Tunne 5 hyödyllisintä eroa pilvipalvelun ja data-analyysin välillä

• Ero pilvipalvelun ja data-analyysin välillä

Ero pilvipalvelun ja data-analyysin välillä

Cloud computing tarkoittaa IT: n toimittamista palveluna palvelinkeskuksista. Sanaa pilvi käytetään metaforana edustamaan Internetiä laajan resurssivarastonsa ja tietojensa perusteella käyttäjän erilaisiin tarpeisiin. Resursseja pilvessä ovat palvelimet, kaistanleveys, verkko, tallennustila jne. Sekä ohjelmistot ja käyttöjärjestelmät. Cloud asettaa tietotekniikkaresurssit käytettäväksi apuohjelmana, joka on samanlainen kuin kodissamme oleva sähköapu. Pilvipalvelun käsite on johdettu laskenta-arkkitehtuureista, kuten ristikon laskennasta ja virtualisoinnista yhdistelmänä hyödyllisyyspalvelun laskennan aikaansaamiseksi.

Pilvi sisältää palveluina saatavien resurssien (laitteistot ja ohjelmistot) keskittämisen. Pilvipalveluja tarjoaa pilvipalveluntarjoaja (CSP). Joitakin esimerkkejä CSP-sertifikaateista ovat Amazon-verkkopalvelut, Microsoft Azure, Google, IBM jne. Kuluttajille / käyttäjille laskutetaan kullekin kulutetulle resurssille ja ajan myötä käyttämälle resurssille. Pilvillä on monia etuja, jotka tekevät siitä ihanteellisimman vaihtoehdon organisaatiolle, isoille tai pienille. Joitakin pilvien ominaisuuksia ovat,

• Skaalautuvuus, saatavuus, luotettavuus ja tukevuus
• Kustannustehokas ja joustava
• Parempi liiketoiminnan arvo ja ketteryys
• Parempi toiminnan tehokkuus

Pilvipalvelut luokitellaan palvelumalleiksi ja käyttöönotemalleiksi. Palvelumallit ovat:

• Infrastruktuuri palveluna (IaaS)
• Palvelualusta (PaaS)
• Ohjelmisto palveluna (SaaS)

Pilvien käyttöönoton mallit ovat:

• Yksityiset pilvet : Tämä malli on sisäinen tai ulkoistettu yksityisomistuksessa oleva tietokeskuksen infrastruktuuri, jolla on hyvä turvallisuustaso ja joka on kallis.
• Julkiset pilvet : Tämä on kustannustehokas malli, joka on saatavana enimmäkseen ilmaiseksi Internetissä. Esimerkkejä ovat Google Gmail, Google Drive jne. Tiedot eivät ole täysin turvassa.
• Hybridi pilvet : Tämä malli on yhdistelmä yksityisiä ja julkisia pilvimalleja. Turvallisuus on tässä ongelma.

Kaikki pilviresurssit ja mallit ovat saatavissa Internetin kautta. Pääsy resurssiin on mahdollista millä tahansa vakioselainohjelmistolla tai millä tahansa Internet-yhteyden muodostavalla laitteella.

Uusien tekniikoiden ilmaantuessa olemme todistamassa suurta tietoturvaa, joka johtuu huomattavista muutoksista yritystoiminnan ja kuluttajan tai yritystoiminnan ja organisaatioiden välisessä vuorovaikutuksessa. Uutta tietoa syntyy jatkuvasti, etenkin asiakaslähtöisissä organisaatioissa ja kaikissa liiketoimien vaiheissa. Kaikki nämä oikean mallin mukaiset tiedot voidaan analysoida tukemaan tehokasta päätöksentekoa organisaatioissa. Siksi erilaisten laitteiden ja Internetin käyttämän datan kasvulla on potentiaalia ennennäkemättömiin mahdollisuuksiin.

