Inhalt

• Vergleichstabelle
• Definition von Cloud Computing
• Definition von Big Data
• Beziehung zwischen Cloud Computing und Big Data
• Fazit

Das Cloud-Computing funktioniert konsolidiert, und die Big Data fallen unter das Cloud-Computing. Der entscheidende Unterschied zwischen Cloud Computing und Big Data besteht darin, dass Cloud Computing verwendet wird, um die enorme Speicherkapazität (Big Data) durch Erweiterung der Rechen- und Speicherressourcen zu bewältigen. Auf der anderen Seite sind Big Data nichts anderes als eine enorme Menge der unstrukturierten, redundanten und verrauschten Daten und Informationen, aus denen das nützliche Wissen extrahiert werden muss. Um die obige Funktion auszuführen, bietet die Cloud-Computing-Technologie verschiedene flexible und Techniken, um eine hervorragende Datenmenge zu bewältigen.

Es beinhaltet das Eingabe-, Verarbeitungs- und Ausgabemodell, das unten erläutert wird. Das Diagramm zeigt die Beziehung zwischen Cloud Computing und Big Data im Detail.

1. 1. Vergleichstabelle
   2. Definition
   3. Hauptunterschiede
   4. Fazit

Vergleichstabelle

Vergleichsbasis	Cloud Computing	Große Daten
Basic	On-Demand-Dienste werden unter Verwendung integrierter Computerressourcen und -systeme bereitgestellt.	Umfangreicher Satz strukturierter, unstrukturierter und komplexer Daten, die es der traditionellen Verarbeitungstechnik verbieten, daran zu arbeiten.
Zweck	Ermöglichen Sie das Speichern und Verarbeiten der Daten auf dem Remote-Server und den Zugriff von jedem Ort aus.	Organisation des großen Daten- und Informationsvolumens, um verstecktes wertvolles Wissen zu extrahieren.
Arbeiten	Distributed Computing wird verwendet, um die Daten zu analysieren und nützlichere Daten zu erzeugen.	Das Internet wird zur Bereitstellung der Cloud-basierten Dienste verwendet.
Vorteile	Geringer Wartungsaufwand, zentralisierte Plattform, Bereitstellung für Backup und Wiederherstellung.	Kostengünstige Parallelität, skalierbar, robust.
Herausforderungen	Verfügbarkeit, Transformation, Sicherheit, Gebührenmodell.	Datenvielfalt, Datenspeicherung, Datenintegration, Datenverarbeitung und Ressourcenverwaltung.

Definition von Cloud Computing

Cloud Computing bietet eine integrierte Plattform von Diensten zum Speichern und Abrufen beliebiger Datenmengen jederzeit und von jedem Ort aus bei Bedarf über das Hochgeschwindigkeitsinternet. Cloud ist eine breite Palette von terrestrischen Servern, die über das Internet verteilt sind, um Daten zu speichern, zu verwalten und zu verarbeiten. Das Cloud-Computing wurde so entwickelt, dass die Entwickler das Web-Scale-Computing problemlos implementieren können. Die Entwicklung des Internets hat das Cloud-Computing-Modell hervorgebracht, da das Internet die Grundlage für das Cloud-Computing bildet. Damit das Cloud-Computing effizient funktioniert, benötigen wir eine Hochgeschwindigkeits-Internetverbindung. Es bietet eine flexible Umgebung, in der Kapazität und Funktionen dynamisch hinzugefügt und gemäß der Pay-per-Use-Strategie verwendet werden können.

Das Cloud-Computing weist einige wesentliche Eigenschaften auf: Ressourcenpooling, On-Demand-Self-Service, breiter Netzwerkzugriff, gemessener Service und schnelle Elastizität. Es gibt vier Arten von Clouds: Public, Private, Hybrid und Community.

Grundsätzlich gibt es drei Cloud-Computing-Modelle: Plattform als Service (Paas), Infrastruktur als Service (Iaas), Software als Service (Saas), die sowohl Hardware- als auch Softwaredienste verwenden.

• Infrastruktur als ein Service - Dieser Dienst wird für die Bereitstellung der Infrastruktur verwendet, die die Speicherverarbeitungsleistung und virtuelle Maschinen umfasst. Es implementiert die Virtualisierung von Ressourcen auf der Grundlage von Service Level Agreements (SLAs).
• Plattform als Dienstleistung - Es befindet sich über der IaaS-Schicht, die eine Programmier- und Laufzeitumgebung bietet, damit die Benutzer die Cloud-Anwendungen bereitstellen können.
• Software als Dienstleistung - Es liefert die Anwendungen an den Client, die direkt auf dem Cloud-Anbieter ausgeführt werden.

