Мир переживает цифровую революцию, и объем данных растет в геометрической прогрессии. Существуют различные модели, инструменты и программное обеспечение, которые работают за каждым кликом.
Два основных термина с отличительными механизмами, связанными с обработкой, передачей и производительностью данных, — это большие данные и облачные вычисления.
Основные выводы
- Большие данные относятся к большим и сложным наборам данных, тогда как облачные вычисления используют удаленные серверы для хранения, управления и обработки данных.
- Большие данные используются для извлечения информации и принятия обоснованных решений, а облачные вычисления обеспечивают доступ к вычислительным ресурсам по запросу.
- Большие данные требуют специализированных инструментов для обработки и анализа, а облачные вычисления обеспечивают масштабируемость и экономичность.
Большие данные против облачных вычислений
Первый относится к данным, которые имеют огромный размер и быстро увеличиваются с течением времени, а второй относится к доступности вычислительных ресурсов по запросу через Интернет. Первое относится к огромному объему данных и управлению, а второе относится к удаленным ИТ-ресурсам и различным моделям интернет-услуг.
Большие данные используются в данных социальных сетей, платформах и предприятиях электронной коммерции, определении погоды, IoT датчики и другие поля. Большие данные обеспечивают централизацию платформы и предоставление резервных копий с низкой стоимостью обслуживания.
Хотя облачные вычисления используются такими сервисами, как Amazon Web Service (AWS), Microsoft, Google Cloud, Azure, IBM Cloud и многие другие поставщики вычислений.
Услуги облачных вычислений являются масштабируемыми и доступными и используют Интернет для работы.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Большие Данные | Облачные вычисления |
|---|---|---|
| Определение | Это относится к обработке огромных объемов данных с помощью различных инструментов для сбора, хранения, анализа, обновления и управления данными. | Это использование вычислительных услуг, таких как хранилище, серверы, программное обеспечение, сети, аналитика. |
| Тип | Три основных типа — структурированные данные, неструктурированные данные и полуструктурированные данные. | Четыре основных типа — IaaS (инфраструктура как услуга), PaaS (платформа как услуга), SaaS (программное обеспечение как услуга) и бессерверные решения. |
| Функция | Снижение затрат, сокращение времени, огромное хранилище данных, разработка инновационных продуктов и эффективное принятие решений. | Он предлагает инновации, масштабируемую экономику и гибкие ресурсы. Он управляет инфраструктурой более эффективно и результативно. |
| Характеристики | Объем, разнообразие, скорость, достоверность, ценность и изменчивость | Гибкость, снижение затрат, независимость от устройств и местоположений, простота обслуживания, мультиарендность, повышенная производительность и безопасность |
| Применение | Такие области, как государственные процессы, медицина или здравоохранение, спорт, экономическая эффективность, преступность и безопасность, исследования и разработки, управление ресурсами, Интернет вещей, образование и медиаиндустрия. | Отправка писем, просмотр фильмов или ТВ, платформы социальных сетей, прослушивание музыки, медицинские услуги, ИТ-услуги, бизнес и многие другие сферы. |
Что такое большие данные?
Большие данные извлекают, анализируют и обрабатывают большие и сложные наборы данных. В области больших данных существуют различные инструменты для сбора, обработки, хранения, анализа, совместного использования, обновления, систематизации и управления данными.
Он также используется для определения прогнозного анализа и анализа поведения пользователей. Большие данные произошли от основных концепций объема, разнообразия и скорости.
Большие данные были популяризированы Джоном Маши в 1990-х годах. Большие данные обеспечивают исключительно высокую емкость для данных в ограниченных временных и стоимостных рамках.
Большие данные эффективны для неструктурированных данных. Ожидается, что к 165 году объем генерируемых данных в мире достигнет 2025 зеттабайт.
Согласно закону Крайдера, большие данные постоянно развиваются. Правительства Китая, Индии, Израиля, Великобритании и США активно используют большие данные для оказания различных услуг.
Большие данные также привели к таким инновациям, как Square. Километр Away, который может собирать и хранить 1 петабайт в сутки.
Большие данные находят применение в различных областях, таких как бизнес, медицина и здравоохранение с компьютерной диагностикой, правительственные процессы, географическая информация, исследования окружающей среды,
преступность и безопасность, геномика, коннектомика, интернет-поиск, образование, медиаиндустрия и многие другие области. Большие данные укоренились в нескольких областях.
Что такое облачные вычисления?
Облачные вычисления — это использование вычислительных услуг, таких как хранилище, серверы, процессоры, программное обеспечение, сети, аналитика и другие. Он обеспечивает автоматизацию и не требует отдельных адресов или пользователей.
Он обеспечивает гибкость для организаций, гибкость для ресурсов и снижает затраты на существующую инфраструктуру.
Облачные вычисления были представлены компанией Compaq в 1996 году. Впервые об этом упомянул генеральный директор Google 9 августа 2006 года.
