Forskellen mellem Cloud Computing og Data Analytics

Cloud computing henviser til levering af IT som en service fra datacentre. Ordet sky bruges som en metafor til at repræsentere internettet på grund af dets store ressourceopbevaring og information, der passer til forskellige brugerbehov. Ressourcer i skyen inkluderer servere, båndbredde, netværk, opbevaring osv. Sammen med software og OS-platforme. Cloud stiller it-ressourcer til rådighed som et værktøj, der ligner det strømforsyning, vi har i vores hjem. Begrebet cloud computing er afledt af computingarkitekturer såsom netnet computing og virtualisering i kombination for at give computertjenester til brugstjenester.

Cloud involverer centralisering af ressourcer (hardware og software), der stilles til rådighed som en service. Cloud-tjenester leveres af en cloud-tjenesteudbyder (CSP). Nogle eksempler på CSP'er er Amazon-webtjenester, Microsoft Azure, Google, IBM osv. Forbrugere / brugere faktureres baseret på hver forbrugt ressource og for den ressource, der benyttes over tid. Skyer har mange fordele, der gør det til den mest ideelle mulighed for store eller små organisationer. Nogle af kendetegnene ved skyer inkluderer,

  • Skalerbarhed, tilgængelighed, pålidelighed og robusthed
  • Omkostningseffektiv og fleksibel
  • Forbedret forretningsværdi og smidighed
  • Forbedret driftseffektivitet

Cloud-tjenester klassificeres som servicemodeller og implementeringsmodeller. Servicemodellerne er:

  • Infrastructure-as-a-Service (IaaS)
  • Platform-som-en-tjeneste (PaaS)
  • Software-as-a-Service (SaaS)

Cloud-implementeringsmodeller er:

  • Private skyer : Denne model er en intern eller en outsourcet privat ejet datacenters infrastruktur med gode sikkerhedsniveauer og er dyre.
  • Offentlige skyer : Dette er en omkostningseffektiv model og for det meste tilgængelig gratis på internettet. Eksempler inkluderer Google Gmail, Google Drive osv. Her er dataene ikke helt sikre.
  • Hybridskyer : Denne model er en kombination af private og offentlige skymodeller. Sikkerhed er et problem her.

Alle skyressourcer og modeller stilles til rådighed via internettet. Adgang til ressourcen er mulig med enhver standard browsersoftware eller med enhver enhed, der opretter forbindelse til internettet.

På grund af fremkomsten af ​​nye teknologier er vi vidne til en stor dataflod på grund af betydelige ændringer, der er foretaget i samspillet mellem erhvervslivet og forbrugerne, eller erhvervslivet til virksomhederne og mellem organisationer. Nye data genereres kontinuerligt, især i organisationer, der er kundeorienterede og på alle trin i alle transaktioner. Alle disse data, når de modelleres korrekt, kan analyseres for at understøtte effektiv beslutningstagning i organisationer. Derfor har væksten af ​​data, der er drevet af en række forskellige enheder og internettet, potentialet for hidtil usete muligheder.

Dataanalyse kan forstås som den analytiske modellering eller forberede data til nøjagtig kvantitativ analyse. Dataanalyse er påkrævet for at udtrække indsigtsfulde oplysninger for at få løbende forbedringer og forstå tendenser og forretningspræstationer. Analyse forstås således som måling og estimering af data fra big datakilder. Nye analysetendenser i streamingtidsdata i realtid har evnen til hurtigt at svare på ustabile krav, bedre kvalitet og værdi, som baner vejen for en digitalt drevet organisation.

Behandling af store data fra flere kilder kræver avancerede computersystemer og netværk, der let er tilgængelige fra cloud-tjenesteudbydere. Dataanalyse kan bruges i skyen, fordi det sikrer høje effektivitetsniveauer sammen med computer- og lagringsfunktioner til at håndtere store mængder big data på internettet. Derfor er dataanalyse blevet en nødvendighed for organisationer at få værdifuld indsigt i forbindelse med deres produkter eller tjenester fra forskellige datakilder. Dataanalyse er vigtig for organisationer, fordi det hjælper med,

  • Reducer omkostninger ved at identificere overflødige processer eller operationer
  • Forstå kundepræferencer, for at levere tilpassede produkter eller service, hvilket fører til bedre konkurrenceevne
  • Tag hurtigere og effektive beslutninger baseret på aktuelle oplysninger

Head-to-Head Sammenligning Cloud Computing vs Data Analytics (Infographics)

