Разница между облачными вычислениями и аналитикой больших данных

Разница между облачными вычислениями и аналитикой больших данных Технологии

Разница между облачными вычислениями и аналитикой больших данных

Облачные вычисления: это доставка по запросу ресурсов, таких как серверы, базы данных, сети, программное обеспечение, аналитика, приложения и вычислительная мощность через интернет, для повышения скорости и гибкости, а также экономии на масштабе. Это помогает снизить эксплуатационные расходы и намного надёжнее. Огромные объёмы вычислительных ресурсов могут быть доставлены за считаные минуты или даже быстрее.

Аналитика больших данных: это процесс наблюдения за сложными закономерностями и взаимосвязями в больших объёмах различных данных, больших данных, и использование этого анализа для принятия информированных и эффективных бизнес-решений. Чтобы сделать выводы о них, анализируются большие наборы данных.

Различия между облачными вычислениями и аналитикой больших данных

Ниже приводится таблица различий между облачными вычислениями и аналитикой больших данных:

ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ АНАЛИТИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
1. Он используется для хранения большого объёма данных на удалённом сервере. Он обрабатывает большой объём данных для построения шаблонов для принятия решений.
2. Это компьютерная парадигма / концепция . Это аналитика разнообразных и объёмных данных.
3. Он ориентирован на обеспечение универсального доступа к услугам организации. Основное внимание уделяется анализу данных для принятия более эффективных решений.
4. Преимущества включают экономию затрат, надёжность, централизованность и по требованию. К преимуществам относятся близкие к точным и логические корреляции для более высокого разрешения .
5. Различные услуги подразделяются на IaaS, PaaS и SaaS . Различные решения включают Hadoop, Ambari, Sqoop, MapReduce, Hive и Oozie .
6. Он использует разветвлённую сеть облачных серверов через интернет. Он развёртывается либо в центре обработки данных компании, либо в облаке .
7. Это требуется при быстром развёртывании или масштабировании приложений при сохранении централизованного доступа . Требуется анализировать объёмные данные и использует распределённую структуру с параллельными вычислениями .
8. Это платформа для доступа к большим наборам данных, не говоря уже об их вычислении. Это процесс очистки, структурирования и интерпретации этих данных.
9. Хранит данные, которые обслуживаются различными поставщиками услуг, такими как AWS, Microsoft, Google, Dell, IBM и т.д., На удалённых серверах . Данные распределяются между различными компьютерными системами и анализируются с помощью Cloudera, MapR, Apache и т.д.
Читайте также:  Введение в квантовые вычисления: кубиты, суперпозиция и многое другое
Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий