Знайте 5 найбільш корисних відмінностей хмарних обчислень від даних Analytics

Різниця між хмарними обчисленнями та даними Analytics

Хмарні обчислення стосуються доставки ІТ як послуги з центрів обробки даних. Слово хмара використовується як метафора для представлення Інтернету завдяки великому сховищу ресурсів та інформації, що відповідає різним потребам користувачів. До ресурсів у хмарі належать сервери, пропускна здатність, мережа, сховище тощо, а також програмне забезпечення та платформи ОС. Cloud надає ІТ-ресурси доступними як утиліта, яка схожа на енергетичну утиліту, яку ми маємо в наших будинках. Концепція хмарних обчислень походить від обчислювальної архітектури, такої як сіткові обчислення та віртуалізація у поєднанні для надання обчислень на корисні послуги.

Хмара передбачає централізацію ресурсів (апаратного та програмного забезпечення), які стають доступними як послуга. Хмарні послуги надає постачальник хмарних послуг (CSP). Деякі приклади CSP - це веб-сервіси Amazon, Microsoft Azure, Google, IBM та ін. Споживачам / користувачам виставляють рахунок, виходячи з кожного спожитого ресурсу та ресурсу, який було використано з часом. Хмари мають безліч переваг, що робить його найбільш ідеальним варіантом для великих чи малих організацій. Деякі характеристики хмар включають,

Масштабованість, доступність, надійність та надійність
Економічно та гнучко
Підвищена цінність та спритність бізнесу
Підвищення ефективності експлуатації

Хмарні сервіси класифікуються як моделі обслуговування та моделі розгортання. Сервісні моделі:

Інфраструктура як послуга (IaaS)
Платформа як послуга (PaaS)
Програмне забезпечення як послуга (SaaS)

Хмарні моделі розгортання:

Приватні хмари : Ця модель є власною або приватною інфраструктурою приватного центру обробки даних з хорошим рівнем безпеки і є дорогою.
Громадські хмари : це економічно вигідна модель, і вона доступна в Інтернеті безкоштовно. Приклади включають Google Gmail, Google Drive тощо. Тут дані не повністю захищені.
Гібридні хмари : Ця модель є комбінацією приватних та загальнодоступних хмарних моделей. Безпека тут є проблемою.

Усі хмарні ресурси та моделі доступні через Інтернет. Доступ до ресурсу можливий за допомогою будь-якого стандартного програмного забезпечення браузера або будь-якого пристрою, який підключається до Інтернету.

Завдяки появі нових технологій ми спостерігаємо великий спад даних, зумовлений істотними змінами, що відбулися у взаємодії бізнесу та споживача, або бізнесу до бізнесу, і між організаціями. Нові дані генеруються постійно, особливо в організаціях, орієнтованих на клієнтів, і на кожному етапі всіх транзакцій. Всі ці дані при правильному моделюванні можуть бути проаналізовані для підтримки ефективного прийняття рішень в організаціях. Отже, зростання даних, що забезпечується різноманітними пристроями та Інтернетом, має потенціал для безпрецедентних можливостей.

Аналіз даних можна розуміти як аналітичне моделювання або підготовку даних для точного кількісного аналізу. Аналітика даних необхідна для отримання глибокої інформації для постійного вдосконалення та розуміння тенденцій та ефективності бізнесу. Таким чином, аналітика розуміється як вимірювання та оцінка даних з великих джерел даних. Нові тенденції аналітики потокових даних у реальному часі мають можливість швидко реагувати на мінливі вимоги, кращу якість та цінність, що відкриває шлях організації, що керується цифровими технологіями.

Для обробки великих даних з різних джерел потрібні обчислювальні системи та мережі високого класу, які легко доступні у хмарних постачальників послуг. Аналіз даних може бути використаний у хмарі, оскільки це забезпечує високий рівень ефективності, а також обчислювальні та пам’яті можливості для обробки великих обсягів великих даних в Інтернеті. Отже, аналітика даних стала необхідністю організацій отримувати цінні відомості, пов'язані з їхніми продуктами чи послугами, з різних джерел даних. Аналіз даних важливий для організацій, оскільки він допомагає

Зменшіть витрати, визначивши надмірні процеси або операції
Розуміти переваги замовника, надавати індивідуальні продукти чи послуги, що ведуть до підвищення конкурентоспроможності
Приймайте швидші та ефективніші рішення на основі поточної інформації

