Forskjell mellom Cloud Computing og Big Data Analytics
Helt siden New York Times publiserte en artikkel om hvordan Walmart bruker big data-analyse for å maksimere salget, er folk i en vanvidd om Big Data. Forhandleren fant ut at salget av Pop-Tarts, et populært merke av søtsaker, bølger under Hurricanes og brukte denne kunnskapen for å øke fortjenesten.
Det være seg, enkeltpersoner som lagrer dataene sine for en gang-på-tilgang eller bedrifter som reduserer kostnadene på forhånd mens de opprettholder katastrofesikker IT-drift, alle ser mot himmelen i disse dager. Gå inn i sky-databehandling, en moderne tilnærming til databehandling på grunn av at alt og alle er på sky ni.
Legg ut dot-com-boblen, informasjonsteknologifeltet får utrolig fart. Fra dette momentumet er Cloud Computing og Big Data Analytics, de to hotteste trendene som har en enestående innvirkning på alle nivåer i menneskelivet. I denne oppskrivningen vil vi se på disse trendene i dagens teknologiske økosystem og forsøke å gjøre en sammenligning mellom Cloud Computing og Big Data Analytics.
Sammenligning head-to-head mellom Cloud Computing vs Big Data Analytics
Nedenfor er Topp 11-sammenligningen mellom Cloud Computing vs Big Data Analytics
Viktige forskjeller mellom Cloud Computing vs Big Data Analytics
- Cloud computing handler om å tilby datamaskinressurser og / eller tjenester over nettverket, mens Big Data handler om å takle problemer som står overfor når den store datamengden er involvert, og tradisjonelle metoder blir umulige.
- Big Data fungerer ved å bryte enorme datasett i håndterbare 'biter' og distribuere disse biter over de forskjellige datasystemene. I Cloud computing lagres informasjon på fysiske servere som vedlikeholdes og kontrolleres av tjenesteleverandører. Brukeren kan få tilgang til disse ressursene via internett.
- Det er mulig å distribuere en Big Data Solutions på skyen gjennom PaaS- eller SaaS-tjenesten. I PaaS leveres Hadoop-plattformen til forbrukeren, mens i SaaS er forskjellige komponenter eller applikasjoner som kjører på Hadoop tilgjengelige. Faktisk blir ekteskapet med Big Data og Cloud Computing så populært at vi har et nytt buzz-ord i IT: BDaaS (Big Data as a Service).
- Big Data tapper tidligere ignorerte data fra en organisasjon og gir verdifull innsikt som kan drive virksomheten, mens Cloud Computing gir fleksibilitet og hastighet med hensyn til IT-distribusjoner som kan effektivisere en organisasjons drift.
Cloud Computing vs Big Data Analytics sammenligningstabell
Forskjellene mellom cloud computing vs Big data analytics blir forklart i punktene presentert nedenfor
| Grunnlag for sammenligning | Cloud Computing | Stor Data |
| Hva er det? | Computing Paradigm | Ekstremt store datasett |
| Fokus | Gi universell tilgang til tjenester | Løs teknologiske problemer som håndterer humongøse datasett |
| Best beskrevet av | Cloud computing handler om å tilby tjenester over et nettverk, for det meste internett. Tjenestene kan være en programvare, en plattform eller IT-infrastruktur. | 3 V - hastighet, volum og variasjon For å kvalifisere dataene dine som "Big Data", skal datasettet av interesse illustreres av en av eller alle ovennevnte V-er. |
| Når skal jeg flytte til? | Du kan vurdere å migrere til skyen når du trenger rask distribusjon eller skalering av IT-applikasjoner eller infrastruktur mens du opprettholder sentralisert tilgang. Å opprettholde IT-drift på stedet krever avvik fra virksomheten din, med skyberegning er fokuset fortsatt på virksomheten din. | Big data engineering kommer inn i spillet når tradisjonelle metoder og rammer er ineffektive når de arbeider med den omfangsrike datamengden. Når vi analyserer data om petabyte, er det nødvendig med et distribuert rammeverk med parallell databehandling. |
| Når skal du ikke flytte? | Omvendt, i visse tilfeller vil du kanskje ikke migrere til skyen. Hvis applikasjonen din omhandler svært sensitive data og krever streng samsvar, eller applikasjonen ikke overholder skyarkitektur, bør du holde ting utenfor nettskyen. Flytting til skyen tilsvarer dessuten å miste kontrollen over maskinvaren din. | Big Data-løsninger løser en veldig spesifikk problemstilling angående enorme datasett, og de fleste Big Data Solutions er ikke ment å håndtere små data. Big Data er ikke en erstatning for relasjonsdatabasesystemer. |
