Erinevus pilvandmetöötluse ja suurandmete analüüsi vahel
Alates New York Timesi avaldatud artiklist selle kohta, kuidas Walmart kasutab suurandmete analüüsi oma müügi maksimeerimiseks, on inimesed suurandmete pärast meeletus vormis. Jaemüüja arvas, et populaarse kaubamärgiga maiustuste Pop-Tarts müük kasvab orkaanide ajal hüppeliselt ja kasutas neid teadmisi oma kasumi suurendamiseks.
Olgu need inimesed, kes salvestavad oma andmed käigupealt juurdepääsu saamiseks, või ettevõtted, kes kärpivad ettemakseid, säilitades samal ajal katastroofikindlad IT-toimingud, ja kõik vaatavad tänapäeval taeva poole. Sisestage pilvandmetöötlus - tänapäevane lähenemisviis andmetöötlusele, mille tõttu kõik ja kõik asuvad üheksas pilves.
Postitage täppis-mullide lõhkemine, infotehnoloogiaväli on saanud uskumatut hoogu. Sellest hetkest saavad välja pilvandmetöötlus ja suurandmete analüüs - kaks kuumimat suundumust, millel on enneolematu mõju inimelu kõikidele tasanditele. Selles kirjutises vaatleme neid tänapäeva tehnoloogilise ökosüsteemi suundumusi ja proovime võrrelda pilvandmetöötlust ja suurandmete analüüsi.
Pilvandmetöötluse ja suurandmete analüüsi võrdlus ühest otsast teise
Allpool on pilvandmetöötluse ja suurandmete analüüsi 11 parimat võrdlust
Peamised erinevused pilvandmetöötluse ja suurandmete analüüsi vahel
- Pilvandmetöötluse eesmärk on arvutiressursside ja / või teenuste pakkumine võrgu kaudu, Big Data eesmärk on lahendada probleemid, millega seisatakse silmitsi tohutu hulga andmetega, ja traditsioonilised meetodid muutuvad võimatuks.
- Big Data toimib, jagades tohutud andmekogumid hallatavateks tükkideks ja levitades need tükid erinevate arvutisüsteemide vahel. Pilvandmetöötluses salvestatakse teave füüsilistesse serveritesse, mida teenusepakkujad hooldavad ja kontrollivad. Kasutaja pääseb neile ressurssidele juurde Interneti kaudu.
- Pilve kaudu on võimalik Big Data Solutions juurutada PaaS või SaaS teenuse kaudu. PaaS-is pakutakse Hadoopi platvormi tarbijale, SaaS-is on saadaval mitmesugused Hadoopis töötavad komponendid või rakendused. Tegelikult on suurandmete ja pilvandmetöötluse abielu muutumas nii populaarseks, et meil on IT-s uus kõmu-sõna: BDaaS (suurandmed kui teenus).
- Big Data koputab organisatsiooni varem ignoreeritud andmeid ja pakub väärtuslikku teavet, mis võib äritegevust juhtida, samas kui Cloud Computing pakub paindlikkust ja kiirust IT juurutamisel, mis võimaldab organisatsiooni tegevust sujuvamaks muuta.
Pilvandmetöötlus vs suurandmete analüüsi võrdlustabel
Pilvandmetöötluse ja suurandmete analüüsi erinevusi on selgitatud allpool toodud punktides
| Võrdluse alus | Pilvandmetöötlus | Suured andmed |
| Mis see on? | Arvutiparadigma | Äärmiselt suured andmekogumid |
| Fookus | Teenustele universaalse juurdepääsu tagamine | Lahendage tehnoloogilisi probleeme, mis käsitlevad alandlikke andmekogumeid |
| Parim kirjeldas | Pilvandmetöötluse eesmärk on teenuste pakkumine võrgu kaudu, enamasti Interneti kaudu. Teenused võivad olla tarkvara, platvorm või IT-infrastruktuur. | 3 V - kiirus, maht ja mitmekesisus Teie andmete kvalifitseerimiseks suurandmeteks peaks huvipakkuvat andmekogumit illustreerima ühe või kõigi ülaltoodud V-dega. |
| Millal kolida? | Võite kaaluda pilve rändamist, kui vajate IT-rakenduste või infrastruktuuri kiiret juurutamist või muutmist, säilitades samal ajal tsentraliseeritud juurdepääsu. IT-toimingute eeldusel hoidmine eeldab teie ettevõttest lahkumist, kuna pilvandmetöötlus keskendub endiselt teie ettevõttele. | Suur andmetöötlus tuleb mängu siis, kui traditsioonilised meetodid ja raamistikud on mahuka andmemahu käsitlemisel ebaefektiivsed. Kui analüüsime petabaitide andmeid, on vaja hajutatud raamistikku koos paralleelse andmetöötlusega. |
| Millal mitte kolida? | Ja vastupidi, teatud juhtudel ei pruugi te soovite pilve rännata. Kui teie rakendus tegeleb väga tundlike andmetega ja nõuab ranget vastavust või kui teie rakendus ei järgi pilvearhitektuuri, peaksite hoidma asjad pilvest eemal. Lisaks on pilve kolimine samaväärne riistvara üle kontrolli kaotamisega. | Suurandmete lahendused lahendavad väga spetsiifilise probleemilause, mis on seotud tohutute andmekogumitega ja enamik suurandmelahendusi pole mõeldud väikeste andmetega tegelemiseks. Big Data ei asenda relatsioonilisi andmebaasisüsteeme. |
