. 2. Большие Администраторы Данных: Они настраивают серверы, устанавливают программное обеспечение и управляют физическими или логическими ресурсами. 3. Большие аналитики данных: Они несут ответственность за анализ данных, найти интересные идеи и возможные будущие тенденции. 4. Ученый данных: В основном, аналитик, который оснащен навыками кодирования и статистики. Этот человек занимается майнингом, прогнозным моделированием и визуализацией данных из систем больших данных. 5. Большой архитектор данных: Тот, кто отвечает за комплексное развертывание решения. |
| Модные слова | IaaS : инфраструктура как услуга возникает, когда поставщики услуг предоставляют потребителю физические ресурсы, такие как память, диск, серверы и сети. Заказчик может использовать эти услуги по своему усмотрению и устанавливать приложения поверх них. PaaS: платформой может быть операционная система, система RDBMS, сервер или среда программирования. Все эти платформы предоставляются в виде Платформы как Сервиса. SaaS: в парадигме «Программное обеспечение как услуга» Потребитель напрямую использует приложение или программное обеспечение и ему не нужно беспокоиться о базовой платформе или инфраструктуре. | Hadoop: Сам Hadoop - модное слово. Это экосистема различных компонентов, которые выполняют конкретные задачи и объединяются для реализации решения больших данных. Дуг Каттинг назвал свой проект «Hadoop» в честь игрушечного слона своего сына. HDFS (распределенная файловая система Hadoop): файловая система, обеспечивающая высокопроизводительный доступ. Это файловая система на основе Java, которая распределена по нескольким машинам. MapReduce: платформа для написания массивно параллельных приложений, которые обрабатывают большие объемы данных, хранящихся в HDFS. На элементарном уровне MapReduce выполняет две операции: Map, где данные преобразуются в пары ключ-значение, и Reduce, где данные агрегируются. |
| Продавцы / Поставщики решений | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Популярные решения / примеры | IaaS : Google Compute Engine, Amazon Web Services, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Google Docs, Microsoft Office 365 | Hadoop - это самое популярное решение для работы с большими данными, основанное на документах Google File System (GFS) и MapReduce. Экосистема Hadoop обычно представляет собой множество компонентов, таких как Ambari для управления кластерами, Sqoop для извлечения данных, Hive для хранилищ данных и Oozie для планирования. |
Заключение - Облачные вычисления против Big Data Analytics
Облачные вычисления и анализ больших данных действительно повлияли на функционирование организаций и работу людей. Облачные вычисления предоставляют преимущества, которые применимы ко всем размерам предприятий и отдельным лицам. Данные воспринимаются как ресурс, и организации пытаются внедрить Hadoop для использования этого ресурса. Интересно знать, что хотя эти технологии стали мейнстримом, компании все еще вкладывают огромные средства в исследования и разработки. Мы можем ожидать дальнейшего роста облачных вычислений и анализа больших данных в ближайшие годы.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по облачным вычислениям в сравнении с аналитикой больших данных, их смыслу, сравнительным анализам, ключевым отличиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 5 важных преимуществ Azure Paas против Iaas
- Рад узнать, что такое облачные вычисления и как они работают?
- 5 самых важных решений аналитики больших данных
- Знайте 5 самых полезных отличий облачных вычислений от аналитики данных
- Аналитика больших данных важна для индустрии гостеприимства (быстро)