Differenza tra Cloud Computing e Big Data Analytics
Da quando il New York Times ha pubblicato un articolo su come Walmart utilizza l'analisi dei big data per massimizzare le sue vendite, la gente è in preda alla frenesia dei Big Data. Il rivenditore ha scoperto che le vendite di Pop-Tarts, un marchio popolare di Dolci, aumentano durante gli uragani e hanno usato questa conoscenza per aumentare i loro profitti.
Sia che si tratti di persone che salvano i propri dati per un accesso in movimento o di aziende che riducono i costi anticipando le operazioni IT a prova di disastro, oggigiorno tutti guardano verso il cielo. Entra nel cloud computing, un approccio moderno al computing grazie al quale tutto e tutti sono al settimo cielo.
Dopo lo scoppio della bolla delle dot-com, il campo della tecnologia dell'informazione sta guadagnando un momento incredibile. Da questo slancio emergono Cloud Computing e Big Data Analytics, le due tendenze più in voga che hanno un impatto senza precedenti su tutti i livelli della vita umana. In questo articolo, esamineremo queste tendenze dell'ecosistema tecnologico di oggi e proveremo a fare un confronto tra Cloud Computing e Big Data Analytics.
Confronto diretto tra Cloud Computing e Big Data Analytics
Di seguito è riportato il confronto tra i primi 11 tra Cloud Computing e Big Data Analytics
Differenze chiave tra Cloud Computing e Big Data Analytics
- Il cloud computing riguarda la fornitura di risorse e / o servizi informatici sulla rete, mentre i Big Data affrontano i problemi affrontati quando è coinvolta l'enorme quantità di dati e i metodi tradizionali diventano impossibili.
- I Big Data funzionano suddividendo enormi set di dati in "blocchi" gestibili e distribuendo questi blocchi tra i diversi sistemi di computer. Nel cloud computing, le informazioni sono archiviate su server fisici che sono gestiti e controllati dai fornitori di servizi. L'utente può accedere a queste risorse tramite Internet.
- È possibile distribuire soluzioni Big Data sul cloud tramite il servizio PaaS o SaaS. In PaaS, la piattaforma Hadoop è fornita al consumatore mentre in SaaS sono accessibili vari componenti o applicazioni in esecuzione su Hadoop. In effetti, il matrimonio tra Big Data e Cloud Computing sta diventando così popolare che abbiamo una nuova parola d'ordine nell'IT: BDaaS (Big Data as a Service).
- I Big Data sfruttano i dati precedentemente ignorati di un'organizzazione e forniscono informazioni preziose che possono guidare il suo business mentre il Cloud Computing offre flessibilità e velocità rispetto alle implementazioni IT che possono semplificare le operazioni di un'organizzazione.
Tabella di confronto tra Cloud Computing e Big Data Analytics
Le differenze tra cloud computing e analisi dei big data sono spiegate nei punti presentati di seguito
| Base per il confronto | Cloud computing | Big Data |
| Che cos'è? | Paradigma informatico | Set di dati estremamente grandi |
| Messa a fuoco | Fornire accesso universale ai servizi | Risolvi il problema tecnologico relativo a enormi set di dati |
| Meglio descritto da | Il cloud computing consiste nel fornire servizi su una rete, principalmente su Internet. I servizi possono essere un software, una piattaforma o un'infrastruttura IT. | 3 V: velocità, volume e varietà Per qualificare i tuoi dati come "Big Data", la serie di dati di interesse dovrebbe essere illustrata da una o da tutte le V precedenti. |
| Quando trasferirsi? | Potresti prendere in considerazione la migrazione al cloud quando hai bisogno di una rapida implementazione o ridimensionamento delle applicazioni IT o dell'infrastruttura mantenendo un accesso centralizzato. Il mantenimento delle operazioni IT on-premise richiede divergenze rispetto alla tua azienda, con il cloud computing il tuo focus rimane sulla tua azienda. | L'ingegneria dei big data entra in gioco quando i metodi e le strutture tradizionali sono inefficaci quando si tratta della quantità voluminosa di dati. Quando analizziamo i dati dei petabyte, è necessario un framework distribuito insieme al calcolo parallelizzato. |
| Quando non muoversi? | Al contrario, in alcuni casi, potresti non voler migrare sul cloud. Se l'applicazione gestisce dati altamente sensibili e richiede una conformità rigorosa o l'applicazione non aderisce all'architettura cloud, è necessario tenere le cose fuori dal cloud. Inoltre, passare al cloud equivale a perdere il controllo dell'hardware. | Le soluzioni Big Data risolvono un'affermazione del problema molto specifica relativa a enormi set di dati e la maggior parte delle soluzioni Big Data non sono pensate per gestire piccoli dati. I Big Data non sostituiscono i sistemi di database relazionali. |
