Unterschied zwischen Cloud Computing und Big Data Analytics
Seit die New York Times einen Artikel darüber veröffentlicht hat, wie Walmart Big-Data-Analysen einsetzt, um seine Umsätze zu maximieren, sind die Leute von Big Data begeistert. Der Einzelhändler stellte fest, dass der Verkauf von Pop-Tarts, einer beliebten Marke von Süßigkeiten, während der Hurrikane ansteigt, und nutzte dieses Wissen, um seine Gewinne zu steigern.
Ob Einzelpersonen, die ihre Daten für den Zugriff von unterwegs speichern oder Unternehmen, die ihre Vorlaufkosten senken und gleichzeitig einen katastrophensicheren IT-Betrieb aufrechterhalten, alle schauen heutzutage in den Himmel. Betreten Sie Cloud-Computing, einen modernen Ansatz für das Computing, bei dem sich alles und jeder auf Cloud 9 befindet.
Nach dem Platzen der Dotcom-Blase gewinnt das Gebiet der Informationstechnologie an Dynamik. Aus diesem Moment entstehen Cloud Computing und Big Data Analytics, die beiden heißesten Trends, die sich auf alle Ebenen des menschlichen Lebens auswirken. In diesem Artikel werden wir uns mit diesen Trends des heutigen technologischen Ökosystems befassen und versuchen, einen Vergleich zwischen Cloud Computing und Big Data Analytics zu ziehen.
Direkter Vergleich zwischen Cloud Computing und Big Data Analytics
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Hauptunterschiede zwischen Cloud Computing und Big Data Analytics
- Beim Cloud-Computing geht es darum, Computerressourcen und / oder -dienste über das Netzwerk bereitzustellen, während es bei Big Data darum geht, Probleme zu lösen, die auftreten, wenn eine große Datenmenge vorliegt und herkömmliche Methoden nicht mehr durchführbar sind.
- Big Data funktioniert, indem große Datenmengen in überschaubare "Blöcke" aufgeteilt und auf die verschiedenen Computersysteme verteilt werden. Beim Cloud Computing werden Informationen auf physischen Servern gespeichert, die von Service Providern verwaltet und gesteuert werden. Der Benutzer kann über das Internet auf diese Ressourcen zugreifen.
- Es ist möglich, eine Big Data-Lösung in der Cloud über den PaaS- oder SaaS-Dienst bereitzustellen. In PaaS wird die Hadoop-Plattform dem Verbraucher bereitgestellt, während in SaaS auf verschiedene auf Hadoop ausgeführte Komponenten oder Anwendungen zugegriffen werden kann. Tatsächlich wird die Verbindung von Big Data und Cloud Computing so populär, dass wir ein neues Schlagwort in der IT haben: BDaaS (Big Data as a Service).
- Big Data greift auf die zuvor ignorierten Daten eines Unternehmens zurück und liefert wertvolle Erkenntnisse, die dessen Geschäft vorantreiben können, während Cloud Computing Flexibilität und Geschwindigkeit in Bezug auf IT-Bereitstellungen bietet, die die Abläufe eines Unternehmens rationalisieren können.
Vergleichstabelle von Cloud Computing und Big Data Analytics
Die Unterschiede zwischen Cloud Computing und Big Data Analytics werden in den folgenden Punkten erläutert
| Vergleichsbasis | Cloud Computing | Große Daten |
| Was ist es? | Rechenparadigma | Extrem große Datenmengen |
| Fokus | Bereitstellung des universellen Zugangs zu Diensten | Lösen Sie technologische Probleme im Umgang mit riesigen Datenmengen |
| Am besten beschrieben von | Beim Cloud Computing geht es um die Bereitstellung von Diensten über ein Netzwerk, hauptsächlich das Internet. Die Dienste können eine Software, eine Plattform oder eine IT-Infrastruktur sein. | 3 V's - Velocity, Volume und Variety Um Ihre Daten als "Big Data" zu qualifizieren, sollte der interessierende Datensatz durch eines oder alle der oben genannten Vs dargestellt werden. |
| Wann ziehen Sie um? | Sie können eine Migration in die Cloud in Betracht ziehen, wenn Sie eine schnelle Bereitstellung oder Skalierung von IT-Anwendungen oder -Infrastruktur benötigen und gleichzeitig den zentralisierten Zugriff beibehalten möchten. Um den IT-Betrieb vor Ort aufrechtzuerhalten, müssen Sie von Ihrem Unternehmen abweichen. Beim Cloud-Computing liegt Ihr Fokus weiterhin auf Ihrem Unternehmen. | Big Data Engineering kommt zum Tragen, wenn traditionelle Methoden und Frameworks im Umgang mit der großen Datenmenge nicht effektiv sind. Bei der Analyse von Petabyte-Daten ist ein verteiltes Framework sowie parallelisiertes Computing erforderlich. |
| Wann soll man sich nicht bewegen? | Umgekehrt möchten Sie in bestimmten Fällen möglicherweise nicht in die Cloud migrieren. Wenn Ihre Anwendung mit hochsensiblen Daten umgeht und strikte Konformität erfordert oder die Cloud-Architektur Ihrer Anwendung nicht eingehalten wird, sollten Sie die Cloud nicht verwenden. Darüber hinaus bedeutet der Wechsel in die Cloud, dass Sie die Kontrolle über Ihre Hardware verlieren. | Big Data-Lösungen lösen eine sehr spezifische Problemstellung in Bezug auf große Datenmengen, und die meisten Big Data-Lösungen sind nicht für den Umgang mit kleinen Daten gedacht. Big Data ist kein Ersatz für relationale Datenbanksysteme. |
