Diferença entre Cloud Computing e Big Data Analytics
Desde que o New York Times publicou um artigo sobre como o Walmart utiliza a análise de big data para maximizar suas vendas, as pessoas estão enlouquecidas com o big data. O varejista descobriu que as vendas da Pop-Tarts, uma marca popular de doces surgem durante os furacões e usam esse conhecimento para aumentar seus lucros.
Seja como for, indivíduos que salvam seus dados para acesso on-the-go ou empresas que cortam custos iniciais enquanto mantêm operações de TI à prova de desastres, todo mundo está olhando para o céu atualmente. Entre na computação em nuvem, uma abordagem moderna da computação, pela qual tudo e todos estão na nuvem nove.
Após o estouro da bolha pontocom, o campo da tecnologia da informação está ganhando impulso incrível. Emergindo desse momento estão Cloud Computing e Big Data Analytics, as duas tendências mais quentes que têm um impacto sem precedentes em todos os níveis da vida humana. Neste artigo, examinaremos essas tendências do ecossistema tecnológico atual e tentaremos fazer uma comparação entre a computação em nuvem e o Big Data Analytics.
Comparação direta entre computação em nuvem e big data analytics
Abaixo está a comparação dos 11 principais entre computação em nuvem e Big Data Analytics
Principais diferenças entre Cloud Computing e Big Data Analytics
- A computação em nuvem consiste em fornecer recursos e / ou serviços de computador pela rede, enquanto o Big Data trata de resolver problemas enfrentados quando a enorme quantidade de dados está envolvida, e os métodos tradicionais se tornam inviáveis.
- O Big Data funciona dividindo enormes conjuntos de dados em 'blocos' gerenciáveis e distribuindo esses blocos pelos diferentes sistemas de computador. Na computação em nuvem, as informações são armazenadas em servidores físicos, mantidos e controlados pelos provedores de serviços. O usuário pode acessar esses recursos através da internet.
- É possível implantar um Big Data Solutions na nuvem por meio do serviço PaaS ou SaaS. No PaaS, a plataforma Hadoop é fornecida ao consumidor, enquanto no SaaS vários componentes ou aplicativos em execução no Hadoop são acessíveis. De fato, o casamento de Big Data e Cloud Computing está se tornando tão popular que temos uma nova palavra na moda: BDaaS (Big Data como um Serviço).
- O Big Data explora os dados anteriormente ignorados de uma organização e fornece informações valiosas que podem impulsionar seus negócios, enquanto a Cloud Computing fornece flexibilidade e velocidade com relação às implantações de TI que podem otimizar as operações de uma organização.
Tabela de comparação de computação em nuvem x Big Data Analytics
As diferenças entre computação em nuvem e análise de big data são explicadas nos pontos apresentados abaixo
| Base para comparação | Computação em nuvem | Big Data |
| O que é isso? | Paradigma da computação | Conjuntos de dados extremamente grandes |
| Foco | Fornecer acesso universal a serviços | Resolver problemas tecnológicos que lidam com conjuntos de dados enormes |
| Melhor descrito por | A computação em nuvem é sobre o fornecimento de serviços em uma rede, principalmente na Internet. Os serviços podem ser um software, uma plataforma ou infraestrutura de TI. | 3 V's - Velocidade, Volume e Variedade Para qualificar seus dados como "Big Data", o conjunto de dados de interesse deve ser ilustrado por um ou todos os Vs acima. |
| Quando mudar para? | Você pode considerar migrar para a nuvem quando precisar de rápida implantação ou dimensionamento de aplicativos ou infraestrutura de TI, mantendo o acesso centralizado. A manutenção das operações de TI no local requer divergir dos seus negócios, com a computação em nuvem, seu foco permanece nos seus negócios. | A engenharia de big data entra em jogo quando métodos e estruturas tradicionais são ineficazes ao lidar com uma quantidade volumosa de dados. Quando estamos analisando dados de petabytes, é necessária uma estrutura distribuída junto com a computação paralela. |
| Quando não se mexer? | Por outro lado, em certos casos, talvez você não queira migrar para a nuvem. Se o seu aplicativo lida com dados altamente confidenciais e requer conformidade estrita ou se ele não adere à arquitetura da nuvem, você deve manter as coisas fora da nuvem. Além disso, migrar para a nuvem equivale a perder o controle do seu hardware. | As soluções de Big Data resolvem uma declaração de problema muito específica relacionada a grandes conjuntos de dados e a maioria das Big Data Solutions não se destina a lidar com dados pequenos. O Big Data não substitui os sistemas de bancos de dados relacionais. |