| Benefici | Bassi costi di manutenzione, implementazione sicura, piattaforma centralizzata, zero costi iniziali | Alta scalabilità (scala per sempre), Conveniente, parallelismo, ecosistema robusto |
| Popolarizzato da | Il termine "Cloud Computing" è diventato prevalente quando Amazon ha rilasciato il prodotto EC2 (Elastic Compute Cloud) nel 2006. | Quando Mike Cafarella e Doug Cutting hanno pubblicato il progetto "Hadoop" nel 2005 su Yahoo, i "Big Data" hanno iniziato a diventare mainstream. |
| Ruoli comuni | Amministratore delle risorse 1.Cloud : La persona o un'organizzazione che amministra il cloud. 2.Cloud Service Provider: Proprietario della piattaforma cloud che fornisce servizi sotto forma di applicazioni, risorse o infrastruttura. 3.Cloud Consumer: Gli "utenti" del cloud possono essere sviluppatori o impiegati in un'organizzazione. 4.Cloud Service Broker: Una parte intermedia tra consumatori e fornitori di servizi. Forniscono servizi intermedi. 5. Revisore contabile: Colui che consulta i consumatori sulla sicurezza o sulla potenziale vulnerabilità | 1. Grandi sviluppatori di dati: Scrivono programmi per inserire, elaborare o pulire i dati. Hanno anche istituito meccanismi di pianificazione e acquisizione delta. 2. Grandi amministratori dei dati: Configurano server, installano software e gestiscono risorse fisiche o logiche. 3. Grandi analisti di dati: Sono responsabili dell'analisi dei dati, trovano spunti interessanti e possibili tendenze future. 4.Data Scientist: Fondamentalmente, un analista che è dotato di capacità di codifica e statistiche. Questa persona è coinvolta nel mining, nella modellazione predittiva e nella visualizzazione di dati da sistemi Big Data. 5.Big Data Architect: Colui che è responsabile dell'implementazione della soluzione end-to-end. |
| Buzz Words | IaaS : Infrastructure as a Service si verifica quando i fornitori di servizi forniscono al consumatore risorse fisiche come memoria, disco, server e rete. Il cliente può utilizzare questi servizi come desidera e installa applicazioni su di essi. PaaS: una piattaforma può essere un sistema operativo, un sistema RDBMS, un server o un ambiente di programmazione. Tutte queste piattaforme sono fornite sotto forma di Platform as a Service. SaaS: nel paradigma Software as a Service, il consumatore utilizza direttamente l'applicazione o il software e non deve preoccuparsi della piattaforma o dell'infrastruttura sottostante. | Hadoop: Hadoop stesso è una parola d'ordine. È un ecosistema di vari componenti che svolgono compiti specifici e sono integrati insieme per implementare una soluzione di big data. Doug Cutting ha chiamato il suo progetto "Hadoop" come l'elefante giocattolo di suo figlio. HDFS (Hadoop Distributed File System): un filesystem che fornisce un accesso ad alta velocità. È un file system basato su Java che viene distribuito su più macchine. MapReduce: Framework per la scrittura di applicazioni in parallelo massiccia che elaborano grandi quantità di dati archiviati in HDFS. A livello rudimentale, MapReduce esegue due operazioni: Mappa in cui i dati vengono convertiti in coppie chiave-valore e Riduzione in cui i dati vengono aggregati. |
| Fornitori / fornitori di soluzioni | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Soluzioni / esempi popolari | IaaS : Google Compute Engine, Amazon Web Services, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, fagiolo magico elastico AWS, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Google Docs, Microsoft Office 365 | Hadoop è la soluzione di Big Data più popolare ed è stata ispirata dai documenti Google File System (GFS) e MapReduce. Un ecosistema Hadoop in genere costituito da una moltitudine di componenti come Ambari per la gestione dei cluster, Sqoop per l'estrazione dei dati, Hive per l' archiviazione dei dati e Oozie per la pianificazione. |
Conclusione - Cloud Computing vs Big Data Analytics
Cloud Computing e Big Data Analytics hanno davvero influenzato il modo in cui le organizzazioni funzionano e le persone operano. Il cloud computing offre vantaggi che sono applicabili a tutte le dimensioni delle aziende e a tutti i tipi di persone. I dati sono percepiti come una risorsa e le organizzazioni si stanno cimentando per implementare Hadoop per sfruttare questa risorsa. È interessante sapere che, sebbene queste tecnologie siano diventate mainstream, le aziende stanno ancora investendo enormi quantità in ricerca e sviluppo. Possiamo aspettarci una maggiore crescita del Cloud Computing e dei Big Data Analytics nei prossimi anni.
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