| Leistungen | Niedrige Wartungskosten, Katastrophensichere Implementierung, zentralisierte Plattform, keine Vorabkosten | Hohe Skalierbarkeit (für immer skalierbar), Kostengünstig, Parallelität, Robustes Ökosystem |
| Beliebt gemacht von | Der Begriff „Cloud Computing“ setzte sich durch, als Amazon 2006 das Produkt EC2 (Elastic Compute Cloud) herausbrachte. | Als Mike Cafarella und Doug Cutting 2005 bei Yahoo das 'Hadoop'-Projekt veröffentlichten, wurde „Big Data“ zum Mainstream. |
| Gemeinsame Rollen | 1.Cloud Resource Administrator : Die Person oder Organisation, die die Cloud verwaltet. 2.Cloud Service Provider: Eigentümer der Cloud-Plattform, die Dienste in Form von Anwendungen, Ressourcen oder Infrastruktur bereitstellt. 3.Cloud Consumer: Die "Benutzer" der Cloud können Entwickler oder Büroangestellte in einer Organisation sein. 4.Cloud Service Broker: Eine Mittelpartei zwischen Verbrauchern und Dienstleistern. Sie bieten Zwischendienste. 5.Cloud Auditor: Derjenige, der die Verbraucher zu Sicherheit oder potenzieller Verwundbarkeit befragt | 1. Big Data Entwickler: Sie schreiben Programme, um Daten aufzunehmen, zu verarbeiten oder zu bereinigen. Sie richten auch Scheduling- und Delta-Capture-Mechanismen ein. 2.Big Data Administrators: Sie richten Server ein, installieren Software und verwalten physische oder logische Ressourcen. 3. Big Data Analysten: Sie sind dafür verantwortlich, die Daten zu analysieren, interessante Erkenntnisse und mögliche zukünftige Trends zu finden. 4.Datenwissenschaftler: Grundsätzlich ein Analyst, der über Programmierkenntnisse und Statistiken verfügt. Diese Person ist mit dem Mining, der prädiktiven Modellierung und der Visualisierung von Daten aus Big-Data-Systemen befasst. 5. Big Data Architect: Derjenige, der für die End-to-End-Lösungsbereitstellung verantwortlich ist. |
| Schlagworte | IaaS : Infrastructure as a Service findet statt, wenn Service Provider dem Verbraucher physische Ressourcen wie Speicher, Datenträger, Server und Netzwerke zur Verfügung stellen. Der Kunde kann diese Dienste nach Belieben nutzen und Anwendungen darauf installieren. PaaS: Eine Plattform kann ein Betriebssystem, ein RDBMS-System, ein Server oder eine Programmierumgebung sein. Alle diese Plattformen werden in Form von Platform as a Service bereitgestellt. SaaS: Im Software as a Service-Paradigma nutzt der Verbraucher die Anwendung oder Software direkt und muss sich nicht um die zugrunde liegende Plattform oder Infrastruktur sorgen. | Hadoop: Hadoop selbst ist ein Modewort. Es ist ein Ökosystem aus verschiedenen Komponenten, die bestimmte Aufgaben ausführen und zur Implementierung einer Big-Data-Lösung zusammengeführt werden. Doug Cutting nannte sein Projekt „Hadoop“ nach dem Spielzeugelefanten seines Sohnes. HDFS (Hadoop Distributed File System): Ein Dateisystem, das Zugriff mit hohem Durchsatz bietet. Es ist ein Java-basiertes Dateisystem, das auf mehrere Maschinen verteilt ist. MapReduce: Framework zum Schreiben von massiv parallelen Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten, die in HDFS gespeichert sind. Auf einer rudimentären Ebene führt MapReduce zwei Operationen aus: Map, bei der Daten in Schlüssel-Wert-Paare konvertiert werden, und Reduce, bei der Daten aggregiert werden. |
| Anbieter / Lösungsanbieter | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Beliebte Lösungen / Beispiele | IaaS : Google Compute Engine, Amazon Web Services und Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine und Apache Stratos. SaaS : Google Text & Tabellen, Microsoft Office 365 | Hadoop ist die beliebteste Big Data-Lösung und wurde von Google File System (GFS) und MapReduce inspiriert. Ein Hadoop-Ökosystem, das in der Regel aus einer Vielzahl von Komponenten besteht, z. B. Ambari für die Clusterverwaltung, Sqoop für die Datenextraktion, Hive für Data Warehousing und Oozie für die Planung. |
Fazit - Cloud Computing vs. Big Data Analytics
Cloud Computing und Big Data Analytics haben die Funktionsweise von Unternehmen und die Funktionsweise von Menschen entscheidend beeinflusst. Cloud Computing bietet Vorteile, die für alle Unternehmensgrößen und alle Arten von Personen gelten. Daten werden als Ressource wahrgenommen und Unternehmen bemühen sich, Hadoop zu implementieren, um diese Ressource auszunutzen. Es ist interessant zu wissen, dass Unternehmen, obwohl diese Technologien zum Mainstream geworden sind, immer noch große Summen in Forschung und Entwicklung investieren. Wir können in den kommenden Jahren mit einem weiteren Wachstum von Cloud Computing und Big Data Analytics rechnen.
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