Il mondo è rivoluzionato digitalmente e i dati crescono in modo esponenziale. Esistono vari modelli, strumenti e software che funzionano dietro ogni clic.
I due termini principali con meccanismi distintivi relativi all'elaborazione, al trasferimento e alle prestazioni operative dei dati sono i big data e il cloud computing.
Punti chiave
- I big data si riferiscono a set di dati grandi e complessi, mentre il cloud computing utilizza server remoti per archiviare, gestire ed elaborare i dati.
- I big data vengono utilizzati per estrarre informazioni e prendere decisioni informate, mentre il cloud computing fornisce l'accesso su richiesta alle risorse informatiche.
- I big data richiedono strumenti specializzati per l'elaborazione e l'analisi, mentre il cloud computing offre scalabilità e convenienza.
Big Data contro il cloud computing
Il primo si riferisce ai dati che sono di dimensioni enormi e sono aumentati rapidamente nel tempo, mentre il secondo si riferisce alla disponibilità su richiesta di risorse informatiche su Internet. Il primo si riferisce a un enorme volume di dati e gestione, mentre il secondo si riferisce a risorse IT remote e diversi modelli di servizi Internet.
I big data vengono utilizzati nei dati dei social media, nelle piattaforme e nelle attività di e-commerce, nella determinazione del tempo, IoT sensori e altri campi. I big data forniscono la centralizzazione della piattaforma e la fornitura di backup con un prezzo di manutenzione semplice.
Mentre il cloud computing è utilizzato da servizi come Amazon Web Service (AWS), Microsoft, Google cloud, Azure, IBM Cloud e molti altri fornitori di soluzioni informatiche.
I servizi di cloud computing sono scalabili e convenienti e utilizzano Internet per funzionare.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Big dati | Il cloud computing |
|---|---|---|
| Definizione | Si riferisce a un'enorme elaborazione dei dati con vari strumenti per curare, archiviare, analizzare, aggiornare e gestire i dati | È l'utilizzo di servizi informatici come archiviazione, server, software, reti, analisi |
| Tipi | Tre tipi principali: dati strutturati, dati non strutturati e dati semi-strutturati | Quattro tipi principali: IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service), SaaS (Software as a Service) e Serverless |
| Funzione | Riduzione dei costi, riduzione dei tempi, enorme archiviazione dei dati, sviluppo di prodotti innovativi e processo decisionale efficiente | Offre innovazione, economie scalabili e risorse flessibili. Gestisce l'infrastruttura in modo più efficiente ed efficace |
| Caratteristiche | Volume, varietà, velocità, veridicità, valore e variabilità | Agilità, riduzione dei costi, indipendenza dal dispositivo e dalla posizione, facilità di manutenzione, multitenancy, maggiore produttività e sicurezza |
| Applicazioni | Aree come processi governativi, medicina o assistenza sanitaria, sport, produttività economica, criminalità e sicurezza, ricerca e sviluppo, gestione delle risorse, Internet delle cose, istruzione e industria dei media | Invio di e-mail, visione di film o TV, piattaforme di social media, ascolto di musica, servizi sanitari, servizi IT, aziende e molti altri ambiti |
Che cosa sono i Big Data?
I big data estraggono, analizzano e trattano set di dati grandi e complessi. Nel campo dei big data, esistono vari strumenti per acquisire, curare, archiviare, analizzare, condividere, aggiornare, organizzare e gestire i dati.
Viene anche utilizzato per determinare l'analisi predittiva e l'analisi del comportamento degli utenti. I big data si sono evoluti dai concetti primari di volume, varietà e velocità.
I big data sono stati resi popolari da John Mashey negli anni '1990. I big data forniscono un'eccezionale capacità elevata per i dati entro un periodo di tempo e un valore vincolati.
I big data sono efficaci per i dati non strutturati. Con l'enorme generazione di dati, il volume globale di dati dovrebbe raggiungere i 165 zettabyte entro il 2025.
Secondo la legge di Kryder, i big data si evolvono continuamente. Il governo di Cina, India, Israele, Regno Unito e Stati Uniti ha incorporato attivamente i big data per svolgere vari servizi.