| Benefícios | Baixos custos de manutenção, implementação segura contra desastres, plataforma centralizada, custos iniciais zero | Alta escalabilidade (reduz para sempre), econômico, paralelismo, ecossistema robusto |
| Popularizado por | O termo "computação em nuvem" tornou-se predominante quando a Amazon lançou o produto EC2 (Elastic Compute Cloud) em 2006. | Quando Mike Cafarella e Doug Cutting lançaram o projeto 'Hadoop' em 2005 no Yahoo, o “Big Data” começou a se tornar popular. |
| Funções comuns | 1. Administrador de recursos da nuvem : A pessoa ou uma organização que administra a nuvem. Fornecedor de serviços 2.Cloud: Proprietário da plataforma em nuvem que fornece serviços na forma de aplicativos, recursos ou infraestrutura. Consumidor 3.Cloud: Os 'Usuários' da nuvem, eles podem ser desenvolvedores ou trabalhadores de escritório em uma organização. 4.Cloud Service Broker: Uma parte intermediária entre consumidores e prestadores de serviços. Eles fornecem serviços intermediários. Auditor da nuvem: Quem consulta os consumidores sobre segurança ou vulnerabilidade em potencial | 1.Big Data Developers: Eles escrevem programas para ingerir, processar ou limpar dados. Eles também configuram mecanismos de agendamento e captura delta. 2. Administradores de Big Data: Eles configuram servidores, instalam software e gerenciam recursos físicos ou lógicos. Analistas de Big Data: Eles são responsáveis por analisar os dados, encontrar informações interessantes e possíveis tendências futuras. Cientista de dados: Basicamente, um analista equipado com habilidades e estatísticas de codificação. Essa pessoa está envolvida na mineração, modelagem preditiva e visualização de dados dos sistemas de Big Data. Arquiteto 5.Big Data: Quem é responsável pela implantação da solução de ponta a ponta. |
| Buzz Words | IaaS : a infraestrutura como serviço acontece quando os provedores de serviços fornecem ao consumidor recursos físicos como memória, disco, servidores e rede. O cliente pode utilizar esses serviços da maneira que desejar e instala aplicativos sobre eles. PaaS: Uma plataforma pode ser um sistema operacional, sistema RDBMS, servidor ou um ambiente de programação. Todas essas plataformas são fornecidas na forma de plataforma como serviço. SaaS: No paradigma Software como Serviço, o Consumidor utiliza diretamente o aplicativo ou software e não precisa se preocupar com a plataforma ou infraestrutura subjacente. | Hadoop: O próprio Hadoop é uma palavra da moda. É um ecossistema de vários componentes que realizam tarefas específicas e são integrados para implementar uma solução de big data. Doug Cutting nomeou seu projeto como "Hadoop", em homenagem ao elefante de brinquedo de seu filho. HDFS (Hadoop Distributed File System): um sistema de arquivos que fornece acesso de alta taxa de transferência. É um sistema de arquivos baseado em Java, distribuído em várias máquinas. MapReduce: estrutura para gravação massiva de aplicativos paralelos que processam grandes quantidades de dados armazenados no HDFS. Em um nível rudimentar, o MapReduce executa duas operações, Mapear onde os dados são convertidos em pares Valor-Chave e Reduzir onde os dados são agregados. |
| Fornecedores / Soluções | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Soluções / exemplos populares | IaaS : Google Compute Engine, Amazon Web Services, Microsoft Azure. PaaS : Windows Azure, AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Apache Stratos. SaaS : Google Docs, Microsoft Office 365 | O Hadoop é a solução de Big Data mais popular e foi inspirada nos documentos Google File System (GFS) e MapReduce. Um ecossistema Hadoop normalmente como uma infinidade de componentes, como o Ambari para gerenciamento de cluster, o Sqoop para extração de dados, o Hive para data warehousing e o Oozie para agendamento. |
Conclusão - Cloud Computing vs Big Data Analytics
A computação em nuvem e o Big Data Analytics realmente impactaram a maneira como as organizações funcionam e as pessoas operam. A computação em nuvem oferece benefícios aplicáveis a todos os tamanhos de empresas e a todos os tipos de pessoas. Os dados são percebidos como um recurso e as organizações estão se esforçando para implementar o Hadoop para explorar esse recurso. É interessante saber que, embora essas tecnologias tenham se tornado comuns, as empresas ainda estão investindo grandes quantias em P&D. Podemos esperar mais crescimento da computação em nuvem e do Big Data Analytics nos próximos anos.
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