Különbség a Cloud Computing és a Big Data Analytics között
Mióta a New York Times közzétett egy cikket arról, hogy a Walmart hogyan használja fel a nagy adatok elemzését az értékesítés maximalizálása érdekében, az emberek őrületbe kerülnek a Big Data iránt. A kiskereskedő rájött, hogy a Pop-Tarts, a népszerű Sweets márka értékesítése a hurrikánok során rohamosan növekszik, és ezeket az ismereteket felhasználta profitjaik növelésére.
Legyen szó akár magánszemélyekről, akik adataikat on-the-go hozzáférés céljából menti, vagy olyan vállalkozások számára, amelyek előzetes költségeket csökkentenek, miközben fenntartják a katasztrófaálló IT műveleteket, manapság mindenki az ég felé néz. Írja be a felhőalapú számítástechnikát, a számítástechnika modern megközelítését, amely miatt mindenki és mindenki a kilencedik felhőn van.
A dot-com buborék robbantása után az információs technológiai terület hihetetlen lendületet kap. Ebből a lendületből származnak a Cloud Computing és a Big Data Analytics, a két legforróbb trend, amelyek példátlan hatással vannak az emberi élet minden szintjére. Ebben az írásban megvizsgáljuk a mai technológiai ökoszisztéma ezeket a trendeket, és megkíséreljük összehasonlítani a Cloud Computing és a Big Data Analytics.
Összehasonlítás a felhő és a Big Data Analytics között
Az alábbiakban a 11 legfontosabb összehasonlítás a Cloud Computing és a Big Data Analytics között
Főbb különbségek a felhőalapú számítástechnika és a Big Data Analytics között
- A felhőalapú számítástechnika a számítógépes erőforrások és / vagy szolgáltatások hálózaton keresztül történő biztosításáról szól, míg a Big Data a hatalmas adatmennyiséggel járó problémák megoldásáról szól, és a hagyományos módszerek lehetetlenné válnak.
- A Big Data úgy működik, hogy hatalmas adatkészleteket kezelhető „darabbá” bont, és ezeket a darabokat elosztja a különböző számítógépes rendszerek között. A felhőalapú számításban az információkat olyan fizikai szerverek tárolják, amelyeket a Szolgáltatók karbantartanak és irányítanak. A felhasználó az erőforrásokhoz az interneten keresztül férhet hozzá.
- A PaaS vagy a SaaS szolgáltatáson keresztül Big Data Solutions telepíthető a felhőn. A PaaS-ban a Hadoop platformot biztosítják a fogyasztónak, míg a SaaS-ban a Hadoop-on futó különféle összetevők vagy alkalmazások elérhetők. Valójában a Big Data és a Cloud Computing házassága annyira népszerűvé válik, hogy IT-ben egy új szóbeszéd van: BDaaS (Big Data as a Service).
- A Big Data lekérdezi a szervezet korábban figyelmen kívül hagyott adatait, és értékes betekintést nyújt, amely elindíthatja a vállalkozását, míg a Cloud Computing rugalmasságot és gyorsaságot nyújt az informatikai telepítésekhez, amelyek racionalizálhatják a szervezet működését.
Cloud Computing vs Big Data Analytics összehasonlító táblázat
A felhőalapú számítások és a nagy adatok elemzése közötti különbségeket az alábbiakban ismertetjük
| Az összehasonlítás alapja | Felhő alapú számítástechnika | Nagy adat |
| Mi az? | Számítástechnikai paradigma | Rendkívül nagy adatkészletek |
| Fókusz | A szolgáltatásokhoz való egyetemes hozzáférés biztosítása | Oldja meg a rosszindulatú adatkészletekkel kapcsolatos technológiai problémát |
| A legjobb | A felhőalapú számítástechnika a szolgáltatások nyújtását jelenti egy hálózaton, többnyire az interneten keresztül. A szolgáltatások lehetnek szoftver, platform vagy IT infrastruktúra. | 3 V - sebesség, térfogat és változatosság Annak érdekében, hogy adatai „nagy adatnak” minősüljenek, az érdeklődésre álló adatkészletet a fenti V vagy akár valamelyikével kell szemléltetni. |
| Mikor költözni? | Megfontolhatja a felhőbe való migrációt, ha az informatikai alkalmazások vagy az infrastruktúra gyors telepítésére vagy méretezésére van szüksége, miközben fenntartja a központosított hozzáférést. Az informatikai műveletek helyszíni fenntartása megköveteli az üzleti vállalkozástól való eltérést, mivel a felhőalapú számítástechnika során a hangsúly az üzleti vállalkozásra irányul. | A nagyméretű adatgyűjtés akkor jön be, ha a hagyományos módszerek és keretek nem hatékonyak a nagy mennyiségű adat kezelésekor. A petatabiták elemzésekor elosztott keretrendszerre és párhuzamos számításra van szükség. |
| Mikor nem költözni? | Ezzel szemben bizonyos esetekben előfordulhat, hogy nem akarja átállni a felhőbe. Ha az alkalmazás nagyon érzékeny adatokkal foglalkozik, és szigorú betartást igényel, vagy ha az alkalmazás nem felel meg a felhő architektúrájának, akkor tartsa távol a dolgokat a felhőtől. Sőt, a felhőbe való áthelyezés egyenlő azzal, hogy elveszíti a hardvert. | A Big Data megoldások megoldják a hatalmas adatkészletekkel kapcsolatos nagyon specifikus problémát, és a legtöbb Big Data megoldásnak nem célja a kis adatok kezelése. A Big Data nem helyettesíti a relációs adatbázis rendszereket. |