I big data hanno portato anche innovazioni come Square Chilometro Away, che può raccogliere e immagazzinare 1 petabyte al giorno.
I big data hanno applicazioni in vari domini come aziende, assistenza medica e sanitaria con diagnosi assistita da computer, processi governativi, informazioni geografiche, ricerca ambientale,
criminalità e sicurezza, genomica, connettomica, ricerche su Internet, istruzione, industria dei media e molte altre aree. I big data hanno messo radici in diversi campi.
Che cos'è il cloud computing?
Il cloud computing è l'utilizzo di servizi informatici come archiviazione, server, processori, software, reti, analisi e altri. Consente l'automazione e non necessita di singoli indirizzi o utenti.
Fornisce agilità alle organizzazioni, flessibilità alle risorse e porta una riduzione dei costi dell'infrastruttura esistente.
Il cloud computing è stato introdotto da Compaq nel 1996. È stato menzionato per la prima volta dal CEO di Google il 9 agosto 2006.
Nel 1977, il cloud era un termine usato per riferirsi a Internet. L'ambiente cloud ha guadagnato popolarità grazie alla sua facile manutenzione in quanto il server non richiedeva hardware centrale.
Esistono principalmente tre tipi di cloud computing: cloud pubblico, cloud privato e cloud ibrido. I servizi di cloud computing sono di quattro tipi principali: IaaS (Infrastructure as a service),
PaaS (piattaforma come servizio), SaaS (software come servizio) e serverless.
Sono anche indicati come stack di elaborazione in quanto sono posizionati uno sopra l'altro.
Le applicazioni basate su cloud hanno un programma eseguito da Internet, codice di elaborazione e i processi vengono eseguiti nel cloud.
Il cloud computing è la spina dorsale dei principali servizi online come l'invio di e-mail, la modifica di documenti, la visione di film, i giochi o l'ascolto di musica.
Le organizzazioni, siano esse startup o agenzie a livello globale, governative o senza scopo di lucro, hanno il cloud computing incorporato in ogni sfera online.
Principali differenze tra Big Data e Cloud Computing
- I big data includono dati di grande volume e con un aumento esponenziale, mentre il cloud computing implica la disponibilità di risorse informatiche tramite i servizi Internet.
- I big data hanno cinque caratteristiche principali che sono varietà, volume, veridicità, velocità e valore, mentre le caratteristiche principali del cloud computing sono la disponibilità di risorse, la riduzione dei costi, l'aumento della produttività e la sicurezza.
- I big data sono sostanzialmente di tre tipi: dati strutturati, dati non strutturati e dati semi-strutturati, mentre il cloud computing è sostanzialmente di quattro tipi: IaaS (Infrastructure as a service), PaaS (Platform as a service), SaaS (Software as a service) e senza server.
- Lo scopo dei big data è estrarre, elaborare e organizzare enormi dati mentre il cloud computing mira a archiviare ed elaborare i dati nel cloud senza intervento fisico nei servizi IT.
- Le sfide dei big data sono l'archiviazione, l'integrazione, l'elaborazione e la gestione delle risorse dei dati, mentre il cloud computing limita la disponibilità, la sicurezza e la trasformazione del modello di addebito.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/1920841.1921063
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17538947.2016.1239771
Ultimo aggiornamento: 15 agosto 2023
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Sandeep Bhandari ha conseguito una laurea in ingegneria informatica presso la Thapar University (2006). Ha 20 anni di esperienza nel campo della tecnologia. Ha un vivo interesse in vari campi tecnici, inclusi i sistemi di database, le reti di computer e la programmazione. Puoi leggere di più su di lui sul suo pagina bio.
L'articolo semplifica eccessivamente alcune delle complessità di queste tecnologie. Sebbene fornisca una buona panoramica introduttiva, manca di profondità in alcune aree.
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È un peccato che la sicurezza non sia stata coperta in modo più approfondito. Si spera che i prossimi articoli affrontino questo argomento in modo più dettagliato.
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Forse un articolo successivo potrebbe concentrarsi sulle sfide e sui limiti che hai menzionato. Questo pezzo ha sicuramente gettato ottime basi.
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