Différence entre Cloud Computing et Big Data Analytics
Depuis que le New York Times a publié un article sur la façon dont Walmart utilise l'analyse des mégadonnées pour maximiser ses ventes, les gens sont dans une frénésie à propos des mégadonnées. Le détaillant a compris que les ventes de Pop-Tarts, une marque populaire de bonbons montaient en flèche pendant les ouragans, et a utilisé ces connaissances pour augmenter ses profits.
Qu'il s'agisse d'individus qui enregistrent leurs données pour un accès en déplacement ou d'entreprises qui réduisent leurs coûts initiaux tout en maintenant des opérations informatiques à l'épreuve des catastrophes, tout le monde regarde vers le ciel de nos jours. Entrez dans le cloud computing, une approche moderne de l'informatique grâce à laquelle tout et tout le monde est sur le cloud neuf.
Après l'éclatement de la bulle Internet, le domaine des technologies de l'information prend un élan incroyable. Le Cloud Computing et le Big Data Analytics émergent de cette dynamique, les deux tendances les plus en vogue qui ont un impact sans précédent à tous les niveaux de la vie humaine. Dans cet article, nous examinerons ces tendances de l'écosystème technologique d'aujourd'hui et tenterons de faire une comparaison entre le Cloud Computing et le Big Data Analytics.
Comparaison directe entre Cloud Computing et Big Data Analytics
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Différences clés entre Cloud Computing et Big Data Analytics
- Le cloud computing consiste à fournir des ressources informatiques et / ou des services sur le réseau tandis que le Big Data consiste à résoudre les problèmes rencontrés lorsque l'énorme quantité de données est impliquée et que les méthodes traditionnelles deviennent irréalisables.
- Le Big Data fonctionne en divisant d'énormes ensembles de données en «morceaux» gérables et en distribuant ces morceaux sur les différents systèmes informatiques. Dans le cloud computing, les informations sont stockées sur des serveurs physiques qui sont maintenus et contrôlés par des fournisseurs de services. L'utilisateur peut accéder à ces ressources via Internet.
- Il est possible de déployer une solution Big Data sur le cloud via le service PaaS ou SaaS. En PaaS, la plate-forme Hadoop est fournie au consommateur tandis qu'en SaaS, divers composants ou applications fonctionnant sur Hadoop sont accessibles. En fait, le mariage du Big Data et du Cloud Computing devient si populaire que nous avons un nouveau mot à la mode dans l'informatique: BDaaS (Big Data as a Service).
- Le Big Data exploite les données précédemment ignorées d'une organisation et fournit des informations précieuses qui peuvent stimuler son entreprise tandis que le Cloud Computing offre une flexibilité et une rapidité en ce qui concerne les déploiements informatiques qui peuvent rationaliser les opérations d'une organisation.
Tableau de comparaison Cloud Computing vs Big Data Analytics
Les différences entre le cloud computing et l'analyse de Big Data sont expliquées dans les points présentés ci-dessous
| Base de comparaison | Cloud computing | Big Data |
| Qu'Est-ce que c'est? | Paradigme informatique | Ensembles de données extrêmement volumineux |
| Concentrer | Fournir un accès universel aux services | Résoudre un problème technologique lié à d'énormes ensembles de données |
| Mieux décrit par | Le cloud computing consiste à fournir des services sur un réseau, principalement sur Internet. Les services peuvent être un logiciel, une plateforme ou une infrastructure informatique. | 3 V - vitesse, volume et variété Pour qualifier vos données de «Big Data», l'ensemble de données d'intérêt doit être illustré par l'un ou l'ensemble des V ci-dessus. |
| Quand déménager? | Vous pouvez envisager de migrer vers le cloud lorsque vous avez besoin d'un déploiement ou d'une mise à l'échelle rapide d'applications ou d'infrastructures informatiques tout en maintenant un accès centralisé. La maintenance des opérations informatiques sur site nécessite de s'écarter de votre entreprise, avec le cloud computing, votre attention reste concentrée sur votre entreprise. | L'ingénierie des mégadonnées entre en jeu lorsque les méthodes et les cadres traditionnels sont inefficaces lorsqu'ils traitent une grande quantité de données. Lorsque nous analysons des données de pétaoctets, un cadre distribué ainsi qu'un calcul parallélisé sont nécessaires. |
| Quand ne pas bouger? | Inversement, dans certains cas, vous ne souhaiterez peut-être pas migrer vers le cloud. Si votre application traite des données très sensibles et nécessite une stricte conformité ou si votre application n'adhère pas à l'architecture cloud, vous devez garder les choses en dehors du cloud. De plus, passer au cloud équivaut à perdre le contrôle de votre matériel. | Les solutions Big Data résolvent un énoncé de problème très spécifique lié aux énormes ensembles de données et la plupart des solutions Big Data ne sont pas destinées à traiter les petites données. Le Big Data ne remplace pas les systèmes de bases de données relationnelles. |