| Előnyök | Alacsony karbantartási költségek, katasztrófabiztos megvalósítás, központosított platform, nulla költségek | Magas skálázhatóság (Örökké méretezhető), Költséghatékony, Párhuzamosság, Robusztus ökoszisztéma |
| Népszerűsítette | A „Cloud Computing” kifejezés elterjedté vált, amikor az Amazon 2006-ban kiadta az EC2 (Elastic Compute Cloud) terméket. | Amikor Mike Cafarella és Doug Cutting 2005-ben kiadta a „Hadoop” projektet a Yahoo-nál, a „Big Data” elterjedtá vált. |
| Közös szerepek | 1.Cloud Resource Administrator : Az a személy vagy szervezet, amely a felhőt kezeli. 2.Cloud Szolgáltató: A felhőplatform tulajdonosa, aki alkalmazások, erőforrások vagy infrastruktúra formájában nyújt szolgáltatásokat. 3.Cloud Consumer: A felhő „felhasználói”, fejlesztők vagy irodai dolgozók lehetnek egy szervezetben. 4.Cloud Service Broker: Középpárt a fogyasztók és a szolgáltatók között. Köztes szolgáltatásokat nyújtanak. 5.Cloud auditor: Az, aki konzultál a fogyasztókkal a biztonságról vagy a potenciális sebezhetőségről | 1.Big Data Developers: Programokat írnak az adatok bevitele, feldolgozása vagy tisztítása céljából. Felállítottak ütemezési és delta-rögzítési mechanizmusokat is. 2.Big Data Administrators: Szervereket állítanak fel, szoftvereket telepítenek és a kezelő fizikai vagy logikai erőforrásait telepítik. 3.Big Data elemzők: Feladataik az adatok elemzése, érdekes betekintést és lehetséges jövőbeli trendeket találnak. 4.Adattudós: Alapvetően egy elemző, aki fel van szerelve kódolási készségekkel és statisztikákkal. Ez a személy részt vesz a Big Data rendszerek bányászatában, prediktív modellezésében és megjelenítésében. 5.Big Data Architect: Az, aki felelős a végpontok közötti megoldások telepítéséért. |
| Buzz szavak | IaaS : Az infrastruktúra mint szolgáltatás akkor fordul elő, amikor a szolgáltatók fizikai erőforrásokat, például memóriát, lemezt, szervereket és hálózatokat biztosítanak a Fogyasztónak. Az ügyfél igénybe veheti ezeket a szolgáltatásokat, és tetejére telepíthet alkalmazásokat. PaaS: A platform lehet operációs rendszer, RDBMS rendszer, szerver vagy programozási környezet. Mindezeket a platformokat Platform mint szolgáltatás formájában biztosítjuk. SaaS: A Szoftver mint szolgáltatás paradigma esetében a Fogyasztó közvetlenül használja az alkalmazást vagy szoftvert, és nem kell aggódnia a mögöttes platform vagy infrastruktúra miatt. | Hadoop: Maga a Hadoop egy buzz szó. Ez egy különféle összetevőkből álló ökoszisztéma, amely speciális feladatokat hajt végre és integrálva van egy nagy adatmegoldás megvalósításához. Doug Cutting a projektet „Hadoop” -nak nevezte fia játék elefántja után. HDFS (Hadoop elosztott fájlrendszer): Olyan fájlrendszer, amely nagy teljesítményű hozzáférést biztosít. Ez egy Java alapú fájlrendszer, amely több gépen eloszlik. MapReduce: Keret masszív párhuzamos alkalmazások írására, amelyek nagy mennyiségű HDFS-ben tárolt adatot dolgoznak fel. Alapvető szinten a MapReduce két műveletet hajt végre: Map, ahol az adatokat kulcsérték-párokba konvertálják, és Reduce, ahol az adatok aggregálódnak. |
| Szállítók / megoldások szolgáltatói | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Népszerű megoldások / példák | 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 | A Hadoop a legnépszerűbb Big Data Solution, amelyet a Google File System (GFS) és a MapReduce papírok ihlette. A Hadoop-ökoszisztéma jellemzően sokrétű összetevőként, például Ambari a fürtkezeléshez, Sqoop az adatok kinyeréséhez, Hive az adattároláshoz és az Oozie az ütemezéshez. |
Következtetés - Cloud Computing vs Big Data Analytics
A Cloud Computing és a Big Data Analytics valóban befolyásolta a szervezetek működését és az emberek működését. A Cloud Computing olyan előnyöket kínál, amelyek alkalmazhatók minden méretű vállalkozásra és mindenféle személyre. Az adatokat erőforrásnak tekintik, és a szervezetek a Hadoop ezen erőforrás kiaknázására való bevezetésére készülnek. Érdekes tudni, hogy noha ezek a technológiák mainstream, a vállalatok továbbra is hatalmas összegeket fektetnek be a K + F-be. A felhőalapú számítástechnika és a Big Data Analytics további növekedésére számíthatunk az elkövetkező években.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Cloud Computing vs Big Data Analytics alkalmazásához, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- 5 fontos előnye az Azure Paas vs Iaas
- Izgatottan tudom, mi a Cloud Computing és hogyan működik?
- 5 A Big Data Analytics legfontosabb megoldása
- Ismerje meg a felhőalapú számítások és a Data Analytics öt leghasznosabb különbségét
- A vendéglátóiparban fontos Big Data Analytics (gyors)