Verschil tussen Cloud Computing en Big Data Analytics
Sinds de New York Times een artikel publiceerde over hoe Walmart big data-analyse gebruikt om de verkoop te maximaliseren, zijn mensen dol op Big Data. De retailer kwam erachter dat de verkoop van Pop-Tarts, een populair merk van Sweets piekt tijdens orkanen en gebruikte deze kennis om hun winst te verhogen.
Of het nu gaat om personen die hun gegevens opslaan voor een on-the-go toegang of bedrijven die vooraf kosten besparen met behoud van rampbestendige IT-operaties, iedereen kijkt tegenwoordig naar de hemel. Betreed cloud computing, een moderne benadering van computing waardoor alles en iedereen op cloud negen staat.
Na de dot-com bubble burst, wint het veld van de informatietechnologie een ongelooflijk momentum. Uit dit momentum komen Cloud Computing en Big Data Analytics, de twee populairste trends die een ongekende impact hebben op alle niveaus van het menselijk leven. In dit artikel zullen we deze trends van het technologische ecosysteem van vandaag bekijken en proberen een vergelijking te maken tussen Cloud Computing en Big Data Analytics.
Head-to-Head vergelijking tussen Cloud Computing versus Big Data Analytics
Hieronder vindt u de Top 11-vergelijking tussen Cloud Computing en Big Data Analytics
Belangrijkste verschillen tussen Cloud Computing versus Big Data Analytics
- Cloud computing gaat over het aanbieden van computerbronnen en / of -services via het netwerk, terwijl Big Data gaat over het aanpakken van problemen waar de enorme hoeveelheid gegevens mee te maken heeft en traditionele methoden onhaalbaar worden.
- Big Data werkt door enorme datasets op te delen in beheersbare 'chunks' en deze chunks over de verschillende computersystemen te verspreiden. Bij cloud computing wordt informatie opgeslagen op fysieke servers die worden onderhouden en beheerd door serviceproviders. De gebruiker heeft via internet toegang tot deze bronnen.
- Het is mogelijk om Big Data Solutions in de cloud te implementeren via de PaaS- of SaaS-service. In PaaS wordt het Hadoop-platform aan de consument aangeboden, terwijl in SaaS verschillende componenten of applicaties die op Hadoop worden uitgevoerd toegankelijk zijn. Het huwelijk van Big Data en Cloud Computing wordt zelfs zo populair dat we een nieuw modewoord hebben in IT: BDaaS (Big Data as a Service).
- Big Data maakt gebruik van de eerder genegeerde gegevens van een organisatie en biedt waardevolle inzichten die haar bedrijf kunnen stimuleren, terwijl Cloud Computing flexibiliteit en snelheid biedt met betrekking tot IT-implementaties die de activiteiten van een organisatie kunnen stroomlijnen.
Cloudcomputing versus Big Data Analytics-vergelijkingstabel
De verschillen tussen cloud computing en Big data-analyse worden uitgelegd in de onderstaande punten
| Basis voor vergelijking | Cloud computing | Big Data |
| Wat is het? | Rekenparadigma | Extreem grote datasets |
| Focus | Het bieden van universele toegang tot diensten | Los technologisch probleem op met gigantische datasets |
| Best beschreven door | Cloud computing gaat over het aanbieden van diensten via een netwerk, meestal internet. De services kunnen software, een platform of IT-infrastructuur zijn. | 3 V's - snelheid, volume en variëteit Om uw gegevens te kwalificeren als "Big Data", moet de gegevensset van interesse worden geïllustreerd door een of alle bovenstaande V's. |
| Wanneer verhuizen? | U kunt overwegen naar de cloud te migreren wanneer u IT-toepassingen of infrastructuur snel wilt implementeren of schalen met behoud van gecentraliseerde toegang. Het handhaven van IT-operaties op locatie vereist een afwijking van uw bedrijf, met cloud computing blijft uw focus op uw bedrijf. | Big data-engineering speelt een rol wanneer traditionele methoden en kaders niet effectief zijn in de omgang met de enorme hoeveelheid gegevens. Wanneer we gegevens van petabytes analyseren, is een gedistribueerd framework samen met parallelle computing vereist. |
| Wanneer niet bewegen? | Omgekeerd wilt u in bepaalde gevallen misschien niet naar de cloud migreren. Als uw applicatie te maken heeft met zeer gevoelige gegevens en strikte naleving vereist of als uw applicatie niet voldoet aan cloudarchitectuur, moet u de zaken buiten de cloud houden. Bovendien is de overstap naar de cloud hetzelfde als het verliezen van de controle over uw hardware. | Big Data-oplossingen lossen een zeer specifieke probleemstelling op met betrekking tot enorme datasets en de meeste Big Data-oplossingen zijn niet bedoeld om met kleine gegevens om te gaan. Big Data is geen vervanging voor relationele databasesystemen. |
| Voordelen | Lage onderhoudskosten, rampbestendige implementatie, gecentraliseerd platform, nulkosten vooraf | Hoge schaalbaarheid (voor altijd schaalbaar), kosteneffectief, parallellisme, robuust ecosysteem |
