Spoznajte 5 najbolj uporabnih razlik računalništva v oblaku v primerjavi s podatkovno analitiko

• Razlika med računalništvom v oblaku in analitiko podatkov

Razlika med računalništvom v oblaku in analitiko podatkov

Računalništvo v oblaku se nanaša na dobavo IT kot storitev iz podatkovnih centrov. Besedni oblak se uporablja kot metafora za predstavljanje interneta zaradi obsežnega skladišča virov in informacij, ki ustrezajo različnim potrebam uporabnikov. Viri v oblaku vključujejo strežnike, pasovno širino, omrežje, shranjevanje itd., Skupaj s programsko opremo in platformami OS. Cloud daje informacijske vire na voljo kot pripomoček, kar je podobno kot električni pripomoček, ki ga imamo v svojih domovih. Koncept računalništva v oblaku izhaja iz računalniške arhitekture, kot sta računalništvo v omrežju in virtualizacija v kombinaciji za zagotavljanje računalniških storitev.

Cloud vključuje centralizacijo virov (strojne in programske opreme), ki so na voljo kot storitev. Storitve v oblaku zagotavlja ponudnik storitev v oblaku (CSP). Nekaj ​​primerov CSP so spletne storitve Amazon, Microsoft Azure, Google, IBM itd. Potrošnikom / uporabnikom se zaračunava glede na vsak porabljen vir in za čas, ki je bil na voljo. Oblaki imajo številne prednosti, zaradi česar je najbolj idealna možnost za velike ali majhne organizacije. Nekatere značilnosti oblakov vključujejo,

• Prilagodljivost, razpoložljivost, zanesljivost in robustnost
• Stroškovno učinkovit in prilagodljiv
• Večja poslovna vrednost in okretnost
• Izboljšana obratovalna učinkovitost

Storitve v oblaku so razvrščene kot modeli storitev in modeli uvajanja. Servisni modeli so:

• Storitev infrastrukture (IaaS)
• Platforma kot storitev (PaaS)
• Programska oprema kot storitev (SaaS)

Modeli uvajanja v oblak so:

• Zasebni oblaki : Ta model je notranja ali zunanja zunanja infrastruktura podatkovnega centra z dobro stopnjo varnosti in je drag.
• Javni oblaki : To je stroškovno učinkovit model in večinoma brezplačno na voljo na internetu. Primeri vključujejo Google Gmail, Google Drive itd. Tu podatki niso popolnoma varni.
• Hibridni oblaki : Ta model je kombinacija zasebnih in javnih modelov oblakov. Varnost je tukaj težava.

Vsi viri in modeli v oblaku so na voljo prek interneta. Dostop do vira je mogoč s katero koli standardno programsko opremo brskalnika ali s katero koli napravo, ki se poveže z internetom.

Zaradi pojava novih tehnologij smo priča velikemu padcu podatkov zaradi bistvenih sprememb v medsebojnih odnosih med podjetji in potrošniki ali med podjetji in med organizacijami. Novi podatki se pridobivajo nenehno, zlasti v organizacijah, ki so usmerjene k strankam in na vseh stopnjah vseh transakcij. Vse te podatke ob pravilnem modeliranju je mogoče analizirati v podporo učinkovitemu odločanju v organizacijah. Zato ima rast podatkov, ki jih spodbujajo različne naprave in internet, možnosti za brez primere.

Podatkovno analitiko lahko razumemo kot analitično modeliranje ali pripravo podatkov za natančno kvantitativno analizo. Analiza podatkov je potrebna za pridobivanje pronicljivih informacij, s katerimi si lahko prizadevate za nenehne izboljšave in za razumevanje trendov in uspešnosti poslovanja. Tako analitiko razumemo kot merjenje in oceno podatkov iz velikih virov podatkov. Novi analitični trendi prenosa podatkov v realnem času so sposobni hitro odzivati ​​na nestabilne zahteve, boljšo kakovost in vrednost, kar utira pot digitalni organizaciji.

Obdelava velikih podatkov iz več virov potrebuje računalniške sisteme in omrežja višjega cenovnega razreda, ki so na voljo pri ponudnikih storitev v oblaku. Analiza podatkov se lahko uporablja v oblaku, saj zagotavlja visoko raven učinkovitosti, skupaj z računalniškimi in pomnilniškimi zmogljivostmi za obdelavo velikih količin velikih podatkov na internetu. Zato je analitika podatkov postala potreba, da organizacije pridobijo dragocen vpogled v svoje izdelke ali storitve iz različnih virov podatkov. Analiza podatkov je pomembna za organizacije, saj pomaga,

• Zmanjšajte stroške z prepoznavanjem odvečnih procesov ali operacij
• Razumevanje preferenc kupcev za zagotavljanje izdelkov ali storitev po meri, kar vodi k boljši konkurenčnosti
• Sprejemajte hitrejše in učinkovite odločitve na podlagi trenutnih informacij

Primerjava med računalniki v oblaku proti podatkom Analytics (Infographics)

