Разлика између Цлоуд Цомпутинг-а и Биг Дата Аналитицс-а
Откако је Нев Иорк Тимес објавио чланак о томе како Валмарт користи аналитику великих података да би повећао продају, људи су у бесу око Биг Дата-а. Продавац је схватио да продаја Поп-Тартс-а, популарног бренда Свеетс-а, расте током урагана и искористио је то знање за повећање зараде.
Било да је то, појединци који спремају своје податке за приступ у покрету или компаније које смањују трошкове унапред одржавајући ИТ операције отпорне на катастрофе, ових дана сви гледају у небо. Унесите рачунарство у облаку, модеран приступ рачунању због којег су сви и сви у облаку девет.
Након пуцања дот-цом мјехурића, поље информационе технологије добија невјеројатан замах. Из овог замаха долазе Цлоуд Цомпутинг и Биг Дата Аналитицс, два најгрубља тренда која имају невиђени утицај на свим нивоима људског живота. У овом писању ћемо погледати ове трендове данашњег технолошког екосистема и покушати да упоредимо између Цлоуд Цомпутинг-а и Биг Дата Аналитицс-а.
Упоредна упоредна анализа између Цлоуд Цомпутинг-а и Биг Дата Аналитицс-а
Испод је топ 11 поређења између Цлоуд Цомпутинг-а и Биг Дата Аналитицс-а
Кључне разлике између Цлоуд Цомпутинг-а и Биг Дата Аналитицс-а
- Рачунарство у облаку подразумева пружање рачунарских ресурса и / или услуга преко мреже, док Биг Дата говори о решавању проблема са којима се суочава када је у питању огромна количина података, а традиционалне методе постају неизводљиве.
- Биг Дата делује тако што разбија огромне скупове података у управљачке „комаде“ и дистрибуира ове делове кроз различите рачунарске системе. У Цлоуд цомпутинг-у се информације чувају на физичким серверима које одржавају и контролишу добављачи услуга. Корисник може овим ресурсима приступити путем интернета.
- Могуће је применити Биг Дата Солутионс у облаку преко сервиса ПааС или СааС. У ПааС-у, Хадооп платформа пружа се потрошачу, док су у СааС-у доступне разне компоненте или апликације које покрећу Хадооп. У ствари, брак Биг Дата и Цлоуд Цомпутинг постаје толико популаран да у ИТ-у имамо нову реч: БДааС (Биг Дата као услуга).
- Биг Дата додирује претходно занемарене податке организације и пружа драгоцене увиде који могу покренути њено пословање, док Цлоуд Цомпутинг пружа флексибилност и брзину у вези са ИТ имплементацијама које могу поједноставити пословање организације.
Цлоуд Цомпутинг вс Биг Дата Аналитицс Табела упоређивања
Разлике између рачунања у облаку и аналитике великих података објашњене су у доњим тачкама
| Основе за поређење | Цлоуд Цомпутинг | Велики података |
| Шта је то? | Рачунална парадигма | Изузетно велики скупови података |
| Фокус | Омогућавање универзалног приступа услугама | Решите технолошки проблем бавећи се хумоним скупима података |
| Најбоље је описао | Рачунарство у облаку подразумева пружање услуга преко мреже, углавном Интернета. Услуге могу бити софтвер, платформа или ИТ инфраструктура. | 3 В-а - Величина, волумен и разноликост Да бисте своје податке квалификовали као „велике податке“, скуп података који се занимају треба да илуструју један или сви горе наведени В. |
| Када се преселити? | Могли бисте размотрити прелазак на облак када вам је потребно брзо распоређивање или скалирање ИТ апликација или инфраструктуре уз задржавање централизованог приступа. Одржавање информатичких операција захтева да се одвојите од вашег пословања, а рачунање у облаку ваш фокус остаје на вашем послу. | Велики инжењеринг података ступа на снагу када традиционалне методе и оквири нису ефикасни у раду са огромном количином података. Када анализирамо податке петабајта, потребан је дистрибуирани оквир заједно са паралелним рачунањем. |
| Када се не померати? | Супротно томе, у одређеним случајевима можда нећете желети да пређете на облак. Ако се ваша апликација бави високо осетљивим подацима и захтева строго поштивање или се ваша апликација не придржава архитектуре облака, ствари бисте требали држати ван облака. Штавише, прелазак у облак је еквивалентан губљењу контроле над вашим хардвером. | Биг Дата решења решавају врло специфичан проблем проблема који се односи на огромне скупове података и већина Биг Дата Солутионс нису намењена бављењу малим подацима. Биг Дата није замена за системе релацијских база података. |
| Предности | Ниски трошкови одржавања, имплементација сигурна за катастрофе, централизована платформа, трошкови који нису доступни унапред | Висока скалабилност (важи заувек), економична, паралелизам, чврст еко систем |
