Різниця між хмарними обчисленнями та великими аналітиками даних
З тих пір, як New York Times опублікував статтю про те, як Walmart використовує аналітику великих даних, щоб максимізувати свої продажі, люди відчувають шаленство щодо Big Data. Роздрібний продавець з'ясував, що продаж Pop-Tarts, популярного бренду солодощів зростає під час ураганів, і використовував ці знання для збільшення своїх прибутків.
Будь-хто, люди, які зберігають свої дані для доступу в дорозі, або компанії, які скорочують передові витрати, підтримуючи ІТ-операції, захищені від аварій, усі сьогодні дивляться в небо. Введіть хмарні обчислення, сучасний підхід до обчислень, завдяки якому все і всі є на хмарі дев'яти.
Повідомлення спливаючої бульбашки крапки, поле інформаційних технологій набирає неймовірних обертів. З цього імпульсу виходять хмарні обчислення та аналітика великих даних, дві найпопулярніші тенденції, які мають безпрецедентний вплив на всі рівні людського життя. У цьому описі ми розглянемо ці тенденції сучасної технологічної екосистеми та спробуємо порівняти між хмарними обчисленнями та Big Data Analytics.
Порівняння між собою між хмарними обчисленнями та аналізами великих даних
Нижче наведено топ-11 порівнянь між хмарними обчисленнями та Big Data Analytics
Основні відмінності між хмарними обчисленнями та аналізами великих даних
- Хмарні обчислення - це надання комп'ютерних ресурсів та / або послуг через мережу, тоді як Big Data - це вирішення проблем, з якими стикаються, коли задіяно величезну кількість даних, а традиційні методи стають нездійсненними.
- Big Data працює, розбиваючи величезні набори даних на керовані "шматки" та розподіляючи ці фрагменти в різних комп'ютерних системах. У хмарних обчисленнях інформація зберігається на фізичних серверах, які підтримуються та контролюються постачальниками послуг. Користувач може отримати доступ до цих ресурсів через Інтернет.
- За допомогою сервісу PaaS або SaaS в хмарі можна розгорнути рішення великих даних на хмарі. У PaaS платформа Hadoop надається споживачеві, тоді як у SaaS доступні різні компоненти або програми, що працюють на Hadoop. Насправді шлюб Big Data та хмарних обчислень стає настільки популярним, що у нас з'явилося нове гучне слово в ІТ: BDaaS (Big Data as a Service).
- Big Data відстежує раніше ігноровані дані організації та надає цінні відомості, які можуть сприяти її бізнесу, тоді як Cloud Computing забезпечує гнучкість та швидкість щодо розгортання ІТ, що може впорядкувати діяльність організації.
Хмарні обчислення та порівняння з великими даними
Різниці між хмарними обчисленнями та аналітикою великих даних пояснюються в пунктах, представлених нижче
| Основа для порівняння | Хмарні обчислення | Великі дані |
| Що це? | Парадигма обчислень | Надзвичайно великі набори даних |
| Фокус | Забезпечення універсального доступу до послуг | Вирішіть технологічну проблему, що стосується гумогенних наборів даних |
| Найкраще описано | Хмарні обчислення - це надання послуг через мережу, в основному через Інтернет. Послугами можуть бути програмне забезпечення, платформа або ІТ-інфраструктура. | 3 V - швидкість, об'єм та різноманітність Щоб кваліфікувати ваші дані як "великі дані", набір даних, що цікавлять, повинен бути проілюстрований одним або всіма вищезазначеними V. |
| Коли перейти до? | Ви можете розглянути можливість переходу до хмари, коли вам потрібно швидке розгортання або масштабування ІТ-додатків або інфраструктури, зберігаючи централізований доступ. Підтримка ІТ-операцій в приміщенні вимагає відхилення від вашого бізнесу, при цьому хмарні обчислення зосереджуються на вашому бізнесі. | Велика інженерія даних вступає в дію тоді, коли традиційні методи та рамки неефективні при роботі з об’ємним обсягом даних. Коли ми аналізуємо дані петабайт, потрібен розподілений фреймворк разом з паралельними обчисленнями. |
| Коли не рухатись? | І навпаки, у певних випадках вам не захочеться перейти до хмари. Якщо ваша програма стосується високочутливих даних і вимагає суворого дотримання або ваша програма не дотримується хмарної архітектури, вам слід тримати речі поза хмарою. Більше того, переміщення до хмари еквівалентно втраті контролю над вашим обладнанням. | Рішення Big Data вирішують дуже специфічну постановку проблеми, що стосується величезних наборів даних, і більшість Big Data Solutions не призначені для боротьби з невеликими даними. Big Data не є заміною для реляційних систем баз даних. |
