Ero pilvipalvelun ja Big Data Analyticsin välillä
Siitä lähtien, kun New York Times julkaisi artikkelin siitä, kuinka Walmart hyödyntää isojen tietojen analysointia maksimoidakseen myyntinsä, ihmiset ovat vimmassa Big Datasta. Vähittäiskauppias selvitti, että Pop-Tartsin, suositun makeisbrändin, myynti kasvaa hurrikaanien aikana, ja käytti tätä tietämystä kasvattaakseen voittojaan.
Olivatpa ne sitten yksilöitä, jotka tallentavat tietonsa liikkuvaa käyttöä varten, tai yrityksiä, jotka leikkaavat etukäteen kustannuksia ylläpitäen samalla katastrofiturvallisia IT-toimintoja, kaikki katsovat nykyään taivaalle. Siirry pilvipalveluun, nykyaikaiseen lähestymistapaan laskentaan, koska kaikki ja kaikki ovat pilvipalvelussa yhdeksän.
Kun dot-com-kupla puhkeaa, tietotekniikkakenttä on saamassa uskomattoman vauhtia. Tästä vauhdista nousevat pilvilaskenta ja Big Data Analytics, kaksi kuumin suuntaus, joilla on ennennäkemätön vaikutus kaikille ihmisten elämän tasoille. Tässä kirjoituksessa tarkastellaan näitä nykypäivän teknologisen ekosysteemin suuntauksia ja yritetään vertailla pilvipalveluiden ja Big Data Analytics -sovellusten välillä.
Vertailu pilvipalvelun ja Big Data Analyticsin välillä
Alla on 11 parhainta vertailua Cloud Computingin ja Big Data Analyticsin välillä
Tärkeimmät erot pilvipalvelun ja Big Data Analyticsin välillä
- Pilvipalvelun tarkoitus on tarjota tietokoneresursseja ja / tai palveluita verkon välityksellä, kun taas Big Data pyrkii ratkaisemaan ongelmia, joihin liittyy valtavan määrän dataa, ja perinteiset menetelmät ovat mahdoton toteuttaa.
- Big Data toimii hajottamalla valtavat tietojoukot hallittavissa oleviin "paloihin" ja jakamalla nämä palat eri tietokonejärjestelmiin. Pilvipalveluissa tiedot tallennetaan fyysisiin palvelimiin, joita palveluntarjoajat ylläpitävät ja hallitsevat. Käyttäjä voi käyttää näitä resursseja Internetin kautta.
- PaaS- tai SaaS-palvelun kautta on mahdollista ottaa käyttöön Big Data Solutions pilveen. PaaS: ssä Hadoop-alustaa tarjotaan kuluttajalle, kun taas SaaS-sovelluksessa on saatavana erilaisia Hadoopilla toimivia komponentteja tai sovelluksia. Itse asiassa Big Data- ja Cloud Computing -sovellusten avioliitto on tulossa niin suosittuksi, että meillä on IT: ssä uusi sirisana: BDaaS (Big Data as a Service).
- Big Data hyödyntää organisaation aiemmin sivuutettuja tietoja ja tarjoaa arvokkaita oivalluksia, jotka voivat johtaa sen yritystä, kun taas Cloud Computing tarjoaa joustavuutta ja nopeutta IT-käyttöönottojen suhteen, jotka voivat virtaviivaistaa organisaation toimintaa.
Cloud Computing vs. Big Data Analytics -vertailutaulukko
Pilvipalvelun ja isojen tietojen analysoinnin väliset erot selitetään alla esitetyissä kohdissa
| Vertailun perusteet | Pilvilaskenta | Suuri data |
| Mikä se on? | Laskennallinen paradigma | Erittäin suuret tietosarjat |
| fokus | Palvelujen yleisen saatavuuden tarjoaminen | Ratkaise huonojen tietojoukkojen käsittelyyn liittyvä tekninen ongelma |
| Paras kuvaa | Cloud computing tarkoittaa palvelujen tarjoamista verkon, enimmäkseen Internetin, kautta. Palvelut voivat olla ohjelmisto, alusta tai IT-infrastruktuuri. | 3 V: tä - nopeus, tilavuus ja variaatio Jotta tietosi voidaan luokitella "Big Data" -kohdaksi, kiinnostuksen kohteena olevan tietojoukon tulisi olla havainnollistettu yhdellä tai kaikilla yllä mainituilla V-arvoilla. |
| Milloin muuttaa? | Voit harkita siirtymistä pilveen, kun tarvitset nopeaa IT-sovellusten tai infrastruktuurin käyttöönottoa tai skaalaamista ylläpitämällä samalla keskitettyä käyttöoikeutta. IT-operaatioiden ylläpitäminen ennakkoon edellyttää poikkeamista yrityksestäsi, pilvilaskennalla keskitytään edelleen yritykseesi. | Suuri tietotekniikka tulee mukaan, kun perinteiset menetelmät ja kehykset ovat tehottomia käsitellessään suuren määrän dataa. Kun analysoimme petatavujen tietoja, vaaditaan hajautettu kehys yhdessä rinnakkaislaskennan kanssa. |
| Milloin ei tule liikkua? | Sitä vastoin tietyissä tapauksissa et ehkä halua siirtyä pilveen. Jos sovelluksesi käsittelee erittäin arkaluontoisia tietoja ja vaatii tiukkaa noudattamista tai sovelluksesi ei noudata pilviarkkitehtuuria, sinun tulee pitää asiat pilvipuolella. Lisäksi pilveen siirtyminen vastaa laitteiston hallinnan menettämistä. | Big Data -ratkaisut ratkaisevat hyvin erityisen ongelmalausunnon, joka liittyy suuriin tietojoukkoihin, ja useimpien Big Data -ratkaisujen ei ole tarkoitettu käsittelevän pieniä tietoja. Big Data ei korvaa relaatiotietokantajärjestelmiä. |
| hyötyjä | Alhaiset ylläpitokustannukset, katastrofiturvallinen toteutus, keskitetty alusta, nolla etukäteen | Suuri skaalautuvuus (skaalautuu ikuisesti), kustannustehokas, parallelismi, vankka ekosysteemi |
| Suosittu | Termi “Cloud Computing” tuli yleiseksi, kun Amazon julkaisi EC2 (Elastic Compute Cloud) -tuotteen vuonna 2006. | Kun Mike Cafarella ja Doug Cutting julkaisivat Hadoop-projektin vuonna 2005 Yahoossa, ”Big Data” alkoi tulla valtavirtaan. |
| Yhteiset roolit | 1.Cloud Resurssien järjestelmänvalvoja : Henkilö tai organisaatio, joka hallinnoi pilviä. 2.Cloud-palveluntarjoaja: Pilvialustan omistaja, joka tarjoaa palveluita sovellusten, resurssien tai infrastruktuurin muodossa. 3.Cloud Consumer: Pilven 'käyttäjät', he voivat olla organisaation kehittäjiä tai toimistotyöntekijöitä. 4.Cloud Service Broker: Keskitason osapuolet kuluttajien ja palveluntarjoajien välillä. Ne tarjoavat välipalveluita. 5.Cloud-tilintarkastaja: Kuka kuulee kuluttajia turvallisuudesta tai mahdollisesta haavoittuvuudesta | 1.Big Data -kehittäjät: He kirjoittavat ohjelmia tietojen syöttämistä, käsittelemistä tai puhdistamista varten. He myös perustivat aikataulutus- ja delta-sieppausmekanismit. 2.Suurten tietojen järjestelmänvalvojat: He asettavat palvelimia, asentavat ohjelmistoja ja hallinnan fyysisiä tai loogisia resursseja. 3.Big Data -analyytikot: He vastaavat tietojen analysoinnista, löytävät mielenkiintoisia oivalluksia ja mahdollisia tulevaisuuden suuntauksia. 4.Data Scientist: Periaatteessa analyytikko, joka on varustettu koodaustaitoilla ja tilastoilla. Tämä henkilö on mukana kaivostoiminnassa, ennustavassa mallinnuksessa ja visualisoinnissa Big Data -järjestelmistä tulevaa tietoa. 5.Big Data -arkkitehti: Se, joka vastaa kokonaisratkaisun käyttöönotosta. |
| Buzz-sanat | IaaS : Infrastruktuuri palveluna tapahtuu, kun palveluntarjoajat tarjoavat kuluttajalle fyysisiä resursseja, kuten muistin, levyn, palvelimet ja verkottumisen. Asiakas voi käyttää näitä palveluita halutessaan ja asentaa sovellukset niiden päälle. PaaS: Alusta voi olla käyttöjärjestelmä, RDBMS-järjestelmä, palvelin tai ohjelmointiympäristö. Kaikki nämä alustat toimitetaan palveluna käyttöjärjestelmänä. SaaS: Ohjelmistopalveluna -paradigmana kuluttaja käyttää suoraan sovellusta tai ohjelmistoa, eikä hänen tarvitse huolehtia alla olevasta alustasta tai infrastruktuurista. | Hadoop: Hadoop itsessään on buzz-sana. Se on eri komponenteista koostuva ekosysteemi, joka suorittaa erityiset tehtävät ja integroidaan toisiinsa suuren dataratkaisun toteuttamiseksi. Doug Cutting nimitti projektinsa nimellä “Hadoop” poikansa lelu-norsun jälkeen. HDFS (Hadoop Distributed File System): tiedostojärjestelmä, joka tarjoaa korkean suorituskyvyn. Se on Java-pohjainen tiedostojärjestelmä, joka on jaettu useille koneille. MapReduce: Kehys massiivisesti rinnakkaisten sovellusten kirjoittamiseen, jotka käsittelevät suuria määriä HDFS: ään tallennettua tietoa. Alkuperäisellä tasolla MapReduce suorittaa kaksi operaatiota, Kartta, jossa tiedot muunnetaan avain-arvo-pareiksi, ja Pienennä, kun tiedot aggregoidaan. |
| Toimittajat / ratkaisutoimittajat | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Suositut ratkaisut / esimerkit | 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 on suosituin Big Data -ratkaisu, ja sen innoittamana ovat Google File System (GFS) ja MapReduce -paperit. Hadoop-ekosysteemi tyypillisesti moninaisina komponenteina, kuten Ambari klusterinhallintaan, Sqoop tiedonkeruuseen, Hive tietojen varastointiin ja Oozie ajoittamiseen. |
Johtopäätös - Cloud Computing vs Big Data Analytics
Cloud Computing ja Big Data Analytics ovat todella vaikuttaneet organisaatioiden toimintaan ja ihmisten toimintaan. Cloud Computing tarjoaa etuja, joita voidaan soveltaa kaiken kokoisiin yrityksiin ja kaikenlaisiin henkilöihin. Tietoja pidetään resurssina, ja organisaatiot sekoittavat Hadoopin toteuttaakseen tämän resurssin. On mielenkiintoista tietää, että vaikka näistä tekniikoista on tullut yleistä, yritykset investoivat edelleen valtavia määriä tutkimukseen ja kehitykseen. Voimme odottaa Cloud Computingin ja Big Data Analyticsin kasvua tulevina vuosina.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas Cloud Computing vs Big Data Analytics -sovellukseen, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- 5 tärkeätä hyötyä Azure Paas vs Iaas
- Mielenkiintoista tietää - mikä on pilvipalvelu ja miten se toimii?
- 5 Tärkein Big Data Analytics -ratkaisu
- Tunne 5 hyödyllisintä eroa pilvipalvelun ja data-analyysin välillä
- Hospitality-teollisuudelle tärkeä iso data-analyysi (nopea)