O mundo está revolucionado digitalmente e os dados estão crescendo exponencialmente. Existem vários modelos, ferramentas e softwares que funcionam por trás de cada clique.
Os dois principais termos com mecanismos de distinção relacionados ao processamento de dados, transferência e desempenho operacional são big data e computação em nuvem.
Principais lições
- Big data refere-se a conjuntos de dados grandes e complexos, enquanto a computação em nuvem usa servidores remotos para armazenar, gerenciar e processar dados.
- Big data é usado para extrair insights e tomar decisões informadas, enquanto a computação em nuvem fornece acesso sob demanda a recursos de computação.
- Big data requer ferramentas especializadas para processamento e análise, enquanto a computação em nuvem oferece escalabilidade e economia.
Big Data x Computação em Nuvem
O primeiro refere-se aos dados que são enormes em tamanho e aumentaram rapidamente ao longo do tempo, enquanto o segundo se refere à disponibilidade sob demanda de recursos de computação pela Internet. O primeiro se refere a um grande volume de dados e gerenciamento, enquanto o segundo se refere a recursos remotos de TI e diferentes modelos de serviço de internet.
Big data é usado em dados de mídia social, plataformas e negócios de comércio eletrônico, determinação do clima, Internet das coisas sensores e outros campos. Big data fornece centralização de plataforma e provisão de backup com um preço de manutenção fácil.
Enquanto a computação em nuvem é usada por serviços como Amazon Web Service (AWS), Microsoft, Parceria , Azure, IBM Cloud e muitos outros fornecedores de computação.
Os serviços de computação em nuvem são escaláveis e acessíveis e usam a internet para funcionar.
Tabela de comparação
| Parâmetros de comparação | Big data | Cloud computing |
|---|---|---|
| Definição | Refere-se ao enorme processamento de dados com várias ferramentas para selecionar, armazenar, analisar, atualizar e gerenciar dados | É a utilização de serviços de computação como armazenamento, servidores, software, redes, análises |
| Tipos | Três tipos principais – dados estruturados dados não estruturados e dados semiestruturados | Quatro tipos principais – IaaS (Infraestrutura como serviço), PaaS (Plataforma como serviço), SaaS (Software como serviço) e Serverless |
| função | Redução de custos, redução de tempo, grande armazenamento de dados, desenvolvimento de produtos inovadores e tomada de decisão eficiente | Oferece inovação, economias escaláveis e recursos flexíveis. Ele executa a infraestrutura de forma mais eficiente e eficaz |
| Características | Volume, variedade, velocidade, veracidade, valor e variabilidade | Agilidade, redução de custos, independência de dispositivo e localização, fácil manutenção, multitenancy, aumento de produtividade e segurança |
| Aplicação | Áreas como processos governamentais, médicos ou de saúde, esportes, produtividade econômica, crime e segurança, pesquisa e desenvolvimento, gerenciamento de recursos, Internet das Coisas, educação e indústria de mídia | Enviar e-mails, assistir filmes ou TV, plataformas de mídia social, ouvir música, serviços de saúde, serviços de TI, negócios e muitas outras esferas |
O que é Big Data?
Big data extrai, analisa e trata conjuntos de dados grandes e complexos. No campo de big data, existem várias ferramentas para capturar, curar, armazenar, analisar, compartilhar, atualizar, organizar e gerenciar dados.
Também é usado para determinar análises preditivas e análises de comportamento do usuário. Big data evoluiu a partir dos conceitos primários de volume, variedade e velocidade.
Big data foi popularizado por John Mashey na década de 1990. Big data fornece alta capacidade excepcional para dados dentro de um quadro de tempo e valor limitado.
Big data é eficaz para dados não estruturados. Com a enorme geração de dados, espera-se que o volume global de dados atinja 165 zettabytes até 2025.
De acordo com a Lei de Kryder, o big data evolui continuamente. O governo da China, Índia, Israel, Reino Unido e Estados Unidos incorporaram ativamente big data para realizar vários serviços.
Big data também trouxe inovações como Square Quilômetro Away, que pode coletar e armazenar 1 petabyte por dia.
Big data tem aplicações em vários domínios, como negócios, assistência médica e de saúde com diagnóstico auxiliado por computador, processos governamentais, informações geográficas, pesquisa ambiental,
crime e segurança, genômica, conectômica, buscas na internet, educação, indústria da mídia e muitas outras áreas. Big data criou raízes em vários campos.
O que é Cloud Computing?
A computação em nuvem é a utilização de serviços de computação como armazenamento, servidores, processadores, software, redes, análises e outros. Ele permite a automação e não precisa de endereços ou usuários individuais.
Dá agilidade às organizações, flexibilidade aos recursos e traz redução de custos da infraestrutura existente.
A computação em nuvem foi introduzida pela Compaq em 1996. Foi mencionada pela primeira vez pelo CEO do Google em 9 de agosto de 2006.