| Переваги | Низькі витрати на обслуговування, безпечна реалізація, централізована платформа, нульові авансові витрати | Висока масштабованість (масштабується назавжди), економічно вигідна, паралельність, міцна екосистема |
| Популяризований | Термін "хмарні обчислення" став поширеним, коли Amazon випустила продукт EC2 (Elastic Compute Cloud) у 2006 році. | Коли в 2005 році Майк Кафарелла та Даг Різтінг випустили проект «Hadoop» у Yahoo, «Big Data» почав ставати мейнстрімом. |
| Загальні ролі | 1.Cloud Resource Administrator : Людина або організація, яка керує хмарою. 2. Постачальник послуг Клоуд: Власник хмарної платформи, який надає послуги у вигляді додатків, ресурсів або інфраструктури. 3. Споживчий одяг: "Користувачі" хмари, вони можуть бути розробниками чи офісними працівниками в організації. 4.Cloud Service Broker: Середня сторона між споживачами та постачальниками послуг. Вони надають проміжні послуги. 5.Cloud Auditor: Той, хто консультує споживачів щодо безпеки чи потенційної вразливості | 1. Великі розробники даних: Вони пишуть програми для поглинання, обробки або очищення даних. Вони також створили механізми планування та захоплення дельти. 2. Великі адміністратори даних: Вони налаштовують сервери, встановлюють програмне забезпечення та менеджер фізичних чи логічних ресурсів. 3. Великі аналітики даних: Вони відповідають за аналіз даних, знаходять цікаву інформацію та можливі тенденції в майбутньому. 4. Даний вчений: В основному, аналітик, який оснащений навичками кодування та статистикою. Ця людина бере участь у видобутку, прогнозуванні моделювання та візуалізації даних із систем Big Data. 5. Великий архітектор даних: Той, хто відповідає за розгортання рішення в кінці. |
| Слова Кайфу | IaaS : Інфраструктура як послуга трапляється, коли Постачальники послуг надають Споживачеві такі фізичні ресурси, як пам’ять, диск, сервери та мережі. Замовник може користуватися цими послугами, однак бажає і встановлює додатки поверх них. PaaS: Платформа може бути операційною системою, системою RDBMS, сервером або середовищем програмування. Усі ці платформи надаються у вигляді Платформи як послуга. SaaS: Програмне забезпечення як парадигма сервісу, Споживач безпосередньо використовує додаток або програмне забезпечення, і йому не потрібно турбуватися про базову платформу чи інфраструктуру. | Hadoop: Hadoop сам по собі є гучним словом. Це екосистема різних компонентів, які виконують конкретні завдання та об'єднані разом для впровадження рішення з великими даними. Doug Cutting назвав свій проект «Hadoop» після іграшкового слона свого сина. HDFS (розподілена файлова система Hadoop): файлова система, яка забезпечує високу пропускну здатність. Це файлова система на базі Java, яка розповсюджується на декількох машинах. MapReduce: Рамка для написання масово паралельних додатків, які обробляють велику кількість даних, що зберігаються у HDFS. На рудиментарному рівні MapReduce виконує дві операції: Map, де дані перетворюються в пари Key-Value, і Reduce, де дані агрегуються. |
| Постачальники / постачальники рішень | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Популярні рішення / приклади | IaaS : Google Compute Engine, веб-сервіси Amazon, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Google Документи, Microsoft Office 365 | Hadoop є найпопулярнішим рішенням для великих даних і надихнувся документами файлової системи Google (GFS) та MapReduce. Екосистема Hadoop зазвичай складається з безлічі компонентів, таких як Ambari для управління кластерами, Sqoop для вилучення даних, вулик для зберігання даних та Oozie для планування. |
Висновок - Хмарні обчислення та великі аналітики даних
Хмарні обчислення та аналітика великих даних справді вплинули на функціонування організацій та людей. Хмарні обчислення надають переваги, які застосовуються для будь-якого розміру підприємств та всіх видів населення. Дані сприймаються як ресурс, і організації намагаються реалізувати Hadoop для використання цього ресурсу. Цікаво знати, що хоча ці технології стали основними, компанії все ще вкладають величезні суми в НДДКР. Ми можемо очікувати більшого зростання хмарних обчислень та великих даних Analytics у найближчі роки.
Рекомендовані статті
Це був посібник із хмарних обчислень та великих даних Analytics, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- 5 Важливі переваги Azure Paas vs Iaas
- Захоплено знати, що таке хмарні обчислення та як це працює?
- 5 Найважливіше рішення аналітики великих даних
- Знайте 5 найбільш корисних відмінностей хмарних обчислень від даних Analytics
- Аналіз великих даних важливий у галузі індустрії гостинності (швидко)