Spodaj je zgornjih 5 primerjav med računalništvom v oblaku in analitiko podatkov

Ključne razlike med računalništvom v oblaku in analitiko podatkov

• Tako platforme za računalništvo v oblaku in platforme za analizo podatkov ponujajo organizacijam zmanjšanje stroškov in učinkovitost pri doseganju poslovne agilnosti. Vendar je računalništvo v oblaku tehnologija ali infrastruktura za zagotavljanje neprekinjenih in dinamičnih informacijskih storitev, medtem ko je analitika podatkov tehnika, ki združuje podatke iz različnih virov za modeliranje in pripravo podatkov za globljo analizo.
• Oblaki omogočajo obsežne zmogljivosti za računanje, shranjevanje in pasovno širino omrežja za velike podatkovne aplikacije. Po drugi strani analitična analiza podatkov potrebuje IT infrastrukturo za obdelavo in modeliranje dohodnih pretokov podatkov z veliko hitrostjo. Tako lahko oblaki in analiza podatkov potekajo skupaj.
• Storitve v oblaku ponujajo rešitve za vse vrste procesov z veliko podatkov. To je v nasprotju z analitiko, ki izvaja globok vpogled in odkrivanje za izboljšanje organizacijske uspešnosti.
• Infrastrukture v oblaku se lahko dobro integrirajo z obstoječimi sistemi, zato lahko povežejo različne oddelke in podatke v celotni organizaciji, da ustvarijo centraliziran model podatkov. Analiza podatkov je enostavno opravljena v centraliziranih podatkih v primerjavi s porazdeljeno shrambo podatkov.
• Do storitev v oblaku lahko dostopate prek interneta, zato lahko organizacija uporabi razvite analitične modele za sodelovanje z drugimi organizacijami, spremlja trge in poveča konkurenčnost.

računalništvo v oblaku in analitika podatkov Primerjalna tabela

Razlike med računalništvom v oblaku in analitiko podatkov so razložene v spodnjih točkah:

Osnove za primerjavo	Računalništvo v oblaku	Analiza podatkov
Pomen	Infrastruktura za zagotavljanje storitev IT, ki je na voljo v različnih modelih storitev in uvajanja	Okvir ali orodje za obdelavo podatkov iz več tokov za ustvarjanje analitičnih modelov za pridobivanje vpogledov
Koncept	Omogoča dostop do virov IT prek interneta Vključuje virtualizacijo in abstrakcijo. Karakteristike so razpoložljivost, robustnost, fleksibilnost in razširljivost za podporo različnih potreb po IT	Google Analytics vključuje številne tehnike, kot so algoritmi, matematika, statistika in rudarjenje. Podatki iz več virov so modelirani za analizo Orodja so sposobna modelirati in upravljati velike vire podatkov
Osnove tvorbe	Infrastrukturne storitve v oblaku ponujajo dinamične informacijske storitve organizacijam IT storitve so standardizirane Zagotavlja zmanjšanje stroškov upravljanja IT Zunanji sistem	Pomaga organizacijam pri doseganju konkurenčnosti Podatki o modelih za odkrivanje podatkov in inovacije V realnem času integrira podatke iz več virov Podpora za učinkovito odločanje na podlagi dejanskih informacij
Področja uporabe	Aplikacije oblakov so večinoma pri zagotavljanju IT storitev. Izpolnjuje različne zahteve za računalniško in informacijsko infrastrukturo v podjetju Izvajajo ga skoraj vsi sektorji (izdelki in storitve) Storitve v oblaku lahko prilagodimo vsem organizacijam, ne glede na njihovo velikost ali obseg	Modeliranje in analiza velikih podatkov Poslovna in osebna spoznanja Zdravstvo - diagnoza bolezni, napovedi Rešitve za maloprodajo Razumevanje vedenja potrošnikov Finance Obvladovanje tveganj in odkrivanje goljufij
Pristop	Zunanje izvajanje IT storitev Znižanje stroškov IT Inovacije in nov izdelek ali storitev Skrajšani čas za trženje Potreba strankam po razpoložljivosti in robustnosti storitev.	Za preverjanje učinkovitosti poslovnih procesov Izboljšati operativno učinkovitost Spremljanje uspešnosti organizacije

Zaključek - Računalništvo v oblaku v primerjavi z analitiko podatkov

Zato lahko povzamemo, da so storitve računalništva v oblaku in najbolj idealne za aplikacije za analizo podatkov. To je zato, ker organizacije s hitro rastjo velikih podatkov potrebujejo ustrezno in ustrezno okolje za upravljanje velikih podatkovnih procesov, ki jih omogočajo storitve v oblaku. V organizacijah se bosta tako tehnologija računalništva v oblaku kot tudi tehnologija Data Analytics medsebojno dopolnjevala v smeri boljše učinkovitosti in vrednosti.

Priporočeni članek

To je vodnik za računalništvo v oblaku v primerjavi z analitiko podatkov, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

1. Azure Paas vs Iaas - najboljše stvari, ki jih morate vedeti
2. Navdušeni ste, ker veste - kaj je računalništvo v oblaku in kako deluje?
3. Vizualizacija podatkov v primerjavi z analitiko podatkov - 7 najboljših stvari, ki jih morate vedeti
4. Kako začeti kariero v oblačni tehnologiji
5. 5 Morate poznati izzive in rešitve analitike velikih podatkov