Tas ietver ievades, apstrādes un izejas modeli, kas izskaidrots turpmāk; diagramma ilustrē detalizētu saikni starp mākoņdatošanu un lieliem datiem.
Salīdzinājuma diagramma
| Salīdzināšanas pamats | Mākoņdatošana | Lielie dati |
|---|---|---|
| Pamata | Pēc pieprasījuma pakalpojumus nodrošina, izmantojot integrētus datoru resursus un sistēmas. | Plašs strukturētu, nestrukturētu, sarežģītu datu kopums, kas aizliedz tradicionālo apstrādes tehniku. |
| Mērķis | Iespējojiet datus, ko uzglabā un apstrādā attālajā serverī, un piekļūt no jebkuras vietas. | Liela apjoma datu un informācijas organizēšana ekstraktam slēpj vērtīgas zināšanas. |
| Darbs | izplatīto skaitļošanas metodi izmanto, lai analizētu datus un iegūtu vairāk noderīgu datu. | Internets tiek izmantots, lai sniegtu mākoņa pakalpojumus. |
| Priekšrocības | Zemas uzturēšanas izmaksas, centralizēta platforma, nodrošinājums un atgūšana. | Rentabli paralēli, mērogojams, stabils. |
| Problēmas | Pieejamība, pārveidošana, drošība, maksas modelis. | Datu daudzveidība, datu glabāšana, datu integrācija, datu apstrāde un resursu pārvaldība. |
Mākoņdatošanas definīcija
Mākoņdatošana nodrošina integrētu pakalpojumu platformu, lai jebkurā laikā saglabātu un ielādētu jebkuru datu apjomu no jebkuras vietas pēc pieprasījuma, izmantojot ātrgaitas internetu. Cloud ir plašs virszemes serveru kopums, kas izkliedēti visā internetā, lai saglabātu, pārvaldītu un apstrādātu datus. Mākoņdatošana ir izstrādāta tā, lai izstrādātāji varētu viegli īstenot tīmekļa mērogu. Interneta attīstība ir veidojusi mākoņdatošanas modeli, jo internets ir mākoņdatošanas pamats. Lai mākoņdatošana būtu efektīva, mums ir nepieciešams ātrgaitas interneta pieslēgums. Tā piedāvā elastīgu vidi, kur jaudu un spējas var pievienot dinamiski un izmantot saskaņā ar maksas par lietošanas stratēģiju.
Mākoņdatojumam ir dažas būtiskas īpašības, kas ir resursu apvienošana, pēc pieprasījuma pašapkalpošanās, plaša piekļuve tīklam, mērīts pakalpojums un ātra elastība. Ir četri mākoņu veidi - publiski, privāti, hibrīdi un kopienas.
Būtībā ir trīs mākoņdatošanas modeļi - platforma kā pakalpojums (Paas), infrastruktūra kā pakalpojums (Iaas), programmatūra kā pakalpojums (Saas), kas izmanto gan aparatūras, gan programmatūras pakalpojumus.
- Infrastruktūra kā pakalpojums - Šis pakalpojums tiek izmantots infrastruktūras piegādei, kas ietver uzglabāšanas apstrādes jaudu un virtuālās mašīnas. Tā īsteno resursu virtualizāciju, pamatojoties uz pakalpojumu līmeņa vienošanos (SLA).
- Platforma kā pakalpojums - tā ir virs IaaS slāņa, kas nodrošina programmēšanas un darbības laika vidi, lai lietotāji varētu izvietot mākoņa lietojumprogrammas.
- Programmatūra kā pakalpojums - tā piegādā lietojumprogrammu klientam, kas tieši darbojas uz mākoņa pakalpojumu sniedzēja.