| Популаризед би | Израз "Цлоуд Цомпутинг" постао је превладавајући када је Амазон 2006. објавио производ ЕЦ2 (Еластиц Цомпуте Цлоуд). | Када су Мике Цафарелла и Доуг Цуттинг 2005. године на Иахоо-у објавили пројекат 'Хадооп', "Биг Дата" је почео да постаје маинстреам. |
| Заједничке улоге | 1.Цлоуд Ресоурце Администратор : Особа или организација која управља облаком. 2. Пружалац услуге услуге: Власник је облачне платформе која пружа услуге у облику апликација, ресурса или инфраструктуре. 3.Цлоуд Цонсумер: „Корисници“ облака, они могу бити програмери или канцеларијски радници у некој организацији. 4.Цлоуд Сервице Брокер: Средња страна између потрошача и добављача услуга. Пружају посредне услуге. 5.Цлоуд Аудитор: Онај који савјетује потрошаче о сигурности или потенцијалној угрожености | 1.Велики програмери података: Они пишу програме за гутање, обраду или чишћење података. Такође су поставили механизме за заказивање и делта хватање. 2.Велики администратори података: Постављају сервере, инсталирају софтвер и физичке или логичке ресурсе менаџера. 3.Велики аналитичари података: Они су одговорни за анализу података, проналажење занимљивих увида и могућих будућих трендова. 4.Дата научник: У основи, аналитичар који је опремљен вештинама кодирања и статистиком. Ова особа је укључена у рударство, предиктивно моделирање и визуализацију података из Биг Дата система. 5.Велики архитекта података: Онај који је одговоран за имплементацију цјеловитих рјешења. |
| Бузз Вордс | ИааС : Инфраструктура као услуга догађа се када провајдери услуга потрошачу пружају физичке ресурсе попут меморије, диска, сервера и умрежавања. Купац може користити ове услуге, али жели и инсталирати апликације поврх њих. ПааС: Платформа може бити оперативни систем, РДБМС систем, сервер или програмско окружење. Све ове платформе пружају се у облику Платформе као услуга. СааС: У софтверу као парадигми услуге потрошач директно користи апликацију или софтвер и не мора да брине о основној платформи или инфраструктури. | Хадооп: Сам Хадооп је збуњујућа реч. То је екосустав различитих компоненти које извршавају одређене задатке и обједињене су да би имплементирале решење великих података. Доуг Цуттинг је свој пројекат назвао "Хадооп" по играчком слону његовог сина. ХДФС ( Хадооп Дистрибутед Филе Систем): Филе систем који омогућава висок проток приступа. То је датотечни систем заснован на Јави, а дистрибуира се на више машина. МапРедуце: Оквир за писање масовно паралелних апликација које обрађују велике количине података похрањених у ХДФС. На рудиментарном нивоу, МапРедуце врши две операције, Мап где се подаци претварају у парове Кеи-Валуе и Редуце где се подаци обједињују. |
| Добављачи / Добављачи решења | Гоогле, Амазон, Мицрософт, ИБМ, Делл, Аппле | Цлоудера, МапР, ХортонВоркс, Апацхе |
| Популарна решења / примери | ИааС : Гоогле Цомпуте Енгине, Амазон Веб Сервицес, Мицрософт Азуре. ПааС : Виндовс Азуре, АВС Еластиц Беансталк, Гоогле Апп Енгине, Апацхе Стратос. СааС : Гоогле документи, Мицрософт Оффице 365 | Хадооп је најпопуларније решење за велике податке и инспирисано је папирима Гоогле Филе Систем (ГФС) и МапРедуце. Хадооп екосустав обично као мноштво компоненти као што су Амбари за управљање кластерима, Скооп за вађење података, кошница за складиштење података и Оозие за заказивање. |
Закључак - Цлоуд Цомпутинг вс Биг Дата Аналитицс
Цлоуд Цомпутинг и Биг Дата Аналитицс заиста су утицали на начин функционисања и рад људи. Цлоуд Цомпутинг пружа погодности које су применљиве на све величине предузећа и све врсте појединаца. Подаци се доживљавају као ресурс, а организације се труде да примене Хадооп да би искористио тај ресурс. Занимљиво је знати да иако су ове технологије постале уобичајене, компаније и даље улажу огромне количине у истраживање и развој. Можемо очекивати већи раст Цлоуд Цомпутинг-а и Биг Дата Аналитицс-а у наредним годинама.
Препоручени чланци
Ово је водич за Цлоуд Цомпутинг вс Биг Дата Аналитицс, њихово значење, упоредни поступак, кључне разлике, табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- 5 Важне предности Азуре Паас вс Иаас
- Узбуђени сте што знам - шта је Цлоуд Цомпутинг и како то функционише?
- 5 најважнијих решења аналитике великих података
- Знајте 5 најкориснијих разлика у облачном рачунању у односу на анализу података
- Биг Дата Аналитицс важан у угоститељству (брзо)