Em 1977, a nuvem era um termo usado para se referir à internet. O ambiente de nuvem ganhou popularidade devido à sua fácil manutenção, pois o servidor não exigia hardware central.
Existem basicamente três tipos de computação em nuvem – nuvem pública, nuvem privada e nuvem híbrida. Os serviços de computação em nuvem são de quatro tipos principais – IaaS (Infraestrutura como serviço),
PaaS (plataforma como serviço), SaaS (software como serviço) e sem servidor.
Eles também são chamados de pilhas de computação, pois são colocados um sobre o outro.
Os aplicativos baseados em nuvem possuem um programa executado na Internet, código de processamento e os processos são executados na nuvem.
A computação em nuvem é a espinha dorsal dos principais serviços online, como enviar e-mails, editar documentos, assistir a filmes, jogar ou ouvir música.
Organizações, sejam startups ou agências de nível global, governamentais ou sem fins lucrativos, têm a computação em nuvem incorporada em todas as esferas online.
Principais diferenças entre big data e computação em nuvem
- Big data inclui dados que são grandes em volume e tem um aumento exponencial, enquanto a computação em nuvem envolve a disponibilidade de recursos de computação por meio de serviços de internet.
- Big data tem cinco características principais que são variedade, volume, veracidade, velocidade e valor, enquanto as principais características da computação em nuvem são a disponibilidade de recursos, redução de custos, aumento de produtividade e segurança.
- Big data é de três tipos gerais – dados estruturados, dados não estruturados e dados semiestruturados, enquanto a computação em nuvem é de quatro tipos – IaaS (Infraestrutura como serviço), PaaS (Plataforma como serviço), SaaS (Software como serviço) e sem servidor.
- O objetivo do big data é extrair, processar e organizar dados enormes, enquanto a computação em nuvem visa armazenar e processar dados na nuvem sem intervenção física nos serviços de TI.
- Os desafios do big data são armazenamento, integração, processamento e gerenciamento de recursos de dados, enquanto a computação em nuvem limita a disponibilidade, a segurança e a transformação do modelo de cobrança.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/1920841.1921063
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17538947.2016.1239771
Última atualização: 15 de agosto de 2023
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Sandeep Bhandari é bacharel em Engenharia de Computação pela Thapar University (2006). Possui 20 anos de experiência na área de tecnologia. Ele tem grande interesse em vários campos técnicos, incluindo sistemas de banco de dados, redes de computadores e programação. Você pode ler mais sobre ele em seu página bio.
O artigo simplifica demais algumas das complexidades dessas tecnologias. Embora forneça uma boa visão geral introdutória, falta profundidade em certas áreas.
Entendo o que você quer dizer, mas como este é um artigo introdutório, ele faz um bom trabalho ao descrever as diferenças básicas entre big data e computação em nuvem.
Este artigo é muito informativo e fornece uma comparação detalhada entre big data e computação em nuvem. Agradeço a explicação clara das principais diferenças e das aplicações práticas de ambas as tecnologias.
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O artigo não abordou adequadamente as possíveis implicações de segurança do big data e da computação em nuvem, que são fatores críticos a serem considerados no cenário digital atual.
É uma pena que a segurança não tenha sido abordada de forma mais completa. Esperançosamente, artigos futuros abordarão este tópico com mais detalhes.
A segurança é de fato um aspecto fundamental dessas tecnologias. Uma exploração mais aprofundada desta área teria sido valiosa.
Embora o artigo forneça uma visão geral sólida, acredito que poderia se beneficiar de alguns estudos de caso do mundo real para ilustrar as aplicações de big data e computação em nuvem.
Ótimo ponto. Exemplos do mundo real são sempre úteis para fundamentar conceitos teóricos. Também estou ansioso para ver aplicações mais práticas em artigos futuros.
Os estudos de caso acrescentariam, de facto, uma dimensão prática aos conceitos discutidos. É uma sugestão perspicaz.
A profundidade e amplitude das informações aqui apresentadas são verdadeiramente louváveis. Este artigo enriqueceu minha compreensão sobre big data e computação em nuvem.
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As comparações feitas aqui são convincentes e ajudam a elucidar as funções únicas do big data e da computação em nuvem em vários setores. No entanto, gostaria que o artigo se aprofundasse nos potenciais desafios e limitações de cada tecnologia.
Concordo que compreender as limitações destas tecnologias é crucial. Dito isto, o artigo serve como um ponto de partida sólido para aqueles que são novos nos conceitos de big data e computação em nuvem.
Talvez um artigo de acompanhamento pudesse focar nos desafios e limitações que você mencionou. Esta peça certamente lançou uma grande base.
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Concordo plenamente com sua avaliação. A estrutura clara do artigo é uma prova da experiência do autor nessas áreas temáticas.
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