| fordeler | Lave vedlikeholdskostnader, katastrofesikker implementering, sentralisert plattform, null forhåndskostnader | Høy skalerbarhet (skaler ut for alltid), kostnadseffektiv, parallellisme, robust økosystem |
| Populært av | Begrepet “Cloud Computing” ble utbredt da Amazon lanserte EC2 (Elastic Compute Cloud) produkt i 2006. | Da Mike Cafarella og Doug Cutting ga ut 'Hadoop' -prosjektet i 2005 på Yahoo, begynte "Big Data" å bli mainstream. |
| Vanlige roller | 1.Cloud ressursadministrator : Personen eller en organisasjon som administrerer skyen. 2.Cloud-tjenesteleverandør: Eier av skyplattformen som leverer tjenester i form av applikasjoner, ressurser eller infrastruktur. 3.Cloud forbruker: Brukerne av skyen, de kan være utviklere eller kontorarbeidere i en organisasjon. 4.Cloud Servicemegler: Et mellomparti mellom forbrukere og tjenesteleverandører. De tilbyr mellomtjenester. 5.Cloud revisor: Den som konsulterer forbrukere om sikkerhet eller potensiell sårbarhet | 1.Store datautviklere: De skriver programmer for å innta, behandle eller rense data. De setter også opp planleggings- og deltafangstmekanismer. 2.Store datadministratorer: De setter opp servere, installerer programvare og leder fysiske eller logiske ressurser. 3.Store dataanalytikere: De er ansvarlige for å analysere dataene, finne interessante innsikter og mulige fremtidige trender. 4. Dataforsker: I utgangspunktet en analytiker som er utstyrt med kodingsferdigheter og statistikk. Denne personen er involvert i gruvedrift, prediktiv modellering og visualisering av data fra Big Data-systemer. 5. Stor dataarkitekt: Den som er ansvarlig for distribusjon av ende-til-ende-løsning. |
| Buzz Words | IaaS : Infrastruktur som en tjeneste skjer når tjenesteleverandører gir forbrukeren fysiske ressurser som minne, disk, servere og nettverk. Kunden kan benytte seg av disse tjenestene, men hun ønsker og installerer applikasjoner på toppen av dem. PaaS: En plattform kan være et operativsystem, RDBMS-system, server eller et programmeringsmiljø. Alle disse plattformene leveres i form av Platform as a Service. SaaS: I programvare som et tjenesteparadigme bruker forbrukeren applikasjonen eller programvaren direkte og trenger ikke å bekymre seg for underliggende plattform eller infrastruktur. | Hadoop: Hadoop i seg selv er et surrord. Det er et økosystem av forskjellige komponenter som utfører spesifikke oppgaver og integreres sammen for å implementere en big data-løsning. Doug Cutting navnga prosjektet sitt som “Hadoop” etter sønnens leketøyselefant. HDFS (Hadoop Distribuert filsystem): Et filsystem som gir tilgang til høy gjennomstrømning. Det er et Java-basert filsystem som er distribuert over flere maskiner. MapReduce: Rammeverk for å skrive massivt parallelle applikasjoner som behandler store datamengder som er lagret i HDFS. På et rudimentært nivå utfører MapReduce to operasjoner, kart der data blir konvertert til nøkkelverdipar og reduser der data blir samlet. |
| 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 Docs, Microsoft Office 365 | Hadoop er den mest populære Big Data Solution og har blitt inspirert av Google File System (GFS) og MapReduce-papirer. Et Hadoop-økosystem typisk som et mangfold av komponenter som Ambari for klyngestyring, Sqoop for datautvinning, Hive for datavarehus og Oozie for planlegging. |
Konklusjon - Cloud Computing vs Big Data Analytics
Cloud Computing og Big Data Analytics har virkelig påvirket måten organisasjoner fungerer og mennesker opererer. Cloud Computing gir fordeler som er gjeldende for alle størrelser på bedrifter og alle slags individer. Data blir oppfattet som en ressurs, og organisasjoner rusler for å implementere Hadoop for å utnytte denne ressursen. Det er interessant å vite at selv om disse teknologiene har blitt mainstream, investerer fortsatt selskaper store mengder i FoU. Vi kan forvente mer vekst av Cloud Computing og Big Data Analytics de kommende årene.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Cloud Computing vs Big Data Analytics, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- 5 viktige fordeler Azure Paas vs Iaas
- Spent for å vite - Hva er Cloud Computing og hvordan fungerer det?
- 5 Den viktigste løsningen av Big Data Analytics
- Vet den 5 mest nyttige forskjellen mellom nettsky og dataanalyse
- Big Data Analytics viktig i gjestfrihetsbransjen (rask)