Разлика между Cloud Computing и Big Data Analytics
Откакто New York Times публикува статия за това как Walmart използва анализа на големи данни, за да увеличи максимално продажбите си, хората са вбесени от Big Data. Търговецът разбра, че продажбите на Pop-Tarts, популярна марка сладкиши, се увеличава по време на ураганите и използва тези знания, за да увеличи печалбите си.
Независимо от това, хората, които запазват данните си за достъп в движение или фирми, които намаляват авансовите разходи, докато поддържат ИТ операции, устойчиви на бедствия, всеки ден гледа към небето. Въведете облачно изчисление, модерен подход към изчисленията, поради който всичко и всички са на облак девет.
Публикувай пукането на балон дот-ком, полето на информационните технологии набира невероятна скорост. Излизащи от този момент са облачните компютри и големите данни Анализ, двете най-горещи тенденции, които оказват безпрецедентно въздействие на всички нива на човешкия живот. В това преразглеждане ще разгледаме тези тенденции на съвременната технологична екосистема и ще се опитаме да направим сравнение между Cloud Computing и Big Data Analytics.
Сравнение директно между облачни изчислителни и големи анализи на данни
По-долу е Топ 11 сравнение между облачни изчислителни и големи анализи на данни
Основни разлики между Cloud Computing и Big Data Analytics
- Облачните изчисления са свързани с предоставянето на компютърни ресурси и / или услуги по мрежата, докато Big Data е за справяне с проблемите, с които се сблъскват, когато се включва огромното количество данни, а традиционните методи стават невъзможни.
- Big Data работи, като разгражда огромни набори от данни в управляеми „парчета“ и ги разпространява в различните компютърни системи. В облачните изчисления информацията се съхранява на физически сървъри, които се поддържат и контролират от доставчиците на услуги. Потребителят може да получи достъп до тези ресурси чрез интернет.
- Възможно е да се разположат решения за големи данни в облака чрез услугата PaaS или SaaS. В PaaS платформата Hadoop се предоставя на потребителя, докато в SaaS са достъпни различни компоненти или приложения, работещи на Hadoop. Всъщност бракът на Big Data и Cloud Computing става толкова популярен, че имаме нова дума за бръмчане в IT: BDaaS (Big Data като услуга).
- Big Data докосва игнорираните по-рано данни на дадена организация и предоставя ценна информация, която може да стимулира нейния бизнес, докато Cloud Computing осигурява гъвкавост и бързина по отношение на ИТ внедряването, което може да оптимизира операциите на организацията.
Cloud Computing vs Big Data Analytics Таблица за сравнение
Разликите между облачните изчисления и големите анализи на данни са обяснени в точките, представени по-долу
| Основа за сравнение | Облачни изчисления | Голяма информация |
| Какво е? | Изчислителна парадигма | Изключително големи масиви от данни |
| фокус | Осигуряване на универсален достъп до услуги | Решете технологичен проблем, справящ се с ужасни масиви данни |
| Най-добре описано от | Облачните изчисления са свързани с предоставянето на услуги по мрежа, предимно в интернет. Услугите могат да бъдат софтуер, платформа или ИТ инфраструктура. | 3 V's - скорост, обем и разнообразие За да квалифицирате вашите данни като „Големи данни“, наборът от данни трябва да бъде илюстриран от един или всички горепосочени V. |
| Кога да се преместим? | Може да помислите за мигриране към облака, когато се нуждаете от бързо внедряване или мащабиране на ИТ приложения или инфраструктура, като същевременно поддържате централизиран достъп. Поддържането на ИТ операции в помещението изисква отклонение от вашия бизнес, като изчисляването в облак фокусът ви остава върху вашия бизнес. | Големият инженеринг на данни влиза в игра, когато традиционните методи и рамки са неефективни при работа с обемното количество данни. Когато анализираме данни от петабайтове, е необходима разпределена рамка заедно с паралелни изчисления. |
| Кога да не се движа? | Обратно, в определени случаи може да не искате да мигрирате към облака. Ако приложението ви се занимава с високо чувствителни данни и изисква стриктно спазване или приложението ви не се придържа към облачната архитектура, трябва да държите нещата извън облака. Освен това преминаването към облака е равносилно на загуба на контрол върху вашия хардуер. | Решенията за големи данни решават много специфичен проблем, свързан с огромни набори от данни и повечето Big Data Solutions не са предназначени за справяне с малки данни. Big Data не замества релационните системи от бази данни. |