В 1977 году термин «облако» использовался для обозначения Интернета. Облачная среда приобрела популярность благодаря простоте обслуживания, так как серверу не требовалось центральное оборудование.
В основном существует три типа облачных вычислений: общедоступное облако, частное облако и гибридное облако. Услуги облачных вычислений бывают четырех основных типов: IaaS (инфраструктура как услуга),
PaaS (платформа как услуга), SaaS (программное обеспечение как услуга) и Serverless.
Их также называют вычислительными стеками, поскольку они располагаются друг над другом.
Облачные приложения имеют программу, работающую в Интернете, код обработки, и процессы выполняются в облаке.
Облачные вычисления являются основой основных онлайн-сервисов, таких как отправка электронной почты, редактирование документов, просмотр фильмов, игры или прослушивание музыки.
Организации, будь то стартапы или глобальные, правительственные или некоммерческие агентства, внедряют облачные вычисления в каждую онлайн-сферу.
Основные различия между большими данными и облачными вычислениями
- Большие данные включают в себя данные большого объема, которые увеличиваются в геометрической прогрессии, в то время как облачные вычисления связаны с доступностью вычислительных ресурсов через интернет-сервисы.
- У больших данных есть пять основных характеристик: разнообразие, объем, достоверность, скорость и ценность, тогда как основными характеристиками облачных вычислений являются доступность ресурсов, снижение затрат, повышение производительности и безопасность.
- Большие данные в целом делятся на три типа — структурированные данные, неструктурированные данные и полуструктурированные данные, а облачные вычисления — на четыре типа — IaaS (инфраструктура как услуга), PaaS (платформа как услуга), SaaS (программное обеспечение как услуга). и бессерверные.
- Целью больших данных является извлечение, обработка и организация огромных данных, в то время как облачные вычисления направлены на хранение и обработку данных в облаке без физического вмешательства в ИТ-службы.
- Проблемы больших данных связаны с хранением данных, интеграцией, обработкой и управлением ресурсами, в то время как облачные вычисления ограничивают доступность, безопасность и трансформацию модели тарификации.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/1920841.1921063
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17538947.2016.1239771
Последнее обновление: 15 августа 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
В статье упрощены некоторые сложности этих технологий. Хотя он представляет собой хороший вводный обзор, в некоторых областях ему не хватает глубины.
Я понимаю вашу точку зрения, но, учитывая, что это вводная статья, она хорошо описывает основные различия между большими данными и облачными вычислениями.
Эта статья очень информативна и содержит подробное сравнение больших данных и облачных вычислений. Я ценю четкое объяснение ключевых различий и практического применения обеих технологий.
Сравнительная таблица особенно полезна. Приятно иметь такой всеобъемлющий ресурс для понимания различий между большими данными и облачными вычислениями.
Полностью согласен, статья очень хорошо написана и обстоятельна в своем анализе.
В статье не были должным образом рассмотрены потенциальные последствия для безопасности больших данных и облачных вычислений, которые являются критическими факторами, которые следует учитывать в современном цифровом мире.
Жаль, что безопасность не была обеспечена более тщательно. Надеемся, что в следующих статьях эта тема будет рассмотрена более подробно.
Безопасность действительно является ключевым аспектом этих технологий. Более глубокое исследование этой области было бы ценным.
Хотя в статье представлен подробный обзор, я считаю, что некоторые примеры из реальной жизни могли бы быть полезны для иллюстрации применения больших данных и облачных вычислений.
Отличный момент. Примеры из реальной жизни всегда полезны для обоснования теоретических концепций. Я также с нетерпением жду возможности увидеть больше практических применений в будущих статьях.
Тематические исследования действительно добавят практическое измерение обсуждаемым концепциям. Это проницательное предложение.
Глубина и широта представленной здесь информации поистине заслуживают похвалы. Эта статья обогатила мое понимание больших данных и облачных вычислений.
Юмористический тон статьи сделал чтение интересным. Кто знал, что большие данные и облачные вычисления могут быть такими интересными?
Проведенные здесь сравнения убедительны и помогают пролить свет на уникальную роль больших данных и облачных вычислений в различных отраслях. Однако мне хотелось бы, чтобы в статье глубже рассматривались потенциальные проблемы и ограничения каждой технологии.
Я согласен, понимание ограничений этих технологий имеет решающее значение. При этом статья служит надежной отправной точкой для тех, кто плохо знаком с концепциями больших данных и облачных вычислений.
Возможно, следующая статья могла бы сосредоточиться на проблемах и ограничениях, которые вы упомянули. Эта пьеса, безусловно, заложила отличную основу.
Я нашел структуру статьи весьма убедительной, эффективно подчеркивающей различия между большими данными и облачными вычислениями. Спасибо автору за хорошо организованную статью!
Абсолютно согласен с вашей оценкой. Четкая структура статьи является свидетельством компетентности автора в данных предметных областях.
Ясность и организация делают эту статью выдающейся в своей области. Редко можно встретить настолько хорошо структурированное сравнение.