Zawartość

• Wykres porównania
• Definicja przetwarzania w chmurze
• Definicja dużych zbiorów danych
• Związek między chmurą obliczeniową a Big Data
• Wniosek

Przetwarzanie w chmurze działa w sposób skonsolidowany, a duże zbiory danych wchodzą w zakres przetwarzania w chmurze. Zasadnicza różnica między przetwarzaniem w chmurze a dużymi danymi polega na tym, że przetwarzanie w chmurze jest wykorzystywane do obsługi ogromnej pojemności pamięci (dużych danych) poprzez rozszerzenie zasobów obliczeniowych i pamięci. Z drugiej strony, duże zbiory danych to nic innego jak ogromna ilość nieuporządkowanych, zbędnych i hałaśliwych danych oraz informacji, z których należy wyciągnąć użyteczną wiedzę. Aby wykonać powyższą funkcję, technologia przetwarzania w chmurze zapewnia różne elastyczne i techniki radzenia sobie z ogromną ilością danych.

Obejmuje model wejściowy, przetwarzający i wyjściowy, który wyjaśniono poniżej; schemat szczegółowo ilustruje związek między przetwarzaniem w chmurze a dużymi danymi.

1. 1. Wykres porównania
   2. Definicja
   3. Kluczowe różnice
   4. Wniosek

Wykres porównania

Podstawa do porównania	Chmura obliczeniowa	Big Data
Podstawowy	Usługi na żądanie są świadczone przy użyciu zintegrowanych zasobów i systemów komputerowych.	Obszerny zestaw ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych, złożonych danych zabraniających pracy tradycyjnej techniki przetwarzania.
Cel, powód	Umożliwić przechowywanie i przetwarzanie danych na zdalnym serwerze oraz dostęp z dowolnego miejsca.	Organizacja dużej ilości danych i informacji do wyciągu ukryła cenną wiedzę.
Pracujący	przetwarzanie rozproszone służy do analizy danych i tworzenia bardziej przydatnych danych.	Internet jest wykorzystywany do świadczenia usług w chmurze.
Zalety	Niskie koszty utrzymania, scentralizowana platforma, możliwość tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania.	Ekonomiczna równoległość, skalowalna, solidna.
Wyzwania	Dostępność, transformacja, bezpieczeństwo, model opłat.	Różnorodność danych, przechowywanie danych, integracja danych, przetwarzanie danych i zarządzanie zasobami.

Definicja przetwarzania w chmurze

Chmura obliczeniowa zapewnia zintegrowaną platformę usług do przechowywania i pobierania dowolnej ilości danych, w dowolnym czasie, z dowolnego miejsca na żądanie przy użyciu szybkiego Internetu. Chmura to szeroki zestaw serwerów naziemnych rozproszonych w Internecie do przechowywania, zarządzania i przetwarzania danych. Przetwarzanie w chmurze zostało opracowane w taki sposób, aby programiści mogli łatwo wdrożyć obliczenia na skalę internetową. Ewolucja Internetu stworzyła model przetwarzania w chmurze, ponieważ Internet jest podstawą przetwarzania w chmurze. Aby przetwarzanie w chmurze działało efektywnie, potrzebujemy szybkiego połączenia z Internetem. Oferuje elastyczne środowisko, w którym pojemność i możliwości można dynamicznie dodawać i wykorzystywać zgodnie ze strategią pay per use.

Przetwarzanie w chmurze ma pewne podstawowe właściwości, takie jak pula zasobów, samoobsługa na żądanie, dostęp do szerokiej sieci, usługa mierzona i szybka elastyczność. Istnieją cztery rodzaje chmury - publiczna, prywatna, hybrydowa i społecznościowa.

Istnieją w zasadzie trzy modele przetwarzania w chmurze - platforma jako usługa (Paas), infrastruktura jako usługa (Iaas), oprogramowanie jako usługa (Saas), która korzysta zarówno ze sprzętu, jak i usług programowych.

• infrastruktura jako usługa - Ta usługa służy do dostarczania infrastruktury, która obejmuje moc przetwarzania pamięci i maszyny wirtualne. Realizuje wirtualizację zasobów na podstawie umowy o gwarantowanym poziomie usług (SLA).
• Platforma jako usługa - Występuje powyżej warstwy IaaS, która zapewnia środowisko programistyczne i wykonawcze, aby umożliwić użytkownikom wdrażanie aplikacji w chmurze.
• Oprogramowanie jako usługa - Dostarcza aplikacje do klienta, które działają bezpośrednio na dostawcy chmury.

