Forskel mellem Cloud Computing og Big Data Analytics
Lige siden New York Times offentliggjorde en artikel om, hvordan Walmart anvender big data-analyse for at maksimere salget, er folk i en vanvid med Big Data. Forhandleren regnede med, at salget af Pop-Tarts, et populært mærke af slik, steg i løbet af orkanerne og brugte denne viden til at øge deres overskud.
Det være sig, enkeltpersoner, der gemmer deres data til en on-the-go adgang eller virksomheder, der reducerer omkostningerne på forhånd, mens de opretholder katastrofesikker it-drift, alle kigger mod himlen i disse dage. Gå ind i cloud-computing, en moderne tilgang til computing, på grund af hvilken alt og alle er på sky ni.
Efter dot-com-boblen brister informationsteknologifeltet utroligt fart. Fra dette momentum er Cloud Computing og Big Data Analytics, de to hotteste trends, der har en hidtil uset indflydelse på alle niveauer i menneskelivet. I denne opskrivning vil vi se på disse tendenser i nutidens teknologiske økosystem og forsøge at foretage en sammenligning mellem Cloud Computing og Big Data Analytics.
Head-to-head sammenligning mellem Cloud Computing vs Big Data Analytics
Nedenfor er Top 11-sammenligningen mellem Cloud Computing vs Big Data Analytics
Vigtige forskelle mellem Cloud Computing vs Big Data Analytics
- Cloud computing handler om at levere computerressourcer og / eller tjenester over netværket, mens Big Data handler om at tackle problemer, der står overfor, når den enorme mængde data er involveret, og traditionelle metoder bliver umulige.
- Big Data fungerer ved at nedbryde enorme datasæt i håndterbare 'bidder' og distribuere disse bidder på tværs af de forskellige computersystemer. I cloud computing gemmes oplysninger på fysiske servere, som vedligeholdes og kontrolleres af tjenesteudbydere. Brugeren kan få adgang til disse ressourcer via internettet.
- Det er muligt at implementere en Big Data Solutions på skyen via PaaS- eller SaaS-tjenesten. I PaaS leveres Hadoop-platform til forbrugeren, mens der i SaaS forskellige komponenter eller applikationer, der kører på Hadoop, er tilgængelige. Faktisk bliver ægteskabet med Big Data og Cloud Computing så populært, at vi har et nyt brusord i IT: BDaaS (Big Data as a Service).
- Big Data tapper de tidligere ignorerede data fra en organisation og giver værdifuld indsigt, der kan drive dens forretning, mens Cloud Computing giver fleksibilitet og hastighed med hensyn til IT-implementeringer, der kan strømline en organisations operationer.
Cloud Computing vs Big Data Analytics sammenligningstabel
Forskellene mellem cloud computing vs Big data analytics forklares i de punkter, der er præsenteret nedenfor
| Grundlag for sammenligning | Skyen | Big Data |
| Hvad er det? | Computing Paradigm | Ekstremt store datasæt |
| Fokus | Tilbyder universel adgang til tjenester | Løs teknologiske problemer, der håndterer humongøse datasæt |
| Bedst beskrevet af | Cloud computing handler om at levere tjenester over et netværk, hovedsagelig internettet. Tjenesterne kan være en software, en platform eller IT-infrastruktur. | 3 V'er - hastighed, volumen og variation For at kvalificere dine data som "Big Data", skal datasættet af interesse illustreres af en af eller alle ovennævnte V'er. |
| Hvornår skal jeg flytte til? | Du overvejer muligvis at migrere til skyen, når du har brug for hurtig implementering eller skalering af IT-applikationer eller infrastruktur, mens du opretholder centraliseret adgang. Opretholdelse af IT-drift på stedet kræver afvigelse fra din virksomhed, med cloud computing dit fokus forbliver på din virksomhed. | Big data engineering kommer i spil, når traditionelle metoder og rammer er ineffektive, når man håndterer den omfangsrige datamængde. Når vi analyserer data om petabytes, kræves en distribueret ramme sammen med paralleliseret computing. |
| Hvornår skal man ikke flytte? | Omvendt kan du måske ikke i nogle tilfælde overveje til skyen. Hvis din applikation beskæftiger sig med meget følsomme data og kræver streng overholdelse, eller din applikation ikke overholder skyarkitektur, skal du holde ting væk fra skyen. Desuden er flytte til skyen ækvivalent med at miste kontrollen over din hardware. | Big Data-løsninger løser en meget specifik problemopgørelse vedrørende enorme datasæt, og de fleste Big Data Solutions er ikke beregnet til at håndtere små data. Big Data erstatter ikke relationelle databasesystemer. |
| Fordele | Lave vedligeholdelsesomkostninger, katastrofesikker implementering, centraliseret platform, nul-up-omkostninger | Høj skalerbarhed (skalerer ud for evigt), omkostningseffektiv, parallelisme, robust økosystem |
| Populariseret af | Udtrykket “Cloud Computing” blev udbredt, da Amazon frigav EC2 (Elastic Compute Cloud) produkt i 2006. | Da Mike Cafarella og Doug Cutting frigav 'Hadoop' -projektet i 2005 på Yahoo, begyndte "Big Data" at blive mainstream. |
| Almindelige roller | 1.Cloud ressource administrator : Personen eller en organisation, der administrerer skyen. 2.Cloud-tjenesteudbyder: Ejer af skyplatformen, der leverer tjenester i form af applikationer, ressourcer eller infrastruktur. 3.Cloud forbruger: 'Brugere' af skyen, de kan være udviklere eller kontoransatte i en organisation. 4.Cloud Servicemægler: Et mellemparti mellem forbrugere og tjenesteudbydere. De leverer mellemliggende tjenester. 5.Cloud revisor: Den, der konsulterer Forbrugerne om sikkerhed eller potentiel sårbarhed | 1.Store dataudviklere: De skriver programmer til at indtage, behandle eller rense data. De opsætter også planlægningsmekanismer og deltaoptagelsesmekanismer. 2. Store datadministratorer: De opsætter servere, installerer software og administrerer fysiske eller logiske ressourcer. 3.Store dataanalytikere: De er ansvarlige for at analysere dataene, finde interessante indsigter og mulige fremtidige tendenser. 4. Dataforsker: Grundlæggende en analytiker, der er udstyret med kodningsfærdigheder og statistik. Denne person er involveret i minedrift, forudsigelig modellering og visualisering af data fra Big Data-systemer. 5. Stor dataarkitekt: Den, der er ansvarlig for implementering af ende-til-ende-løsning. |
| Buzz-ord | IaaS : Infrastruktur som en service sker, når tjenesteudbydere giver forbrugeren fysiske ressourcer som hukommelse, disk, servere og netværk. Kunden kan bruge disse tjenester, men hun ønsker og installerer applikationer oven på dem. PaaS: En platform kan være et operativsystem, RDBMS-system, server eller et programmeringsmiljø. Alle disse platforme leveres i form af Platform som en tjeneste. SaaS: I software som et serviceparadigma bruger forbrugeren direkte applikationen eller softwaren og behøver ikke at bekymre sig om den underliggende platform eller infrastruktur. | Hadoop: Hadoop i sig selv er et summende ord. Det er et økosystem af forskellige komponenter, der udfører specifikke opgaver og integreres sammen for at implementere en big data-løsning. Doug Cutting opkaldte sit projekt som ”Hadoop” efter sin søns legetøjselefant. HDFS (Hadoop Distribueret filsystem): Et filsystem, der giver adgang til høj kapacitet. Det er et Java-baseret filsystem, der er distribueret på flere maskiner. MapReduce: Rammer til skrivning af massivt parallelle applikationer, der behandler store mængder data, der er gemt i HDFS. På et rudimentært niveau udfører MapReduce to operationer, Kort, hvor data konverteres til nøgleværdipar og Reducer, hvor data er samlet. |
| Udbydere af leverandører / løsninger | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Populære løsninger / eksempler | IaaS : Google Compute Engine, Amazon Web Services, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Google Dokumenter, Microsoft Office 365 | Hadoop er den mest populære Big Data Solution og er inspireret af Google File System (GFS) og MapReduce-papirer. Et Hadoop-økosystem typisk som et væld af komponenter såsom Ambari til klyngestyring, Sqoop til dataekstraktion, Hive til datalagring og Oozie til planlægning. |
Konklusion - Cloud Computing vs Big Data Analytics
Cloud Computing og Big Data Analytics har virkelig haft indflydelse på, hvordan organisationer fungerer og mennesker fungerer. Cloud Computing giver fordele, der gælder for alle størrelser af virksomheder og alle slags enkeltpersoner. Data opfattes som en ressource, og organisationer er i gang med at implementere Hadoop for at udnytte denne ressource. Det er interessant at vide, at selv om disse teknologier er blevet mainstream, investerer virksomheder stadig enorme mængder i F&U. Vi kan forvente mere vækst af Cloud Computing og Big Data Analytics i de kommende år.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Cloud Computing vs Big 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 -
- 5 Vigtige fordele Azure Paas vs Iaas
- Spændt over at vide - Hvad er cloud computing & hvordan fungerer det?
- 5 Den vigtigste løsning af Big Data Analytics
- Kend til den 5 mest nyttige forskel mellem Cloud Computing vs Data Analytics
- Big Data Analytics vigtigt i gæstfrihedsbranchen (hurtig)