Świat jest cyfrowo zrewolucjonizowany, a ilość danych rośnie wykładniczo. Istnieją różne modele, narzędzia i oprogramowanie, które działają za każdym kliknięciem. Dwa główne terminy wyróżniające mechanizmy związane z przetwarzaniem, przesyłaniem i wydajnością operacyjną danych to big data i cloud computing.
Big Data a przetwarzanie w chmurze
Główna różnica między big data a przetwarzaniem w chmurze polega na tym, że big data opisuje ogromne ilości danych, podczas gdy przetwarzanie w chmurze przechowuje dane na zdalnych serwerach i infrastrukturach. Big data wyodrębnia informacje i zarządza nimi, podczas gdy przetwarzanie w chmurze odnosi się do zdalnych zasobów i modeli.
Big data jest wykorzystywana w danych z mediów społecznościowych, platformach e-commerce i firmach, określaniu pogody, czujnikach IoT i innych dziedzinach. Big data zapewnia centralizację platformy, tworzenie kopii zapasowych z łatwą ceną utrzymania.
Podczas gdy przetwarzanie w chmurze jest używane przez usługi takie jak Amazon Web Service (AWS), Microsoft, Google Cloud, Azure, IBM Cloud i wielu innych dostawców komputerów. Usługi przetwarzania w chmurze są skalowalne i niedrogie, a do działania wykorzystują Internet.
Tabela porównawcza między Big Data a przetwarzaniem w chmurze
| Parametry porównania | Wielkie dane | Chmura obliczeniowa |
| Definicja | Odnosi się do ogromnego przetwarzania danych za pomocą różnych narzędzi do gromadzenia, przechowywania, analizowania, aktualizacji i zarządzania danymi | Jest to wykorzystanie usług obliczeniowych, takich jak przechowywanie, serwery, oprogramowanie, sieci, analityka |
| Rodzaje | Trzy główne typy — dane ustrukturyzowane dane nieustrukturyzowane i dane częściowo ustrukturyzowane | Cztery główne typy – IaaS (infrastruktura jako usługa), PaaS (platforma jako usługa), SaaS (oprogramowanie jako usługa) i bezserwerowe |
| Funkcjonować | Redukcja kosztów, skrócenie czasu, ogromne przechowywanie danych, rozwój innowacyjnych produktów i efektywne podejmowanie decyzji | Oferuje innowacje, skalowalne gospodarki i elastyczne zasoby. Wydajniej i efektywniej zarządza infrastrukturą |
| Charakterystyka | Objętość, różnorodność, prędkość, prawdziwość, wartość i zmienność | Sprawność, redukcja kosztów, niezależność od urządzeń i lokalizacji, łatwa konserwacja, wielodostępność, zwiększona produktywność i bezpieczeństwo |
| Podanie | Obszary takie jak procesy rządowe, medycyna lub opieka zdrowotna, sport, wydajność gospodarcza, przestępczość i bezpieczeństwo, badania i rozwój, zarządzanie zasobami, Internet rzeczy, edukacja i przemysł medialny | Wysyłanie wiadomości e-mail, oglądanie filmów lub telewizji, platformy mediów społecznościowych, słuchanie muzyki, usługi zdrowotne, usługi IT, firmy i wiele innych sfer |
Czym są duże zbiory danych?
Big data wyodrębnia, analizuje i przetwarza duże i złożone zbiory danych. W obszarze big data istnieją różne narzędzia do przechwytywania, gromadzenia, przechowywania, analizowania, udostępniania, aktualizowania, porządkowania i zarządzania danymi. Służy również do określania analizy predykcyjnej i analizy zachowań użytkowników. Big data wyewoluowała z podstawowych koncepcji objętości, różnorodności i prędkości.
Big data spopularyzował w latach 90. John Mashey. Big data zapewnia wyjątkowo dużą pojemność dla danych w ograniczonym przedziale czasowym i wartościowym. Big data jest skuteczna w przypadku danych nieustrukturyzowanych. Wraz z generowaniem ogromnych ilości danych oczekuje się, że globalny wolumen danych osiągnie 165 zetabajtów do 2025 roku. Zgodnie z prawem Krydera, big data stale ewoluuje.
Rząd Chin, Indii, Izraela, Wielkiej Brytanii i Stanów Zjednoczonych aktywnie włączył duże zbiory danych do świadczenia różnych usług. Big data przyniosła również innowacje, takie jak Square Kilometer Away, które mogą gromadzić i przechowywać 1 petabajt dziennie.
Big data ma zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak biznes, medycyna i opieka zdrowotna z diagnostyką wspomaganą komputerowo, procesy rządowe, informacje geograficzne, badania środowiskowe, przestępczość i bezpieczeństwo, genomika, konektomika, wyszukiwanie w Internecie, edukacja i przemysł medialny i wiele innych obszary. Big data ma swoje korzenie w kilku dziedzinach.
Co to jest przetwarzanie w chmurze?
Przetwarzanie w chmurze to wykorzystanie usług obliczeniowych, takich jak pamięć masowa, serwery, procesory, oprogramowanie, sieci, analizy i inne. Umożliwia automatyzację i nie wymaga indywidualnych adresów ani użytkowników. Zapewnia sprawność organizacjom, elastyczność zasobów, a także obniża koszty istniejącej infrastruktury.
Przetwarzanie w chmurze zostało wprowadzone przez firmę Compaq w 1996 r. Po raz pierwszy zostało wymienione przez CEO Google w dniu 9 sierpnia 2006 r. W 1977 r. chmura była terminem używanym w odniesieniu do Internetu. Środowisko chmurowe zyskało popularność dzięki łatwej konserwacji, ponieważ serwer nie wymagał centralnego sprzętu.
Istnieją głównie trzy rodzaje chmury obliczeniowej – chmura publiczna, chmura prywatna i chmura hybrydowa. Usługi przetwarzania w chmurze dzielą się na cztery główne typy – IaaS (infrastruktura jako usługa), PaaS (platforma jako usługa), SaaS (oprogramowanie jako usługa) i bezserwerowe. Są one również określane jako stosy obliczeniowe, ponieważ są umieszczone jeden nad drugim.
Aplikacje w chmurze mają program działający w Internecie, przetwarzający kod, a procesy są wykonywane w chmurze. Przetwarzanie w chmurze jest podstawą głównych usług online, takich jak wysyłanie wiadomości e-mail, edytowanie dokumentów, oglądanie filmów, granie w gry lub słuchanie muzyki. Organizacje, zarówno start-upy, jak i organizacje na poziomie globalnym, rządowe lub non-profit, wykorzystują chmurę obliczeniową w każdej sferze online.
Główne różnice między Big Data a przetwarzaniem w chmurze
Wniosek
Big data i przetwarzanie w chmurze brzmią podobnie, ale mają różne funkcje. Obie usługi są podstawowymi elementami komunikacji, przetwarzania i przesyłania danych. Zapewniają efektywny i sprawny transfer. Cloud computing wspiera big data poprzez integrację i wirtualizację zasobów.
Big data wymaga określonego sprzętu, podczas gdy przetwarzanie w chmurze wymaga dobrego połączenia internetowego. Oba narzędzia są opłacalne i mają na celu zwiększenie produktywności, obsługi klienta i innowacji. Zapewniają bezpieczeństwo i prywatność, umożliwiają analizę danych i działają przy niskich kosztach utrzymania.