| Ползи | Ниски разходи за поддръжка, внедряване в безопасност при бедствия, централизирана платформа, нулеви авансови разходи | Висока мащабируемост (мащабиране завинаги), рентабилност, паралелизъм, здрава екосистема |
| Популаризиран от | Терминът „Cloud Computing“ стана разпространен, когато Amazon пусна EC2 (Elastic Compute Cloud) продукт през 2006 г. | Когато Mike Cafarella и Doug Cutting пуснаха проекта „Hadoop“ през 2005 г. в Yahoo, „Big Data“ започна да става мейнстрийм. |
| Общи роли | 1.Cloud Resource Administrator : Лицето или организация, която администрира облака. 2. Доставчик на услуги за клоун: Собственик на облачната платформа, който предоставя услуги под формата на приложения, ресурси или инфраструктура. 3.Cloud Потребител: „Потребителите“ на облака, те могат да бъдат разработчици или офис работници в организация. 4.Cloud Service Broker: Средна страна между потребителите и доставчиците на услуги. Те предоставят междинни услуги. 5.Cloud одитор: Този, който се консултира с потребителите относно сигурността или потенциалната уязвимост | 1.Големи разработчици на данни: Те пишат програми за поглъщане, обработка или почистване на данни. Те също така създават механизми за планиране и делта улавяне. 2.Големи администратори на данни: Те настройват сървъри, инсталират софтуер и физически или логически ресурси на мениджъра. 3.Големи анализатори на данни: Те са отговорни за анализа на данните, намирането на интересни изводи и възможни бъдещи тенденции. 4.Датски учен: По принцип анализатор, който е оборудван с умения за кодиране и статистика. Този човек участва в минно дело, прогнозно моделиране и визуализация на данни от Big Data системи. 5.Голям архитект на данни: Този, който е отговорен за внедряването на цялостно решение. |
| Думи на Buzz | IaaS : Инфраструктурата като услуга се случва, когато доставчиците на услуги предоставят на Потребителя физически ресурси като памет, диск, сървъри и мрежи. Клиентът може да използва тези услуги, но желае и инсталира приложения върху тях. PaaS: Платформата може да бъде операционна система, RDBMS система, сървър или среда за програмиране. Всички тези платформи се предоставят под формата на платформа като услуга. SaaS: В Софтуера като парадигма на услугата Потребителят директно използва приложението или софтуера и не трябва да се тревожи за основна платформа или инфраструктура. | Hadoop: Самият Hadoop е бръмчаща дума. Това е екосистема от различни компоненти, които изпълняват конкретни задачи и са интегрирани заедно, за да внедрят решение за големи данни. Дъг Кътинг нарече проекта си „Hadoop” на играчката слон на сина си. HDFS (разпределена файлова система Hadoop): файлова система, която осигурява висок достъп до пропускателна способност. Това е базирана на Java файлова система, която се разпространява на множество машини. MapReduce: Рамка за писане на масови паралелни приложения, които обработват големи количества данни, съхранявани в HDFS. На рудиментарно ниво MapReduce извършва две операции: Map, където данните се преобразуват в двойки Key-Value и Reduce, където данните се агрегират. |
| Доставчици / доставчици на решения | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Популярни решения / примери | IaaS : Google Compute Engine, Amazon Web Services, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Google Документи, Microsoft Office 365 | Hadoop е най-популярното решение за големи данни и е вдъхновено от документите на Google File System (GFS) и MapReduce. Екосистема Hadoop обикновено като множество компоненти като Ambari за управление на клъстери, Sqoop за извличане на данни, Hive за съхранение на данни и Oozie за планиране. |
Заключение - Cloud Computing vs Big Data Analytics
Облачните компютри и анализа на големи данни наистина повлияха на начина, по който функционират организациите и хората. Облачните компютри осигуряват предимства, които са приложими за всякакъв размер предприятия и всички видове физически лица. Данните се възприемат като ресурс и организациите се надпреварват да прилагат Hadoop, за да използват този ресурс. Интересно е да се знае, че въпреки че тези технологии са станали основни, компаниите все още инвестират огромни суми в НИРД. Можем да очакваме по-голям растеж на облачните изчисления и големите анализи на данни през следващите години.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Cloud Computing vs Big Data Analytics, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- 5 важни предимства Azure Paas срещу Iaas
- Развълнуван е да знаете - Какво е облачно изчисление и как работи?
- 5 Най-важното решение за анализ на големи данни
- Познайте 5-те най-полезни разлики в облачните компютри срещу анализите на данни
- Анализ на големи данни, важен в индустрията на хотелиерството (бързо)