| Kasu | Madalad ülalpidamiskulud, katastroofidele ohutu juurutamine, tsentraliseeritud platvorm, nullkulud | Suur mastaapsus (mastaabib igavesti), tasuv, paralleelsus, vastupidav ökosüsteem |
| Populariseerinud | Mõiste “pilvandmetöötlus” muutus valdavaks, kui Amazon andis 2006. aastal välja toote EC2 (Elastic Compute Cloud). | Kui Mike Cafarella ja Doug Cutting 2005. aastal Yahoo-s projekti Hadoop välja lasid, hakkas “Big Data” muutuma peavooluks. |
| Ühised rollid | 1.Cloudi ressursside administraator : Pilve haldav isik või organisatsioon. 2.Cloudi teenusepakkuja: Pilveplatvormi omanik, kes pakub teenuseid rakenduste, ressursside või infrastruktuuri kujul. 3.Cloud tarbija: Pilve kasutajad saavad olla organisatsiooni arendajad või kontoritöötajad. 4.Cloudi teenuse maakler: Keskerakond tarbijate ja teenuseosutajate vahel. Nad pakuvad vaheteenuseid. 5.Cloud auditor: See, kes konsulteerib tarbijatega turvalisuse või võimaliku haavatavuse osas | 1.Suurte andmete arendajad: Nad kirjutavad programme andmete sissevõtmiseks, töötlemiseks või puhastamiseks. Nad seadistasid ka sõiduplaani- ja deltahõivemehhanismid. 2.Suur andmehaldur: Nad seadistavad servereid, installivad tarkvara ja halduri füüsilisi või loogilisi ressursse. 3.Suurte andmete analüütikud: Nad vastutavad andmete analüüsi eest, leiavad huvitavaid teadmisi ja võimalikke tulevikutrende. 4. Andmeteadlane: Põhimõtteliselt analüütik, kes on varustatud kodeerimisoskuste ja statistikaga. See inimene tegeleb suurandmesüsteemide andmete kaevandamise, ennustava modelleerimise ja andmete visualiseerimisega. 5.Big andmete arhitekt: See, kes vastutab terviklahenduse juurutamise eest. |
| Buzz sõnad | IaaS : Infrastruktuur kui teenus toimub siis, kui teenusepakkujad pakuvad tarbijale füüsilisi ressursse, näiteks mälu, ketas, serverid ja võrgud. Klient saab neid teenuseid soovi korral kasutada ja installib nende peale rakendused. PaaS: Platvorm võib olla opsüsteem, RDBMS-süsteem, server või programmeerimiskeskkond. Kõiki neid platvorme pakutakse platvormi teenusena. SaaS: Tarkvara kui teenuse paradigmas kasutab tarbija otse rakendust või tarkvara ega pea muretsema selle platvormi või infrastruktuuri pärast. | Hadoop: Hadoop ise on buzz-sõna. See on erinevatest komponentidest koosnev ökosüsteem, mis täidab konkreetseid ülesandeid ja on integreeritud suurandmete lahenduse rakendamiseks. Doug Cutting nimetas oma projekti poja mänguasja elevandi järgi Hadoopiks. HDFS ( Hadoopi hajutatud failisüsteem): failisüsteem, mis tagab suure läbilaskevõimega juurdepääsu. See on Java-põhine failisüsteem, mida levitatakse mitme masina vahel. MapReduce: raamistik massiliselt paralleelsete rakenduste kirjutamiseks, mis töötlevad suures koguses HDFS-i salvestatud andmeid. Algtasandil teeb MapReduce kaks toimingut: Map, kus andmed teisendatakse võtmeväärtuse paarideks, ja Reduce, kus andmed koondatakse. |
| Müüjad / lahenduste pakkujad | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Populaarsed lahendused / näited | IaaS : Google Compute Engine, Amazoni veebiteenused, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Google Docs, Microsoft Office 365 | Hadoop on populaarseim suurandmete lahendus ja see on inspireeritud Google File System (GFS) ja MapReduce paberitest. Hadoopi ökosüsteem, mis koosneb tavaliselt paljudest komponentidest, näiteks Ambari klastrihalduseks, Sqoop andmete eraldamiseks, Hive andmete ladustamiseks ja Oozie ajakava koostamiseks. |
Järeldus - pilvandmetöötlus vs suurandmete analüüs
Pilvandmetöötlus ja suurandmete analüüs on tõeliselt mõjutanud organisatsioonide ja inimeste toimimist. Pilvandmetöötlus pakub eeliseid, mis on rakendatavad igas suuruses ettevõtetele ja igat tüüpi inimestele. Andmeid peetakse ressursiks ja organisatsioonid kavatsevad Hadoopi selle ressursi kasutamiseks rakendada. Huvitav on teada, et kuigi need tehnoloogiad on muutunud tavapäraseks, investeerivad ettevõtted endiselt suuri summasid teadus- ja arendustegevusse. Lähiaastatel võime oodata pilvandmetöötluse ja suurandmete analüüsi suuremat kasvu.
Soovitatavad artiklid
See on olnud pilvandmetöötluse vs suurandmete analüüsi juhend, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- 5 olulist eelist Azure Paas vs Iaas
- Põnevusega teada saada - mis on pilvandmetöötlus ja kuidas see töötab?
- 5 suurandmete analüüsi kõige olulisem lahendus
- Teage pilvandmetöötluse ja andmeanalüüsi 5 kõige kasulikumat erinevust
- Külalislahkuses oluline suurandmete analüüs (kiire)