  

Definicja dużych zbiorów danych

Dane zmieniają się w duże dane wraz ze wzrostem objętości, różnorodności, prędkości wykraczającym poza możliwości systemów informatycznych, co z kolei powoduje trudności w przechowywaniu, analizie i przetwarzaniu danych. Niektóre organizacje opracowały sprzęt i wiedzę specjalistyczną, aby poradzić sobie z tego rodzaju ogromną ilością ustrukturyzowanych danych, ale wykładniczo rosnące objętości i szybki przepływ danych przestają być zdolne do moje i szybkie generowanie inteligencji, którą można zastosować. Te obszerne dane nie mogą być przechowywane w zwykłych urządzeniach i rozproszone w środowisku rozproszonym. Obliczanie dużych zbiorów danych to początkowa koncepcja nauka danych który koncentruje się na wielowymiarowej eksploracji informacji w celu odkryć naukowych i analiz biznesowych dotyczących infrastruktury na dużą skalę.

Podstawowymi wymiarami dużych zbiorów danych są objętość, prędkość, różnorodność i prawdziwość, które są również wspomniane powyżej, później powstają dwa kolejne wymiary, które są zmiennością i wartością.

• Tom - Oznacza rosnący rozmiar danych, który jest już problematyczny w przetwarzaniu i przechowywaniu.
• Prędkość - Jest to przypadek, w którym dane są przechwytywane i prędkość przepływu danych.
• Różnorodność - Dane nie zawsze są prezentowane w jednej formie, istnieją różne formy danych, na przykład - audio, obraz i wideo.
• Prawdziwość - Określa się to jako wiarygodność danych.
• Zmienność - Opisuje wiarygodność, złożoność i niespójności powstałe w przypadku dużych zbiorów danych.
• Wartość - Oryginalna forma treści może nie być zbyt użyteczna i produktywna, dlatego dane są analizowane i odkrywane są dane o wysokiej wartości.

1. Przetwarzanie w chmurze to usługa obliczeniowa świadczona na żądanie przy użyciu zasobów obliczeniowych rozproszonych w Internecie. Z drugiej strony, duże dane to ogromny zestaw danych komputerowych, w tym danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych, których nie można przetworzyć tradycyjnymi algorytmami i technikami.
2. Przetwarzanie w chmurze zapewnia użytkownikom platformę do korzystania z usług, takich jak Saas, Paas i Iaas, na żądanie, a także pobiera opłaty za usługę zgodnie z użytkowaniem. Natomiast głównym celem dużych zbiorów danych jest wydobycie ukrytej wiedzy i wzorców z ogromnego zbioru danych.
3. Szybkie łącze internetowe jest niezbędnym wymogiem dla przetwarzania w chmurze. W przeciwieństwie do tego, duże zbiory danych wykorzystują przetwarzanie rozproszone w celu analizy i eksploracji danych.

Związek między chmurą obliczeniową a Big Data

Poniższy schemat ilustruje związek i działanie przetwarzania w chmurze z dużymi danymi. W tym modelu podstawowy model przetwarzania danych wejściowych, przetwarzania i danych wyjściowych jest wykorzystywany jako odniesienie, w którym duże dane są wstawiane do systemu za pomocą urządzeń wejściowych, takich jak mysz, klawiatura, telefony komórkowe i inne inteligentne urządzenia. Drugi etap przetwarzania obejmuje narzędzia i techniki wykorzystywane przez chmurę do świadczenia usług. W końcu wynik przetwarzania jest dostarczany użytkownikom.

Wniosek

Technologia przetwarzania w chmurze zapewnia odpowiednią i zgodną z ramami dla dużych zbiorów danych łatwość użycia, dostęp do zasobów, niski koszt wykorzystania zasobów podaży i popytu, a także minimalizuje użycie solidnego sprzętu wykorzystywanego do obsługi dużych zbiorów danych. Zarówno chmura, jak i duże zbiory danych kładą nacisk na zwiększenie wartości firmy przy jednoczesnym obniżeniu kosztów inwestycji.