Порівняння хмарних обчислень та аналітики даних (Інфографіка)

Нижче наведено топ-5 порівнянь між хмарними обчисленнями та даними Analytics

Основні відмінності між хмарними обчисленнями та аналітикою даних

І хмарні обчислення, і платформи для аналізу даних пропонують організаціям зниження витрат та ефективність щодо досягнення спритності бізнесу. Однак хмарні обчислення - це технологія або інфраструктура для надання постійних та динамічних ІТ-послуг, тоді як аналітика даних - це техніка, яка об'єднує дані з різних джерел для моделювання даних та підготовки даних для більш глибокого аналізу.
Хмари забезпечують масштабовані можливості обчислення, зберігання та пропускної здатності мережі для великих додатків даних. З іншого боку, аналітиці даних потрібна ІТ-інфраструктура для обробки та моделювання вхідних потоків даних з високою швидкістю. Таким чином, хмари та аналітика даних можуть йти разом.
Хмарні сервіси пропонують рішення для всіх типів об'ємних даних. Це протиставляється аналітиці, яка здійснює глибоку розуміння та відкриття для підвищення ефективності діяльності організації.
Хмарні інфраструктури можуть добре інтегруватися з існуючими системами, отже, вони можуть зв’язувати різні відділи та дані по всій організації для створення централізованої моделі даних. Аналіз даних легко виконується в централізованих даних порівняно з розподіленим сховищем даних.
Доступ до хмарних служб здійснюється через Інтернет, тому організація може використовувати розроблені аналітичні моделі для співпраці з іншими організаціями, моніторингу ринків та підвищення конкурентоспроможності.

хмарні обчислення та аналітика даних Таблиця порівняння

Різниці між хмарними обчисленнями та аналітикою даних пояснюються в пунктах, представлених нижче:

Основа для порівняння	Хмарні обчислення	Аналітика даних
Значення	Інфраструктура надання ІТ-послуг, доступна в різних моделях обслуговування та розгортання	Рамка або інструмент для обробки даних з декількох потоків для створення аналітичних моделей для отримання розуміння
Концепція	Забезпечує доступ до ІТ-ресурсів через Інтернет Залучає до віртуалізації та абстракції. Характеристики - доступність, надійність, гнучкість та масштабованість для підтримки різноманітних потреб в ІТ	Analytics включає багато методик, таких як алгоритми, математика, статистика та гірнича справа. Дані з різних джерел моделюються для аналізу Інструменти мають можливість моделювати та керувати великими джерелами даних
Основи формування	Інфраструктури хмарних сервісів надають організаціям динамічні ІТ-послуги ІТ-послуги стандартизовані Забезпечує зменшення витрат на управління ІТ Стороння система	Допомагає організаціям досягти конкурентоспроможності Моделі даних для виявлення та інновацій, керованих даними Інтегрує дані з різних джерел у режимі реального часу Підтримка ефективного прийняття рішень на основі фактичної інформації
Області застосування	Застосування хмари переважно в наданні послуг ІТ. Виконує різноманітні вимоги до обчислювальної техніки та інфраструктури підприємства Реалізовано майже всіма галузями (продукція та послуга) Хмарні послуги можна налаштувати для всіх організацій незалежно від їх розміру чи масштабу	Моделювання та аналіз великих даних Ділові та особисті уявлення Охорона здоров'я - діагностика захворювання, прогнози Рішення для роздрібної торгівлі Розуміти поведінку споживачів Фінанси Управління ризиками та виявлення шахрайства
Підхід	Аутсорсинг ІТ-послуг Зниження витрат на ІТ Інновації та запуск нового продукту чи послуги Скорочення часу на ринок Необхідність, щоб клієнти мали доступність та надійність послуг.	Для перевірки ефективності бізнес-процесів Підвищення ефективності експлуатації Для контролю за організаційною ефективністю

Висновок - Хмарні обчислення та аналітика даних

Тому, підсумовуючи, можна зазначити, що хмарні обчислювальні послуги і найбільш ідеальні для програм аналізу даних. Це пояснюється тим, що, при швидкому зростанні великих даних, організації потребують відповідного та адекватного середовища для управління великими процесами передачі даних, які підтримуються хмарними службами. В організаціях як хмарні обчислення, так і реалізація технологій даних Analytics доповнюватимуть одна одну до кращої продуктивності та корисності.