Diferencia entre Cloud Computing y Big Data Analytics
Desde que el New York Times publicó un artículo sobre cómo Walmart utiliza el análisis de big data para maximizar sus ventas, la gente está en un frenesí sobre Big Data. El minorista descubrió que las ventas de Pop-Tarts, una marca popular de dulces aumenta durante los huracanes y utilizó este conocimiento para aumentar sus ganancias.
Ya sea que las personas que guardan sus datos para un acceso en movimiento o las empresas que reducen los costos iniciales mientras mantienen operaciones de TI a prueba de desastres, todos están mirando hacia el cielo en estos días. Ingrese a la computación en la nube, un enfoque moderno de la computación debido a que todo y todos están en la nube nueve.
Después de la explosión de la burbuja punto-com, el campo de la tecnología de la información está ganando un impulso increíble. Surgiendo de este impulso están Cloud Computing y Big Data Analytics, las dos tendencias más populares que tienen un impacto sin precedentes en todos los niveles de la vida humana. En este artículo, veremos estas tendencias del ecosistema tecnológico actual e intentaremos hacer una comparación entre Cloud Computing y Big Data Analytics.
Comparación directa entre Cloud Computing y Big Data Analytics
A continuación se muestra la comparación de los 11 principales entre Cloud Computing y Big Data Analytics
Diferencias clave entre Cloud Computing y Big Data Analytics
- La computación en la nube se trata de proporcionar recursos y / o servicios informáticos a través de la red, mientras que Big Data se trata de abordar los problemas que se enfrentan cuando se trata de una gran cantidad de datos, y los métodos tradicionales se vuelven inviables.
- Big Data funciona al dividir grandes conjuntos de datos en 'fragmentos' manejables y distribuir estos fragmentos en los diferentes sistemas informáticos. En la computación en la nube, la información se almacena en servidores físicos que son mantenidos y controlados por los proveedores de servicios. El usuario puede acceder a estos recursos a través de internet.
- Es posible implementar soluciones de Big Data en la nube a través del servicio PaaS o SaaS. En PaaS, la plataforma Hadoop se proporciona al consumidor, mientras que en SaaS se puede acceder a varios componentes o aplicaciones que se ejecutan en Hadoop. De hecho, la unión de Big Data y Cloud Computing se está volviendo tan popular que tenemos una nueva palabra de moda en TI: BDaaS (Big Data as a Service).
- Big Data aprovecha los datos previamente ignorados de una organización y proporciona información valiosa que puede impulsar su negocio, mientras que Cloud Computing brinda flexibilidad y velocidad con respecto a las implementaciones de TI que pueden optimizar las operaciones de una organización.
Tabla comparativa de Cloud Computing vs Big Data Analytics
Las diferencias entre la computación en la nube y el análisis de Big Data se explican en los puntos que se presentan a continuación.
| Bases para la comparación | Computación en la nube | Big Data |
| ¿Qué es? | Paradigma de computación | Conjuntos de datos extremadamente grandes |
| Atención | Proporcionar acceso universal a los servicios. | Resolver problemas tecnológicos relacionados con enormes conjuntos de datos. |
| Mejor descrito por | La computación en la nube consiste en proporcionar servicios a través de una red, principalmente Internet. Los servicios pueden ser un software, una plataforma o una infraestructura de TI. | 3 V's: velocidad, volumen y variedad Para calificar sus datos como "Big Data", el conjunto de datos de interés debe ilustrarse con una o todas las V anteriores. |
| ¿Cuándo mudarse? | Puede considerar migrar a la nube cuando necesite una implementación o escalamiento rápido de aplicaciones o infraestructura de TI mientras mantiene el acceso centralizado. Mantener las operaciones de TI en las instalaciones requiere divergir de su negocio, con la computación en la nube su enfoque permanece en su negocio. | La ingeniería de big data entra en juego cuando los métodos y marcos tradicionales son ineficaces cuando se trata con la gran cantidad de datos. Cuando analizamos datos de petabytes, se requiere un marco distribuido junto con la computación paralela. |
| ¿Cuándo no moverse? | Por el contrario, en ciertos casos, es posible que no desee migrar a la nube. Si su aplicación maneja datos altamente confidenciales y requiere un cumplimiento estricto o si su aplicación no se adhiere a la arquitectura de la nube, debe mantener las cosas fuera de la nube. Además, pasar a la nube equivale a perder el control de su hardware. | Las soluciones de Big Data resuelven un enunciado de problema muy específico relacionado con grandes conjuntos de datos y la mayoría de las soluciones de Big Data no están destinadas a tratar datos pequeños. Big Data no es un reemplazo para los sistemas de bases de datos relacionales. |