| Avantages | Coûts de maintenance réduits, mise en œuvre en cas de catastrophe, plate-forme centralisée, coûts initiaux zéro | Haute évolutivité (évolutive pour toujours), rentable, parallélisme, écosystème robuste |
| Popularisé par | Le terme «Cloud Computing» est devenu répandu lorsque Amazon a publié le produit EC2 (Elastic Compute Cloud) en 2006. | Lorsque Mike Cafarella et Doug Cutting ont publié le projet «Hadoop» en 2005 chez Yahoo, le «Big Data» a commencé à devenir courant. |
| Rôles communs | Administrateur des ressources Cloud : Personne ou organisation qui gère le cloud. Fournisseur de services 2.Cloud: Propriétaire de la plateforme cloud qui fournit des services sous forme d'applications, de ressources ou d'infrastructure. 3.Cloud Consumer: Les «utilisateurs» du cloud, ils peuvent être des développeurs ou des employés de bureau dans une organisation. 4. courtier de services cloud: Un groupe intermédiaire entre les consommateurs et les fournisseurs de services. Ils fournissent des services intermédiaires. Auditeur 5.Cloud: Celui qui consulte les consommateurs sur la sécurité ou la vulnérabilité potentielle | 1. Développeurs Big Data: Ils écrivent des programmes pour ingérer, traiter ou nettoyer des données. Ils ont également mis en place des mécanismes de planification et de capture delta. 2. Administrateurs de Big Data: Ils configurent les serveurs, installent les logiciels et gèrent les ressources physiques ou logiques. 3. analystes de Big Data: Ils sont chargés d'analyser les données, de trouver des informations intéressantes et des tendances futures possibles. 4. Scientifique des données: Fondamentalement, un analyste doté de compétences en codage et de statistiques. Cette personne est impliquée dans le minage, la modélisation prédictive et la visualisation des données des systèmes Big Data. 5.Big Data Architect: Celui qui est responsable du déploiement de la solution de bout en bout. |
| Mots à la mode | IaaS : l'infrastructure en tant que service se produit lorsque les fournisseurs de services fournissent au consommateur des ressources physiques telles que la mémoire, le disque, les serveurs et la mise en réseau. Le client peut utiliser ces services comme il le souhaite et installe des applications par dessus. PaaS: une plate-forme peut être un système d'exploitation, un système SGBDR, un serveur ou un environnement de programmation. Toutes ces plateformes sont fournies sous forme de Platform as a Service. SaaS: dans le paradigme du logiciel en tant que service, le consommateur utilise directement l'application ou le logiciel et n'a pas à se soucier de la plate-forme ou de l'infrastructure sous-jacente. | Hadoop: Hadoop lui-même est un mot à la mode. Il s'agit d'un écosystème de divers composants qui effectuent des tâches spécifiques et sont intégrés ensemble pour mettre en œuvre une solution de Big Data. Doug Cutting a nommé son projet «Hadoop» en l'honneur de l'éléphant jouet de son fils. HDFS (Hadoop Distributed File System): un système de fichiers qui fournit un accès à haut débit. Il s'agit d'un système de fichiers basé sur Java qui est distribué sur plusieurs machines. MapReduce: Framework pour l'écriture d'applications massivement parallèles qui traitent de grandes quantités de données stockées dans HDFS. À un niveau rudimentaire, MapReduce effectue deux opérations, Map où les données sont converties en paires clé-valeur et Reduce où les données sont agrégées. |
| Fournisseurs / fournisseurs de solutions | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Solutions / Exemples populaires | 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 | Hadoop est la solution de Big Data la plus populaire et s'inspire des documents Google File System (GFS) et MapReduce. Un écosystème Hadoop généralement composé d'une multitude de composants tels qu'Ambari pour la gestion des clusters, Sqoop pour l'extraction des données, Hive pour l'entreposage de données et Oozie pour la planification. |
Conclusion - Cloud Computing vs Big Data Analytics
Le Cloud Computing et le Big Data Analytics ont vraiment eu un impact sur le fonctionnement des organisations et des humains. Le Cloud Computing offre des avantages applicables à toutes les tailles d'entreprises et à tous les types d'individus. Les données sont perçues comme une ressource et les organisations s'efforcent d'implémenter Hadoop pour exploiter cette ressource. Il est intéressant de savoir que, bien que ces technologies soient devenues courantes, les entreprises investissent toujours des sommes énormes dans la R&D. Nous pouvons nous attendre à une croissance accrue du Cloud Computing et du Big Data Analytics dans les années à venir.
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