Lielo datu definīcija
Dati kļūst par lieliem datiem, palielinoties apjomam, daudzveidībai, ātrumam, kas pārsniedz IT sistēmu spējas, kas savukārt rada grūtības datu uzglabāšanā, analīzē un apstrādē. Dažas organizācijas ir izstrādājušas aprīkojumu un zināšanas, lai risinātu šāda veida masveida strukturēto datu apjomu, bet eksponenciāli pieaugošie apjomi un ātra datu plūsma pārtrauc spēju to mīnēt un nekavējoties radīt saprātīgu inteliģenci. Šos apjomīgos datus nevar uzglabāt parastajās ierīcēs un izkliedēt sadalītajā vidē. Liela datu skaitļošana ir sākotnējā datu zinātnes koncepcija, kas koncentrējas uz daudzdimensiju informācijas ieguvi zinātniskajai atklāšanai un biznesa analītikai liela mēroga infrastruktūrā.
Lielo datu pamatdimensi ir tilpums, ātrums, daudzveidība un ticamība, kas arī ir iepriekš minēti, vēlāk attīstās vēl divi izmēri, kas ir mainīgums un vērtība.
- Apjoms - norāda to datu apjoma pieaugumu, kas jau ir problemātiski to apstrādāt un uzglabāt.
- Ātrums - tas ir gadījums, kurā dati tiek uztverti un datu plūsmas ātrums.
- Šķirne - dati nepastāv vienotā formā, ir dažādi datu veidi, piemēram, teksts, audio, attēls un video.
- Ticamība - tā tika dēvēta par datu ticamību.
- Variabilitāte - tā apraksta ticamību, sarežģītību un nesaskaņas, kas radušās lielajos datos.
- Vērtība - satura sākotnējā forma var nebūt noderīga un produktīva, tāpēc dati tiek analizēti, un tiek atklāti augstvērtīgi dati.
Galvenās atšķirības starp mākoņdatošanu un lielajiem datiem
- Mākoņdatošana ir skaitļošanas pakalpojums, kas tiek piegādāts pēc pieprasījuma, izmantojot interneta resursus, kas izkliedēti. No otras puses, lielie dati ir masveida datoru datu kopums, tostarp strukturēti, nestrukturēti, daļēji strukturēti dati, kurus nevar apstrādāt ar tradicionālajiem algoritmiem un metodēm.
- Mākoņdatošana nodrošina lietotājiem iespēju izmantot tādus pakalpojumus kā Saas, Paas un Iaas, pēc pieprasījuma, un tā arī iekasē maksu par pakalpojumu atbilstoši lietošanai. Savukārt lielo datu primārais mērķis ir iegūt slēptas zināšanas un modeļus no humongous datu vākšanas.
- Ātrgaitas interneta pieslēgums ir būtiska prasība mākoņdatošanas jomā. Pretstatā lielajiem datiem tiek izmantota izplatīta skaitļošana, lai analizētu un savāktu datus.
Saikne starp mākoņdatošanas un lielajiem datiem
Tālāk redzamā diagramma ilustrē mākoņdatošanas sakarību un darbību ar lieliem datiem. Šajā modelī primāro ievades, apstrādes un izejas skaitļošanas modeli izmanto kā atsauci, kurā lielie dati tiek ievietoti sistēmā, izmantojot ievades ierīces, piemēram, peli, tastatūru, mobilos tālruņus un citas viedās ierīces. Otrais apstrādes posms ietver rīkus un paņēmienus, ko mākonis izmanto pakalpojumu sniegšanai. Visbeidzot apstrādes rezultāts tiek piegādāts lietotājiem.
Secinājums
Mākoņdatošanas tehnoloģija nodrošina piemērotu un atbilstošu sistēmu lieliem datiem, izmantojot ērtu lietošanu, piekļuvi resursiem, zemas izmaksas resursu izmantošanai piedāvājumā un pieprasījumā, kā arī samazina cieto iekārtu izmantošanu, kas tiek izmantota lielo datu apstrādei. Gan mākonis, gan lielie dati uzsver uzņēmuma vērtības palielināšanu, vienlaikus samazinot ieguldījumu izmaksas.
