क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा एनालिटिक्स के बीच अंतर
जब से न्यूयॉर्क टाइम्स ने एक लेख प्रकाशित किया है कि वॉलमार्ट अपनी बिक्री को अधिकतम करने के लिए बड़े डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कैसे करता है, लोग बिग डेटा के बारे में उन्माद में हैं । खुदरा विक्रेता ने पता लगाया कि पॉप-टार्ट्स की बिक्री, मिस्र के दौरान मिठाई के लोकप्रिय ब्रांड ने अपने लाभ को बढ़ाने के लिए इस ज्ञान का उपयोग किया।
हो, जो लोग अपने डेटा को ऑन-द-ऑफ एक्सेस या व्यवसायों के लिए सहेजते हैं, जो आपदा-प्रमाणित आईटी परिचालन को बनाए रखते हुए अग्रिम लागत में कटौती करते हैं, हर कोई इन दिनों आसमान की ओर देख रहा है। क्लाउड-कंप्यूटिंग दर्ज करें, कंप्यूटिंग के लिए एक आधुनिक दृष्टिकोण जिसके कारण सब कुछ और सब क्लाउड नौ पर हैं ।
डॉट कॉम बबल विस्फोट, सूचना प्रौद्योगिकी पोस्ट करें क्षेत्र अविश्वसनीय गति प्राप्त कर रहा है। इस गति से उभरते क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा एनालिटिक्स हैं, जो दो सबसे लोकप्रिय रुझान हैं जिनके मानव जीवन के सभी स्तरों पर अभूतपूर्व प्रभाव पड़ता है। इस लेखन में, हम आज के तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र के इन रुझानों को देखेंगे और क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा एनालिटिक्स के बीच तुलना करने का प्रयास करेंगे।
क्लाउड कंप्यूटिंग बनाम बिग डेटा एनालिटिक्स के बीच हेड-टू-हेड तुलना
नीचे क्लाउड कंप्यूटिंग बनाम बिग डेटा एनालिटिक्स के बीच शीर्ष 11 तुलना है
क्लाउड कंप्यूटिंग बनाम बिग डेटा एनालिटिक्स के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- क्लाउड कंप्यूटिंग नेटवर्क पर कंप्यूटर संसाधन और / या सेवाएं प्रदान करने के बारे में है, जबकि बिग डेटा उन समस्याओं का सामना करने के बारे में है जब बड़ी मात्रा में डेटा शामिल होता है, और पारंपरिक तरीके अक्षम हो जाते हैं।
- बड़े डेटा को प्रबंधित करने योग्य ‘भाग’ में विशाल डेटा सेट तोड़कर और विभिन्न कंप्यूटर सिस्टमों में इन हिस्सों को वितरित करके काम करता है। में क्लाउड कंप्यूटिंग , सूचना जो बनाए रखा और सेवा प्रदाताओं द्वारा नियंत्रित कर रहे हैं भौतिक सर्वर पर संग्रहीत किया जाता है। उपयोगकर्ता इन संसाधनों को इंटरनेट के माध्यम से एक्सेस कर सकता है।
- पासा या सास सेवा के माध्यम से क्लाउड पर बिग डेटा सॉल्यूशंस को तैनात करना संभव है।पास में, हडूप प्लेटफॉर्म उपभोक्ता को प्रदान किया जाता है जबकि सास में हडूप पर चल रहे विभिन्न घटकों या अनुप्रयोगों को सुलभ किया जाता है। वास्तव में, बिग डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग का विवाह इतना लोकप्रिय हो रहा है कि हमारे पास आईटी में एक नया चर्चा शब्द है: बीडीएएस (सेवा के रूप में बिग डेटा)।
- बिग डेटा किसी संगठन के पहले अनदेखा डेटा को टैप करता है और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो क्लाउड कंप्यूटिंग आईटी परिनियोजन के संबंध में लचीलापन और गति प्रदान करता है जो संगठन के संचालन को सुव्यवस्थित कर सकता है।
क्लाउड कंप्यूटिंग बनाम बिग डेटा एनालिटिक्स तुलना तालिका
क्लाउड कंप्यूटिंग बनाम बिग डेटा एनालिटिक्स के बीच अंतर नीचे दिए गए बिंदुओं में समझाया गया है
