Skillnaden mellan Cloud Computing och Big Data Analytics
Ända sedan New York Times publicerade en artikel om hur Walmart använder big data-analys för att maximera sin försäljning, är människor i en vanvidd om Big Data. Återförsäljaren räknade ut att försäljningen av Pop-Tarts, ett populärt märke av godis, växer under Hurricanes och använde denna kunskap för att öka sin vinst.
Vara sig det, individer som sparar sina uppgifter för en pågående åtkomst eller företag som sänker kostnaderna i förväg samtidigt som de upprätthåller katastrofsäker IT-verksamhet, alla tittar mot himlen idag. Ange molnberäkning, en modern metod för datoranvändning på grund av att allt och alla finns på moln nio.
Efter post-com-bubblan brister informationsteknologifältet otroligt fart. Från detta momentum är Cloud Computing och Big Data Analytics, de två hetaste trenderna som har en aldrig tidigare skådad inverkan på alla nivåer i människors liv. I denna nedskrivning kommer vi att titta på dessa trender i dagens tekniska ekosystem och försöka göra en jämförelse mellan Cloud Computing och Big Data Analytics.
Jämförelse mellan moln mellan Cloud Computing och Big Data Analytics
Nedan visas topp 11-jämförelsen mellan Cloud Computing vs Big Data Analytics
Viktiga skillnader mellan Cloud Computing vs Big Data Analytics
- Cloud computing handlar om att tillhandahålla datorresurser och / eller tjänster över nätverket medan Big Data handlar om att hantera problem som står inför när den enorma mängden data är involverad och traditionella metoder blir omöjliga.
- Big Data fungerar genom att bryta enorma datamängder i hanterbara "bitar" och distribuera dessa bitar över de olika datorsystemen. I Cloud computing lagras information på fysiska servrar som underhålls och kontrolleras av tjänsteleverantörer. Användaren kan komma åt dessa resurser via internet.
- Det är möjligt att distribuera en Big Data Solutions på molnet via PaaS- eller SaaS-tjänsten. I PaaS tillhandahålls Hadoop-plattformen till konsumenten medan i SaaS finns olika komponenter eller applikationer som körs på Hadoop tillgängliga. Faktum är att äktenskapet med Big Data och Cloud Computing blir så populärt att vi har ett nytt surrord inom IT: BDaaS (Big Data as a Service).
- Big Data tappar en organisations tidigare ignorerade data och ger värdefull insikt som kan driva sin verksamhet medan Cloud Computing ger flexibilitet och snabbhet med avseende på IT-distributioner som kan effektivisera en organisations verksamhet.
Cloud Computing vs Big Data Analytics jämförelsetabell
Skillnaderna mellan molnberäkning kontra Big data analytics förklaras i punkterna som presenteras nedan
| Grund för jämförelse | Molntjänster | Big Data |
| Vad är det? | Beräkningsparadigm | Extremt stora datamängder |
| Fokus | Tillhandahålla universell tillgång till tjänster | Lös tekniska problem som hanterar humongösa datasätt |
| Bäst beskrivs av | Cloud computing handlar om att tillhandahålla tjänster över ett nätverk, mestadels internet. Tjänsterna kan vara en mjukvara, en plattform eller IT-infrastruktur. | 3 V: er - hastighet, volym och variation För att beteckna dina data som "Big Data", bör intressegraden illustreras av någon av eller alla ovanstående V: er. |
| När ska jag flytta till? | Du kan överväga att migrera till molnet när du behöver snabbt implementera eller skala IT-applikationer eller infrastruktur samtidigt som du behåller centraliserad åtkomst. Att upprätthålla IT-drift på plats kräver avvikelse från ditt företag, med molnberäkning är ditt fokus kvar på ditt företag. | Big data engineering kommer in i spelet när traditionella metoder och ramverk är ineffektiva när man hanterar den omfattande mängden data. När vi analyserar data från petabyte krävs ett distribuerat ramverk tillsammans med parallelliserad datoranvändning. |
| När ska man inte flytta? | Omvänt kanske du i vissa fall inte vill migrera till molnet. Om din ansökan behandlar mycket känslig information och kräver strikt efterlevnad eller om din ansökan inte följer molnarkitektur, bör du hålla saker borta från molnet. Att flytta till molnet motsvarar dessutom att du tappar kontrollen över din hårdvara. | Big Data-lösningar löser ett mycket specifikt problemmeddelande som rör enorma datamängder och de flesta Big Data Solutions är inte avsett att hantera små data. Big Data ersätter inte relationsdatabassystem. |