Tietoanalytiikka voidaan ymmärtää analyyttiseksi mallinnukseksi tai datan valmistelemiseksi tarkkaan kvantitatiiviseen analyysiin. Tietoanalytiikkaa tarvitaan oivaltavan tiedon hankkimiseen jatkuvien parannusten aikaansaamiseksi ja suuntausten ja liiketoiminnan tulosten ymmärtämiseksi. Siksi analytiikka ymmärretään suurten tietolähteiden tietojen mittaamiseksi ja arvioimiseksi. Uusilla analyyttisillä suuntauksilla reaaliaikaisessa suoratoistossa on kyky vastata nopeasti epävakaisiin vaatimuksiin, parempi laatu ja arvo, jotka tasoittavat tietä digitaalisesti ohjatulle organisaatiolle.

Suurten tietojen käsittely useista lähteistä vaatii huippuluokan laskentajärjestelmiä ja verkkoja, jotka ovat helposti saatavissa pilvipalveluntarjoajilta. Tietoanalytiikkaa voidaan käyttää pilvessä, koska se varmistaa korkean tehokkuuden sekä laskenta- ja tallennusominaisuudet käsittelemään suuria määriä suuria tietoja Internetissä. Siksi data-analytiikasta on tullut organisaatioiden tarve hankkia arvokkaita tietoa tuotteisiinsa tai palveluihinsa eri tietolähteistä. Tietoanalytiikka on tärkeä organisaatioille, koska se auttaa

• Vähennä kustannuksia tunnistamalla tarpeettomat prosessit tai toiminnot
• Ymmärrä asiakkaiden mieltymykset tarjota räätälöityjä tuotteita tai palveluita, mikä parantaa kilpailukykyä
• Tee nopeampia ja tehokkaampia päätöksiä nykyisen tiedon perusteella

Head-to-Head-vertailu pilvipalvelun ja data-analyysin välillä (infografia)

Alla on viiden parhaan vertailun välillä pilvipalvelun ja data-analyysin välillä

Tärkeimmät erot pilvipalvelun ja data-analytiikan välillä

• Sekä pilvilaskenta että data-analyyttiset alustat tarjoavat kustannusten alentamista ja tehokkuutta organisaatioille liiketoiminnan ketteryyden saavuttamisessa. Pilvilaskenta on kuitenkin tekniikka tai infrastruktuuri, joka tarjoaa jatkuvia ja dynaamisia IT-palveluita, kun taas data-analytiikka on tekniikka, joka yhdistää tiedot useista lähteistä datan mallinnusta ja tietojen valmistelua syvemmälle analyysille.
• Pilvet tarjoavat skaalautuvan laskenta-, tallennus- ja verkonkaistanleveyden suurille datasovelluksille. Toisaalta data-analytiikka tarvitsee IT-infrastruktuuria tulevien tietovirtojen käsittelemiseksi ja mallinntamiseksi suurella nopeudella. Siten pilvet ja data-analytiikka voivat mennä yhdessä.
• Pilvipalvelut tarjoavat ratkaisuja kaiken tyyppisiin dataintensiivisiin prosesseihin. Tätä vastakohtana on analytiikka, joka antaa syviä oivalluksia ja havaintoja organisaation suorituskyvyn parantamiseksi.
• Pilviinfrastruktuurit voivat integroitua hyvin olemassa oleviin järjestelmiin, ja siten ne voivat yhdistää organisaation eri osastot ja tiedot keskitetyn tietomallin luomiseksi. Tietoanalyysit suoritetaan helposti keskitetyssä tiedossa verrattuna hajautettuun tietovarastoon.
• Pilvipalveluihin pääsee Internetin kautta, joten organisaatio voi hyödyntää kehitettyjä analyyttisiä malleja yhteistyöhön muiden organisaatioiden kanssa, seurata markkinoita ja saavuttaa kilpailukykyä.

pilvilaskenta vs. data-analytiikan vertailutaulukko

Pilvipalvelun ja data-analytiikan väliset erot selitetään seuraavissa kohdissa:

Vertailun perusteet	Pilvilaskenta	Data Analytics
merkitys	IT-palveluiden toimitusinfrastruktuuri, saatavana erilaisina palvelu- ja käyttöönotemallina	Kehys tai työkalu useiden virtojen tietojen käsittelemiseen analyyttisten mallien luomiseksi oivalluksen saamiseksi
Konsepti	Tarjoaa pääsyn IT-resursseihin Internetin kautta Sisältää virtualisoinnin ja abstraktin. Ominaispiirteitä ovat saatavuus, tukevuus, joustavuus ja skaalautuvuus tukemaan erilaisia ​​IT-tarpeita	Analytics sisältää monia tekniikoita, kuten algoritmeja, matematiikkaa, tilastoja ja kaivostoimintaa. Useista lähteistä saatavat tiedot mallinnetaan analysointia varten Työkaluilla on kyky mallintaa ja hallita suuria tietolähteitä
Muodostumisen perusteet	Pilvipalveluinfrastruktuurit toimittavat dynaamisia IT-palveluita organisaatioille IT-palvelut ovat standardisoituja Varmistaa IT-hallintokustannusten alenemisen Ulkoistettu järjestelmä	Auttaa organisaatioita saavuttamaan kilpailukyvyn Mallinntaa dataa tietopohjaiseen etsintään ja innovaatioihin Integroi useista lähteistä tulevat tiedot reaaliajassa Tuki tosiasialliseen tietoon perustuvalle tehokkaalle päätöksenteolle
Sovellusalueet	Pilvien sovellukset ovat enimmäkseen IT-palveluiden toimituksissa. Täyttää useita yritystietokonetta ja IT-infrastruktuuria koskevia vaatimuksia Toteutetaan lähes kaikilla aloilla (tuote ja palvelu) Pilvipalvelut voidaan räätälöidä kaikille organisaatioille koosta tai laajuudesta riippumatta	Suurdatan mallintaminen ja analysointi Liiketoimintaa ja henkilökohtaisia ​​oivalluksia Terveydenhuolto - sairauksien diagnosointi, ennusteet Ratkaisut vähittäiskauppaan Ymmärrä kuluttajien käyttäytyminen Rahoittaa Riskienhallinta ja petosten havaitseminen
Lähestyä	Ulkoistetut IT-palvelut IT-kustannusten vähentäminen Innovaatioiden ja uuden tuotteen tai palvelun lanseeraus Lyhyempi markkinoille tulon aika Asiakkaiden tarve palvelun saatavuudelle ja kestävyydelle.	Liiketoimintaprosessien tehokkuuden varmistaminen Paranna toiminnan tehokkuutta Seurata organisaation suorituskykyä

Johtopäätös - Cloud Computing vs. Data Analytics

Siksi yhteenvetona voidaan todeta, että pilvilaskentapalvelut ja ihanteellisimmat data-analytiikan sovelluksiin. Tämä johtuu siitä, että suurten tietojen nopean kasvun myötä organisaatiot tarvitsevat asianmukaisen ja riittävän ympäristön suurten dataprosessien hallitsemiseksi, jotka pilvipalvelut mahdollistavat. Organisaatioissa sekä Cloud Computing että Data Analytics -teknologian toteutukset täydentävät toisiaan kohti parempaa suorituskykyä ja arvoa.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut opas Cloud Computing vs Data Analytics -sovellukseen, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

1. Azure Paas vs Iaas - parhaat asiat, jotka sinun on tiedettävä
2. Mielenkiintoista tietää - mikä on pilvipalvelu ja miten se toimii?
3. Tietojen visualisointi vs. data-analytiikka - 7 parasta mitä sinun tarvitsee tietää
4. Kuinka aloittaa ura pilviteknologiassa
5. 5 Tietävä Big Data Analyticsin haasteet ja ratkaisut