  

Definition von Big Data

Die Daten werden zu Große Daten mit der Zunahme von Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit jenseits der Fähigkeiten der IT-Systeme, die wiederum Schwierigkeiten beim Speichern, Analysieren und Verarbeiten der Daten verursachen. Einige Unternehmen haben die Ausrüstung und das Fachwissen entwickelt, um mit dieser massiven Menge strukturierter Daten umzugehen Bergwerk es und sofort umsetzbare Intelligenz zu generieren. Diese umfangreichen Daten können nicht auf normalen Geräten gespeichert und in der verteilten Umgebung verteilt werden. Big Data Computing ist ein erstes Konzept von Datenwissenschaft Das Unternehmen konzentriert sich auf das multidimensionale Information Mining für wissenschaftliche Entdeckungen und Geschäftsanalysen in großen Infrastrukturen.

Die grundlegenden Dimensionen der Big Data sind Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrhaftigkeit, die ebenfalls oben erwähnt wurden. Später werden zwei weitere Dimensionen entwickelt, die Variabilität und Wert sind.

• Volumen - Bezeichnet die zunehmende Größe von Daten, deren Verarbeitung und Speicherung bereits problematisch ist.
• Geschwindigkeit - Es ist die Instanz, in der die Daten erfasst werden und die Geschwindigkeit des Datenflusses.
• Vielfalt - Die Daten liegen nicht immer in einer einzigen Form vor, es gibt verschiedene Formen der Daten, zum Beispiel - Audio, Bild und Video.
• Richtigkeit - Es wird als die Zuverlässigkeit der Daten bezeichnet.
• Variabilität - Es beschreibt die Vertrauenswürdigkeit, Komplexität und Inkonsistenzen, die bei Big Data entstehen.
• Wert - Da die ursprüngliche Form des Inhalts möglicherweise nicht sehr nützlich und produktiv ist, werden die Daten analysiert und hochwertige Daten entdeckt.

1. Beim Cloud-Computing handelt es sich um den Computing-Service, der bei Bedarf mithilfe von über das Internet verteilten Computing-Ressourcen bereitgestellt wird. Andererseits handelt es sich bei Big Data um eine riesige Menge von Computerdaten, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, die mit den herkömmlichen Algorithmen und Techniken nicht verarbeitet werden können.
2. Das Cloud-Computing bietet den Benutzern eine Plattform, um Dienste wie Saas, Paas und Iaas bei Bedarf in Anspruch zu nehmen, und stellt den Dienst auch nach Nutzung in Rechnung. Im Gegensatz dazu besteht das Hauptziel von Big Data darin, das verborgene Wissen und die verborgenen Muster aus einer riesigen Sammlung von Daten zu extrahieren.
3. Eine schnelle Internetverbindung ist die wesentliche Voraussetzung für das Cloud-Computing. Im Gegensatz dazu verwendet Big Data verteiltes Computing, um die Daten zu analysieren und abzubauen.

Beziehung zwischen Cloud Computing und Big Data

Das folgende Diagramm zeigt den Zusammenhang und die Funktionsweise des Cloud Computing mit Big Data. In diesem Modell wird das primäre Eingabe-, Verarbeitungs- und Ausgaberechnungsmodell als Referenz verwendet, in die die großen Datenmengen mithilfe von Eingabegeräten wie Maus, Tastatur, Mobiltelefonen und anderen intelligenten Geräten in das System eingefügt werden. Die zweite Verarbeitungsstufe umfasst die Tools und Techniken, die von der Cloud zur Bereitstellung der Dienste verwendet werden. Zuletzt wird das Ergebnis der Verarbeitung an die Benutzer geliefert.

Fazit

Die Cloud-Computing-Technologie bietet ein geeignetes und kompatibles Framework für Big Data, da sie einfach zu bedienen ist, auf Ressourcen zugreift, die Ressourcennutzung bei Angebot und Nachfrage gering ist und auch den Einsatz solider Geräte für den Umgang mit Big Data minimiert. Sowohl Cloud als auch Big Data legen Wert darauf, den Wert eines Unternehmens zu steigern und gleichzeitig die Investitionskosten zu senken.