| fördelar | Låga underhållskostnader, katastrofsäker implementering, centraliserad plattform, noll-upfrontkostnader | Hög skalbarhet (skalar ut för alltid), kostnadseffektiv, parallellism, robust ekosystem |
| Populärt av | Termen "Cloud Computing" blev vanlig när Amazon släppte EC2 (Elastic Compute Cloud) produkt 2006. | När Mike Cafarella och Doug Cutting släppte projektet 'Hadoop' 2005 på Yahoo, började "Big Data" bli mainstream. |
| Vanliga roller | 1.Cloud Resource Administrator : Personen eller en organisation som administrerar molnet. 2.Cloud Service Provider: Ägare av molnplattformen som tillhandahåller tjänster i form av applikationer, resurser eller infrastruktur. 3.Cloud Consumer: "Användarna" av molnet, de kan vara utvecklare eller kontorsarbetare i en organisation. 4.Cloud Service Broker: Ett mellanparti mellan konsumenter och tjänsteleverantörer. De tillhandahåller mellanliggande tjänster. 5.Cloud revisor: Den som konsulterar Konsumenter om säkerhet eller potentiell sårbarhet | 1.Stora datautvecklare: De skriver program för att förtära, bearbeta eller rensa data. De skapar också schemaläggnings- och deltaupptagningsmekanismer. 2.Stora datadministratörer: De ställer in servrar, installerar programvara och hanterar fysiska eller logiska resurser. 3.Stora dataanalytiker: De ansvarar för att analysera data, hitta intressanta insikter och möjliga framtida trender. 4.Data Scientist: I grund och botten en analytiker som är utrustad med kodfärdigheter och statistik. Denna person är involverad i gruvdrift, prediktiv modellering och visualisering av data från Big Data-system. 5.Big Data Architect: Den som är ansvarig för distributionen från en till slutet. |
| Buzz Words | IaaS : Infrastruktur som en tjänst händer när tjänsteleverantörer förser konsumenten med fysiska resurser som minne, disk, servrar och nätverk. Kunden kan använda dessa tjänster men hon önskar och installerar applikationer ovanpå dem. PaaS: En plattform kan vara ett operativsystem, RDBMS-system, server eller en programmeringsmiljö. Alla dessa plattformar tillhandahålls i form av Platform as a Service. SaaS: I programvara som ett serviceparadigm använder konsumenten direkt applikationen eller programvaran och behöver inte oroa sig för underliggande plattform eller infrastruktur. | Hadoop: Hadoop själv är ett surrord. Det är ett ekosystem av olika komponenter som utför specifika uppgifter och integreras tillsammans för att implementera en big data-lösning. Doug Cutting utsåg sitt projekt till ”Hadoop” efter sin sons leksakselefant. HDFS (Hadoop Distribuerat filsystem): Ett filsystem som ger tillgång till hög kapacitet. Det är ett Java-baserat filsystem som distribueras över flera maskiner. MapReduce: Ramverk för att skriva massiva parallella applikationer som behandlar stora mängder data lagrade i HDFS. På en rudimentär nivå utför MapReduce två operationer, karta där data konverteras till nyckelvärde-par och minska var data samlas. |
| Leverantörer / lösningsleverantörer | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Populära lösningar / exempel | 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 är den mest populära Big Data Solution och har inspirerats av Google File System (GFS) och MapReduce-papper. Ett Hadoop-ekosystem typiskt som en mängd komponenter som Ambari för klusterhantering, Sqoop för datauttag, Hive för datalagring och Oozie för schemaläggning. |
Slutsats - Cloud Computing vs Big Data Analytics
Cloud Computing och Big Data Analytics har verkligen påverkat hur organisationer fungerar och människor fungerar. Cloud Computing ger fördelar som är tillämpliga för alla storlekar på företag och alla typer av individer. Data uppfattas som en resurs och organisationer rusar för att implementera Hadoop för att utnyttja denna resurs. Det är intressant att veta att även om dessa tekniker har blivit mainstream, investerar företag fortfarande enorma belopp i FoU. Vi kan förvänta oss mer tillväxt av Cloud Computing och Big Data Analytics under de kommande åren.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Cloud Computing vs Big Data Analytics, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- 5 Viktiga fördelar Azure Paas vs Iaas
- Glada att veta - Vad är Cloud Computing & Hur fungerar det?
- 5 Den viktigaste lösningen av Big Data Analytics
- Vet den 5 mest användbara skillnaden mellan molnberäkning och dataanalys
- Big Data Analytics viktigt i gästfrihetsindustrin (snabb)