| Beneficios | Bajos costos de mantenimiento, implementación segura ante desastres, plataforma centralizada, cero costos iniciales | Alta escalabilidad (escala para siempre), rentable, paralelismo, ecosistema robusto |
| Popularizado por | El término "Cloud Computing" se hizo frecuente cuando Amazon lanzó el producto EC2 (Elastic Compute Cloud) en 2006. | Cuando Mike Cafarella y Doug Cutting lanzaron el proyecto 'Hadoop' en 2005 en Yahoo, "Big Data" comenzó a convertirse en la corriente principal. |
| Roles Comunes | 1. Administrador de recursos de nube : La persona u organización que administra la nube. 2. Proveedor de servicios de nube: Propietario de la plataforma en la nube que brinda servicios en forma de Aplicaciones, Recursos o Infraestructura. 3.Cloud Consumer: Los 'Usuarios' de la nube, pueden ser desarrolladores u trabajadores de oficina en una organización. 4.Cloud Service Broker: Una parte intermedia entre consumidores y proveedores de servicios. Proporcionan servicios intermedios. 5.Cloud Auditor: El que consulta a los consumidores sobre seguridad o vulnerabilidad potencial | 1. Desarrolladores de datos grandes: Escriben programas para ingerir, procesar o limpiar datos. También establecieron mecanismos de programación y captura delta. 2. Grandes administradores de datos: Instalan servidores, instalan software y administran recursos físicos o lógicos. 3. Grandes analistas de datos: Son responsables de analizar los datos, encontrar ideas interesantes y posibles tendencias futuras. 4. Científico de datos: Básicamente, un analista que está equipado con habilidades de codificación y estadísticas. Esta persona está involucrada en minería, modelado predictivo y visualización de datos de sistemas Big Data. 5.Gran arquitecto de datos: El responsable de la implementación de la solución de extremo a extremo. |
| Palabras de moda | IaaS : la infraestructura como servicio ocurre cuando los proveedores de servicios proporcionan al consumidor recursos físicos como memoria, disco, servidores y redes. El cliente puede utilizar estos servicios como desee e instala aplicaciones encima de ellos. PaaS: una plataforma puede ser un sistema operativo, un sistema RDBMS, un servidor o un entorno de programación. Todas estas plataformas se proporcionan en forma de Plataforma como servicio. SaaS: en el paradigma del software como servicio, el consumidor utiliza directamente la aplicación o el software y no tiene que preocuparse por la plataforma o infraestructura subyacente. | Hadoop: Hadoop en sí es una palabra de moda. Es un ecosistema de varios componentes que realizan tareas específicas y se integran entre sí para implementar una solución de big data. Doug Cutting nombró su proyecto como "Hadoop" después del elefante de juguete de su hijo. HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop): un sistema de archivos que proporciona acceso de alto rendimiento. Es un sistema de archivos basado en Java que se distribuye en varias máquinas. MapReduce: Marco para escribir aplicaciones masivamente paralelas que procesan grandes cantidades de datos almacenados en HDFS. En un nivel rudimentario, MapReduce realiza dos operaciones, Mapa donde los datos se convierten en pares clave-valor y Reducir donde se agregan los datos. |
| Proveedores / proveedores de soluciones | Google, Amazon, Microsoft, IBM, Dell, Apple | Cloudera, MapR, HortonWorks, Apache |
| Soluciones / ejemplos 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 | Hadoop es la solución de Big Data más popular y se ha inspirado en el Sistema de archivos de Google (GFS) y los documentos de MapReduce. Un ecosistema de Hadoop típicamente como una multitud de componentes como Ambari para la gestión de clústeres, Sqoop para la extracción de datos, Hive para el almacenamiento de datos y Oozie para la programación. |
Conclusión: Cloud Computing vs Big Data Analytics
Cloud Computing y Big Data Analytics realmente han impactado la forma en que funcionan las organizaciones y los humanos. Cloud Computing proporciona beneficios que son aplicables a todos los tamaños de empresas y todo tipo de personas. Los datos se perciben como un recurso y las organizaciones están luchando para implementar Hadoop para explotar este recurso. Es interesante saber que, aunque estas tecnologías se han generalizado, las empresas siguen invirtiendo grandes cantidades en I + D. Podemos esperar un mayor crecimiento de Cloud Computing y Big Data Analytics en los próximos años.
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