Implica il modello di input, elaborazione e output che viene spiegato di seguito; il diagramma illustra in dettaglio la relazione tra cloud computing e big data.
Grafico comparativo
Base per il confronto | Cloud computing | Big Data |
---|---|---|
Di base | I servizi on-demand vengono forniti utilizzando risorse e sistemi informatici integrati. | Ampia serie di dati strutturati, non strutturati e complessi che vietano la tradizionale tecnica di elaborazione su cui lavorare. |
Scopo | Abilitare i dati per essere memorizzati ed elaborati sul server remoto e accessibili da qualsiasi luogo. | Organizzazione del grande volume di dati e informazioni per estrarre preziose conoscenze nascoste. |
Lavoro | il calcolo distribuito viene utilizzato per analizzare i dati e produrre dati più utili. | Internet viene utilizzato per fornire i servizi basati su cloud. |
vantaggi | Minori costi di manutenzione, piattaforma centralizzata, provisioning per backup e ripristino. | Parallelismo redditizio, scalabile, robusto. |
Le sfide | Disponibilità, trasformazione, sicurezza, modello di ricarica. | Varietà dei dati, archiviazione dei dati, integrazione dei dati, elaborazione dei dati e gestione delle risorse. |
Definizione di Cloud Computing
Il cloud computing offre una piattaforma integrata di servizi per archiviare e recuperare qualsiasi quantità di dati, in qualsiasi momento, da qualsiasi luogo su richiesta utilizzando Internet ad alta velocità. Il cloud è un ampio set di server terrestri dispersi su Internet per archiviare, gestire ed elaborare i dati. Il cloud computing è sviluppato in modo tale che gli sviluppatori implementino facilmente l'elaborazione su scala web. L'evoluzione di Internet ha generato il modello di cloud computing in quanto Internet è la base del cloud computing. Per rendere efficiente il cloud computing, abbiamo bisogno della connessione Internet ad alta velocità. Offre un ambiente flessibile, in cui capacità e capacità possono essere aggiunte dinamicamente e utilizzate secondo la strategia pay per use.
Il cloud computing ha alcune proprietà essenziali che sono il pooling delle risorse, il self-service su richiesta, l'ampio accesso alla rete, il servizio misurato e la rapida elasticità. Esistono quattro tipi di cloud: pubblico, privato, ibrido e community.
Esistono fondamentalmente tre modelli di cloud computing: Platform as a Service (Paas), Infrastructure as a Service (Iaas), Software as a Service (Saas), che utilizza hardware e servizi software.
- Infrastruttura come servizio : questo servizio viene utilizzato per fornire l'infrastruttura, che include la potenza di elaborazione dello storage e le macchine virtuali. Implementa la virtualizzazione delle risorse sulla base di un accordo sul livello di servizio (SLA).
- Piattaforma come servizio : si trova al di sopra del livello IaaS, che fornisce ambiente di programmazione e runtime per consentire agli utenti di distribuire le applicazioni cloud.
- Software as a Service : consegna le applicazioni al client che vengono eseguite direttamente sul provider cloud.
Definizione di Big Data
I dati si trasformano in big data con l'aumento di volume, varietà, velocità, oltre le capacità dei sistemi IT, che a loro volta generano difficoltà nella memorizzazione, nell'analisi e nell'elaborazione dei dati. Alcune organizzazioni hanno sviluppato le attrezzature e le competenze per gestire questo tipo di enormi quantità di dati strutturati, ma i volumi esponenzialmente in aumento e il flusso rapido di dati cessano la capacità di minarlo e di generare prontamente informazioni utili. Questi dati voluminosi non possono essere memorizzati nei dispositivi regolari e dispersi nell'ambiente distribuito. Il big data computing è un concetto iniziale di scienza dei dati che si concentra sull'informazione multidimensionale per la scoperta scientifica e l'analisi aziendale su infrastrutture su larga scala.
Le dimensioni fondamentali dei grandi dati sono il volume, la velocità, la varietà e la veridicità che sono anche sopra citate, in seguito si evolvono altre due dimensioni che sono variabilità e valore.
- Volume : indica la crescente dimensione dei dati che è già problematico per elaborarli e memorizzarli.
- Velocità : è l'istanza in cui vengono catturati i dati e la velocità di flusso dei dati.
- Varietà : i dati non sono sempre presenti in un unico modulo, esistono varie forme di dati, ad esempio: testo, audio, immagini e video.
- Veracità : si riferiva all'affidabilità dei dati.
- Variabilità - Descrive l'affidabilità, la complessità e le inconsistenze prodotte nei big data.
- Valore : la forma originale del contenuto potrebbe non essere molto utile e produttiva, quindi i dati vengono analizzati e vengono scoperti dati di alto valore.
Differenze chiave tra Cloud Computing e Big Data
- Il cloud computing è il servizio di elaborazione fornito su richiesta utilizzando risorse di calcolo disperse su Internet. D'altra parte, i big data sono un enorme insieme di dati informatici, inclusi dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati che non possono essere elaborati con algoritmi e tecniche tradizionali.
- Il cloud computing fornisce agli utenti una piattaforma per avvalersi di servizi come Saas, Paas e Iaas, su richiesta e addebita anche il servizio in base all'utilizzo. Al contrario, l'obiettivo principale dei big data è quello di estrarre le conoscenze e gli schemi nascosti da una raccolta enorme di dati.
- La connessione internet ad alta velocità è il requisito essenziale per il cloud computing. Al contrario, i big data utilizzano l'informatica distribuita per analizzare e estrarre i dati.
Relazione tra il cloud computing e i big data
Lo schema mostrato di seguito illustra la relazione e il funzionamento del cloud computing con i big data. In questo modello, il modello primario di input, elaborazione e output computing viene utilizzato come riferimento in cui i big data vengono inseriti nel sistema utilizzando i dispositivi di input come mouse, tastiera, telefoni cellulari e altri dispositivi intelligenti. La seconda fase dell'elaborazione include gli strumenti e le tecniche utilizzate dal cloud per fornire i servizi. Finalmente il risultato dell'elaborazione viene consegnato agli utenti.
Conclusione
La tecnologia di cloud computing fornisce un framework adatto e conforme per i big data attraverso la facilità d'uso, l'accesso alle risorse, il basso costo nell'utilizzo delle risorse sulla domanda e l'offerta, e riduce al minimo l'uso di attrezzature solide utilizzate nella gestione dei big data. Sia il cloud che i big data enfatizzano l'aumento del valore di un'azienda riducendo al contempo i costi di investimento.