| Populair gemaakt door | De term 'Cloud Computing' werd gangbaar toen Amazon in 2006 het EC2-product (Elastic Compute Cloud) uitbracht. | Toen Mike Cafarella en Doug Cutting het 'Hadoop'-project in 2005 bij Yahoo uitbrachten, begonnen' Big Data 'mainstream te worden. |
| Gemeenschappelijke rollen | 1.Cloud Resource Administrator : De persoon of een organisatie die de cloud beheert. 2.Cloud dienstverlener: Eigenaar van het cloudplatform die diensten levert in de vorm van Toepassingen, Bronnen of Infrastructuur. 3.Cloud consument: De 'gebruikers' van de cloud, dit kunnen ontwikkelaars of kantoormedewerkers in een organisatie zijn. 4.Cloud Service Broker: Een middenpartij tussen consumenten en dienstverleners. Ze bieden intermediaire diensten. 5.Cloud Auditor: Degene die Consumenten raadpleegt over beveiliging of potentiële kwetsbaarheid | 1. Big Data-ontwikkelaars: Ze schrijven programma's om gegevens in te nemen, te verwerken of op te schonen. Ze zetten ook planning- en delta-vastlegmechanismen op. 2. grote gegevensbeheerders: Ze zetten servers op, installeren software en beheren fysieke of logische bronnen. 3. Grote gegevensanalisten: Ze zijn verantwoordelijk voor het analyseren van de gegevens, vinden interessante inzichten en mogelijke toekomstige trends. 4. gegevenswetenschapper: Kortom, een analist die is uitgerust met codeervaardigheden en statistieken. Deze persoon is betrokken bij mining, voorspellende modellering en visualisatie van gegevens uit Big Data-systemen. 5. Big Data Architect: Degene die verantwoordelijk is voor de implementatie van end-to-end oplossingen. |
| Buzz Words | IaaS : Infrastructure as a Service vindt plaats wanneer serviceproviders de consument voorzien van fysieke bronnen zoals geheugen, schijf, servers en netwerken. De klant kan deze services gebruiken zoals zij dat wenst en installeert er bovenop. PaaS: een platform kan een besturingssysteem, RDBMS-systeem, server of een programmeeromgeving zijn. Al deze platforms worden aangeboden in de vorm van Platform as a Service. SaaS: In Software as a Service-paradigma gebruikt de consument de toepassing of software rechtstreeks en hoeft hij zich geen zorgen te maken over het onderliggende platform of de infrastructuur. | Hadoop: Hadoop zelf is een modewoord. Het is een ecosysteem van verschillende componenten die specifieke taken uitvoeren en samen worden geïntegreerd om een big data-oplossing te implementeren. Doug Cutting noemde zijn project "Hadoop" naar de speelgoedolifant van zijn zoon. HDFS (Hadoop Distributed File System): een bestandssysteem dat hoge doorvoertoegang biedt. Het is een op Java gebaseerd bestandssysteem dat over meerdere machines is verdeeld. MapReduce: Framework voor het schrijven van enorm parallelle applicaties die grote hoeveelheden gegevens verwerken die zijn opgeslagen in HDFS. Op een rudimentair niveau voert MapReduce twee bewerkingen uit, Map waar gegevens worden omgezet in sleutel / waarde-paren en Reduce waar gegevens worden geaggregeerd. |
| Leveranciers / leveranciers van oplossingen | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Populaire oplossingen / voorbeelden | IaaS : Google Compute Engine, Amazon Web Services, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Google Documenten, Microsoft Office 365 | Hadoop is de populairste Big Data-oplossing en is geïnspireerd door Google File System (GFS) en MapReduce-papieren. Een Hadoop-ecosysteem, meestal als een veelvoud van componenten, zoals Ambari voor clusterbeheer, Sqoop voor gegevensextractie, Hive voor datawarehousing en Oozie voor planning. |
Conclusie - Cloud computing versus Big Data Analytics
Cloud computing en Big Data Analytics hebben echt een invloed gehad op de manier waarop organisaties functioneren en op mensen. Cloud Computing biedt voordelen die van toepassing zijn op bedrijven van elke omvang en alle soorten particulieren. Gegevens worden gezien als een bron en organisaties doen hun best om Hadoop te implementeren om deze bron te exploiteren. Het is interessant om te weten dat hoewel deze technologieën mainstream zijn geworden, bedrijven nog steeds enorme hoeveelheden in R&D investeren. We kunnen de komende jaren meer groei van Cloud Computing en Big Data Analytics verwachten.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor Cloud Computing versus Big Data Analytics, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- 5 Belangrijke voordelen Azure Paas vs Iaas
- Opgewonden om te weten- Wat is cloud computing en hoe werkt het?
- 5 Belangrijkste oplossing van Big Data Analytics
- Ken het 5 meest bruikbare verschil tussen cloud computing en data-analyse
- Big data-analyse belangrijk in horeca (snel)