В мире произошла цифровая революция, и объем данных растет в геометрической прогрессии. За каждым щелчком работают различные модели, инструменты и программное обеспечение. Два основных термина с различающими механизмами, связанными с обработкой, передачей и эксплуатационной производительностью данных, - это большие данные и облачные вычисления.
Большие данные против облачных вычислений
Основное различие между большими данными и облачными вычислениями заключается в том, что большие данные описывают огромный объем данных, в то время как облачные вычисления хранят данные на удаленных серверах и инфраструктурах. Большие данные извлекают информацию и управляют ею, в то время как облачные вычисления относятся к удаленным ресурсам и моделям.
Большие данные используются в социальных сетях, платформах электронной коммерции и предприятиях, определении погоды, датчиках Интернета вещей и других областях. Большие данные обеспечивают централизацию платформы, резервное копирование с простой стоимостью обслуживания.
В то время как облачные вычисления используются такими сервисами, как Amazon Web Service (AWS), Microsoft, Google Cloud, Azure, IBM Cloud и многими другими поставщиками вычислений. Услуги облачных вычислений масштабируемы, доступны по цене и используют Интернет для работы.
Таблица сравнения между большими данными и облачными вычислениями
| Параметры сравнения | Большие данные | Облачные вычисления |
| Определение | Это относится к огромной обработке данных с помощью различных инструментов для хранения, анализа, обновления и управления данными. | Это использование вычислительных услуг, таких как хранилище, серверы, программное обеспечение, сети, аналитика. |
| Типы | 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 бессерверное. |
| Функция | Снижение затрат, сокращение времени, огромное хранилище данных, разработка инновационных продуктов и эффективное принятие решений. | Он предлагает инновации, масштабируемую экономию и гибкие ресурсы. Он управляет инфраструктурой более эффективно и действенно |
| Характеристики | Объем, разнообразие, скорость, достоверность, ценность и изменчивость | Гибкость, снижение затрат, независимость от устройства и местоположения, простота обслуживания, мультиарендность, повышение производительности и безопасности |
| заявка | Такие области, как правительственные процессы, медицина или здравоохранение, спорт, экономическая продуктивность, преступность и безопасность, исследования и разработки, управление ресурсами, Интернет вещей, образование и медиаиндустрия. | Отправка почты, просмотр фильмов или телепередач, 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, обмена, обновления, упорядочивания и управления данными. Он также используется для проведения прогнозного анализа и анализа поведения пользователей. Большие данные произошли от основных понятий объема, разнообразия и скорости.
Большие данные были популяризированы Джоном Маши в 1990-х годах. Большие данные обеспечивают исключительно высокую емкость для данных в рамках ограниченного времени и стоимости. Большие данные эффективны для неструктурированных данных. Ожидается, что с учетом огромного количества данных к 2025 году глобальный объем данных достигнет 165 зеттабайт. Согласно закону Крайдера, большие данные постоянно развиваются.
Правительство Китая, Индии, Израиля, Великобритании и США активно внедряет большие данные для оказания различных услуг. Большие данные также привели к появлению таких инноваций, как Square Kilometer Away, которые могут собирать и хранить 1 петабайт в день.
Большие данные находят свое 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, поиск в Интернете, образование, медиаиндустрия и многие другие. области. Большие данные пустили свои корни в несколько областей.
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 индивидуальных адресов или пользователей. Это обеспечивает гибкость организаций, гибкость ресурсов и снижает затраты на существующую инфраструктуру.
Облачные вычисления были введены Compaq в 1996 году. Впервые на них обратил внимание генеральный директор Google 9 августа 2006 года. В 1977 году термин «облако» использовался для обозначения Интернета. Облачная среда приобрела популярность благодаря простоте обслуживания, поскольку 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 бессерверное. Их также называют вычислительными стеками, поскольку они размещаются один над другим.
В облачных приложениях есть программа, запускаемая через Интернет, обрабатывающий код, а 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 организации, имеют облачные вычисления, встроенные в каждую онлайн-сферу.
Основные различия между большими данными и облачными вычислениями
Вывод
Большие данные и облачные вычисления похожи, но имеют разные функции. Обе службы являются важными функциями связи, обработки и передачи данных. Они обеспечивают эффективный и действенный перевод. Облачные вычисления поддерживают большие данные за счет интеграции и виртуализации ресурсов.
Для больших данных требуется специальное оборудование, а для облачных вычислений требуется хорошее подключение к Интернету. Оба инструмента экономичны и нацелены на повышение производительности, обслуживания клиентов и инноваций. Они обеспечивают безопасность и конфиденциальность, позволяют анализировать данные и работают с низкими затратами на обслуживание.