| तुलना के लिए आधार | क्लाउड कंप्यूटिंग | बिग डेटा |
| यह क्या है? | कंप्यूटिंग पैराडाइम | बेहद बड़े डेटा सेट |
| फोकस | सेवाओं के लिए सार्वभौमिक पहुंच प्रदान करना | भारी डेटा सेट से निपटने में तकनीकी समस्या हल करें |
| द्वारा वर्णित सर्वश्रेष्ठ | क्लाउड कंप्यूटिंग नेटवर्क पर अधिकतर सेवाएं प्रदान करने के बारे में है, ज्यादातर इंटरनेट। सेवाएं एक सॉफ्टवेयर, एक मंच या आईटी इंफ्रास्ट्रक्चर हो सकती हैं। | 3 वी – वेग, वॉल्यूम, और विविधता
अपने डेटा को “बिग डेटा” के रूप में अर्हता प्राप्त करने के लिए, ब्याज का डेटा सेट किसी भी या सभी उपरोक्त वी द्वारा चित्रित किया जाना चाहिए। |
| कब जाना है? | जब आप केंद्रीकृत पहुंच को बनाए रखते हुए आईटी अनुप्रयोगों या बुनियादी ढांचे की तेजी से तैनाती या स्केलिंग की आवश्यकता हो तो क्लाउड पर माइग्रेट करने पर विचार कर सकते हैं। ऑन-प्रिमाइज़ पर आईटी ऑपरेशंस को बनाए रखने के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग आपके व्यवसाय पर बनी हुई है, क्लाउड कंप्यूटिंग के साथ आपके व्यवसाय से अलग हो जाना आवश्यक है। | डेटा की विशाल मात्रा से निपटने के दौरान परंपरागत तरीकों और ढांचे अप्रभावी होते हैं जब बड़ी डेटा इंजीनियरिंग खेल में आती है। जब हम पेटबाइट्स के डेटा का विश्लेषण कर रहे हैं, तो समांतर कंप्यूटिंग के साथ एक वितरित ढांचे की आवश्यकता होती है। |
| कब हिलना नहीं है? | इसके विपरीत, कुछ मामलों में, हो सकता है कि आप क्लाउड पर माइग्रेट नहीं करना चाहें। यदि आपका एप्लिकेशन अत्यधिक संवेदनशील डेटा से संबंधित है और सख्त अनुपालन की आवश्यकता है या आपका एप्लिकेशन क्लाउड आर्किटेक्चर का पालन नहीं करता है, तो आपको चीजों को क्लाउड से दूर रखना चाहिए। इसके अलावा, क्लाउड पर जाना आपके हार्डवेयर के नियंत्रण को खोने के बराबर है। | बड़े डेटा समाधान विशाल डेटासेट से संबंधित एक बहुत ही विशिष्ट समस्या कथन को हल करते हैं और अधिकांश बिग डेटा समाधान छोटे डेटा से निपटने के लिए नहीं हैं। बिग डेटा रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम के लिए एक प्रतिस्थापन नहीं है। |
| लाभ | कम रखरखाव लागत, आपदा-सुरक्षित कार्यान्वयन, केंद्रीकृत प्लेटफार्म, शून्य-अपफ्रंट लागत | उच्च स्केलेबिलिटी (हमेशा के लिए स्केल), लागत प्रभावी, समांतरता, मजबूत पर्यावरण प्रणाली |
| द्वारा लोकप्रिय | अमेज़ॅन ने 2006 में ईसी 2 (लोचदार कम्प्यूट क्लाउड) उत्पाद जारी किया जब “क्लाउड कंप्यूटिंग” शब्द प्रचलित हो गया। | जब माइक कैफेरेला और डौग कटिंग ने 2005 में याहू में ‘हडूप’ परियोजना जारी की, तो “बिग डेटा” मुख्यधारा बनने लगा। |
| आम भूमिकाएं | 1. क्लाउड संसाधन प्रशासक :
वह व्यक्ति या संगठन जो क्लाउड को प्रशासित करता है 2. 3. क्लाउड उपभोक्ता: 4. क्लाउड सेवा ब्रोकर: 5. क्लाउड ऑडिटर: |
1. बिग डेटा विकासक:
वे डेटा को निगलना, संसाधित या साफ करने के लिए प्रोग्राम लिखते हैं। उन्होंने शेड्यूलिंग और डेल्टा कैप्चर तंत्र भी स्थापित किए। 2. बिग डेटा प्रशासक: 3. बिग डेटा विश्लेषकों: 4. डेटा वैज्ञानिक: 5. बिग डेटा आर्किटेक्ट: |
| चर्चा शब्द | आईएएएस : सेवा के रूप में आधारभूत संरचना तब होती है जब सेवा प्रदाता उपभोक्ता, स्मृति, डिस्क, सर्वर और नेटवर्किंग जैसे भौतिक संसाधनों के साथ उपभोक्ता प्रदान करते हैं। ग्राहक इन सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं हालांकि वह उन पर शीर्ष पर अनुप्रयोगों की शुभकामनाएं और इंस्टॉल करती है।