Nedenfor er Top 5-sammenligningen mellem Cloud Computing vs Data Analytics

Vigtige forskelle mellem cloud computing vs dataanalyse

  • Både cloud computing og dataanalytiske platforme tilbyder omkostningsreduktion og effektivitet for organisationer med henblik på at opnå forretningsgendighed. Cloud computing er imidlertid en teknologi eller infrastruktur til at levere kontinuerlige og dynamiske it-tjenester, mens dataanalyse er en teknik, der aggregerer data fra flere kilder til datamodellering og dataforberedelse til dybere analyse.
  • Skyer giver skalerbar computer-, lager- og netværksbåndbreddekapacitet til big data-applikationer. På den anden side har dataanalyse brug for IT-infrastrukturer til at behandle og model indkommende datastrømme med høj hastighed. Skyer og dataanalyse kan således gå sammen.
  • Cloud-tjenester leverer løsninger til alle typer dataintensive processer. Dette er imod analyser, der udfører dyb indsigt og opdagelse til forbedring af organisatoriske resultater.
  • Cloud-infrastrukturer kan integreres godt med eksisterende systemer, og de kan derfor forbinde forskellige afdelinger og data på tværs af organisationen for at opbygge en centraliseret datamodel. Dataanalyse udføres let i centraliserede data sammenlignet med et distribueret datalager.
  • Cloud-tjenester fås adgang via internettet, og dermed kan organisationen gøre brug af udviklede analytiske modeller til at samarbejde med andre organisationer, overvåge markeder og få konkurrenceevne.

cloud computing vs dataanalyse Sammenligningstabel

Forskellene mellem cloud computing kontra dataanalyse er forklaret i de punkter, der er præsenteret nedenfor:

Grundlag for sammenligningSkyenData Analytics
Betyder
  • En infrastruktur til levering af it-tjenester, tilgængelig i forskellige service- og implementeringsmodeller
  • En ramme eller et værktøj til behandling af data fra flere streams til at skabe analytiske modeller til at udlede indsigt
Koncept
  • Giver adgang til it-ressourcer via internettet
  • Indbefatter virtualisering og abstraktion. Karakteristika er tilgængelighed, robusthed, fleksibilitet og skalerbarhed til at understøtte forskellige IT-behov
  • Analytics involverer mange teknikker såsom algoritmer, matematik, statistik og minedrift.
  • Data fra flere kilder er modelleret til analyse
  • Værktøjer har kapacitet til at modellere og administrere big datakilder
Grundlag for dannelse
  • Cloud-serviceinfrastrukturer leverer dynamiske it-tjenester til organisationer
  • IT-tjenester er standardiserede
  • Sikrer, at IT-administrationsomkostninger reduceres
  • Et outsourcet system
  • Hjælper organisationer med at opnå konkurrenceevne
  • Modellerer data til datadrevet opdagelse og innovation
  • Integrerer data fra flere kilder i realtid
  • Support til effektiv beslutningstagning baseret på faktiske oplysninger
Anvendelsesområder
  • Anvendelse af skyer er hovedsageligt inden for levering af it-tjenester.
  • Opfylder en række krav til virksomheds computing og IT-infrastruktur
  • Implementeret af næsten alle sektorer (produkt og service)
  • Cloud-tjenester kan tilpasses til alle organisationer uanset deres størrelse eller skala
  • Big data modellering og analyse
  • Erhvervsmæssig og personlig indsigt
  • Sundhedspleje - sygdomsdiagnose, forudsigelser
  • Løsninger til detailhandel
  • Forstå forbrugernes adfærd
  • Finansiere
  • Risikostyring og bedrageri afsløring
Nærme sig
  • Outsourcede it-tjenester
  • IT-omkostningsreduktion
  • Innovation og nyt produkt eller service lancering
  • Nedsat tid til marked
  • Behov for, at kunderne har tilgængelighed og robusthed af tjenester.
  • At verificere effektiviteten af ​​forretningsprocesserne
  • Forbedre driftseffektiviteten
  • At overvåge organisatoriske resultater

Konklusion - Cloud Computing vs Data Analytics

I sammendraget kan det derfor bemærkes, at cloud computing-tjenester og mest ideelle til dataanalyseprogrammer. Dette skyldes, at organisationer med hurtig vækst i big data har brug for et passende og passende miljø til at styre big data-processer, som er aktiveret af cloud-tjenester. I organisationer vil både Cloud Computing og Data Analytics-teknologiimplementeringer supplere hinanden mod bedre ydelse og værdi.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Cloud Computing vs Data Analytics, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Azure Paas vs Iaas - De bedste ting, du skal vide
  2. Spændt over at vide - Hvad er cloud computing & hvordan fungerer det?
  3. Datavisualisering vs dataanalyse - 7 bedste ting, du skal vide
  4. Sådan starter du en karriere inden for skyteknologi
  5. 5 Must Know udfordringer og løsninger med Big Data Analytics

Kategori:

Big Data