पास : एक मंच एक ऑपरेटिंग सिस्टम, आरडीबीएमएस सिस्टम, सर्वर या एक प्रोग्रामिंग पर्यावरण हो सकता है। इन सभी प्लेटफार्मों को प्लेटफार्म के रूप में एक सेवा के रूप में प्रदान किया जाता है। सास: सॉफ्टवेयर में एक सेवा प्रतिमान के रूप में, उपभोक्ता सीधे एप्लिकेशन या सॉफ्टवेयर का उपयोग करता है और अंतर्निहित प्लेटफ़ॉर्म या आधारभूत संरचना के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है। |
हडूप: हडूप स्वयं एक चर्चा शब्द है।यह विभिन्न घटकों का एक पारिस्थितिक तंत्र है जो विशिष्ट कार्यों को पूरा करता है और एक बड़े डेटा समाधान को लागू करने के लिए एक साथ एकीकृत किया जाता है। डौग कटिंग ने अपने बेटे के खिलौने हाथी के बाद अपनी परियोजना को “हडूप” नाम दिया।
एचडीएफएस (हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम): एक फाइल सिस्टम जो उच्च थ्रूपुट पहुंच प्रदान करता है। यह एक जावा-आधारित फ़ाइल सिस्टम है जो कई मशीनों में वितरित किया जाता है। मॅपरेड्यूस : बड़े पैमाने पर समांतर अनुप्रयोगों को लिखने के लिए फ्रेमवर्क जो एचडीएफएस में संग्रहीत डेटा की बड़ी मात्रा को संसाधित करते हैं। प्राथमिक स्तर पर, मॅपरेड्यूस दो संचालन करता है, मानचित्र जहां डेटा को कुंजी-मूल्य जोड़ों में परिवर्तित किया जाता है और डेटा को एकत्रित किया जाता है, घटाएं। |
| विक्रेताओं / समाधान प्रदाता | गूगल, अमेज़ॅन, माइक्रोसॉफ्ट, आईबीएम, डेल, ऐप्पल | क्लौडेरा, मैपआर, हॉर्टनवर्क्स, अपाचे |
| लोकप्रिय समाधान / उदाहरण | आईएएएस : गूगल कम्प्यूट इंजन, अमेज़ॅन वेब सर्विसेज, माइक्रोसॉफ्ट एज़ूर
पास : विंडोज़ एज़ूर, एडब्ल्यूएस लोचदार बीनस्टॉक, गूगल ऐप इंजन, अपाचे स्ट्रैटोस सास : गूगल डॉक्स, माइक्रोसॉफ्ट ऑफिस 365 |
हडूप सबसे लोकप्रिय बिग डेटा समाधान है और गूगल फाइल सिस्टम (जीएफएस) और मैपरेडस पेपर से प्रेरित है। जैसे घटकों की एक भीड़ के रूप में एक हडूप पारिस्थितिकी तंत्र आम तौर पर अंबारी क्लस्टर प्रबंधन के लिए, स्क़ूप डेटा निष्कर्षण के लिए,हाइव डेटा भंडारण और के लिए ऊज़ीए निर्धारण के लिए। |
निष्कर्ष
क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा एनालिटिक्स ने वास्तव में संगठनों के काम और इंसानों के काम को प्रभावित करने के तरीके पर असर डाला है। क्लाउड कंप्यूटिंग उन लाभ प्रदान करती है जो सभी प्रकार के व्यवसायों और सभी प्रकार के व्यक्तियों पर लागू होती हैं। डेटा एक संसाधन के रूप में माना जाता है और संगठनों को लागू करने के लिए पांव मार रहे हैं हडूप इस संसाधन का दोहन। यह जानना दिलचस्प है कि हालांकि ये प्रौद्योगिकियां मुख्यधारा बन गई हैं, फिर भी कंपनियां आर एंड डी में बड़ी मात्रा में निवेश कर रही हैं। हम आगामी वर्षों में क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा एनालिटिक्स के अधिक विकास की उम्मीद कर सकते हैं।
अनुशंसित लेख
यह क्लाउड कंप्यूटिंग बनाम बिग डेटा एनालिटिक्स, उनके अर्थ, हेड टू हेड तुलना, मुख्य मतभेद, तुलना तालिका, और निष्कर्ष के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। आप और जानने के लिए निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
