क्लाउड संगणन आणि बिग डेटामधील फरक
सामग्री
क्लाऊड संगणन एकत्रित पद्धतीने कार्य करते आणि मोठा डेटा क्लाऊड संगणनाखाली येतो. क्लाउड कंप्यूटिंग आणि मोठा डेटा मधील महत्त्वपूर्ण फरक म्हणजे क्लाऊड संगणनाचा उपयोग संगणकीय आणि स्टोरेज संसाधनांचा विस्तार करून प्रचंड स्टोरेज क्षमता (मोठा डेटा) हाताळण्यासाठी केला जातो. दुसर्‍या बाजूला, मोठा डेटा अप्रसिद्ध, अनावश्यक आणि गोंगाट करणारा डेटा आणि माहिती ज्यातून उपयुक्त ज्ञान मिळवावे लागते त्याशिवाय प्रचंड काही नाही. उपरोक्त कार्य करण्यासाठी क्लाऊड कंप्यूटिंग तंत्रज्ञानाने डेटाची भव्य रक्कम हाताळण्यासाठी विविध लवचिक आणि तंत्र प्रदान केले आहे.
यात इनपुट, प्रक्रिया आणि आउटपुट मॉडेल समाविष्ट आहे जे खाली वर्णन केले आहे; आकृती क्लाऊड कंप्यूटिंग आणि मोठा डेटा यांच्यातील तपशीलांचे तपशीलवार वर्णन करते.
-
- तुलना चार्ट
- व्याख्या
- मुख्य फरक
- निष्कर्ष
तुलना चार्ट
| तुलना करण्यासाठी आधार | क्लाउड संगणन | मोठी माहिती |
|---|---|---|
| मूलभूत | एकात्मिक संगणक संसाधने आणि सिस्टमचा वापर करून ऑन-डिमांड सेवा प्रदान केल्या जातात. | पारंपारिक प्रक्रिया तंत्र यावर कार्य करण्यास मनाई करणारे संरचित, अप्रबंधित, जटिल डेटाचा विस्तृत संच. |
| हेतू | रिमोट सर्व्हरवर संचयित आणि प्रक्रिया करण्यासाठी आणि कोणत्याही ठिकाणाहून प्रवेश करण्यासाठी डेटा सक्षम करा. | अर्क लपविलेल्या मौल्यवान ज्ञानासाठी मोठ्या प्रमाणात डेटा आणि माहितीचे आयोजन. |
| कार्यरत | वितरित संगणनाचा उपयोग डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि अधिक उपयुक्त डेटा तयार करण्यासाठी केला जातो. | क्लाऊड-आधारित सेवा प्रदान करण्यासाठी इंटरनेटचा वापर केला जातो. |
| फायदे | कमी देखभाल खर्च, केंद्रीकृत व्यासपीठ, बॅकअप आणि पुनर्प्राप्तीची तरतूद. | खर्च प्रभावी समांतरता, स्केलेबल, मजबूत. |
| आव्हाने | उपलब्धता, परिवर्तन, सुरक्षा, चार्जिंग मॉडेल. | डेटा विविधता, डेटा संचयन, डेटा एकत्रीकरण, डेटा प्रक्रिया आणि संसाधन व्यवस्थापन. |
क्लाउड संगणनाची व्याख्या
क्लाऊड संगणन उच्च-स्पीड इंटरनेट वापरुन कोठूनही, कोणत्याही वेळी कोणत्याही प्रकारचे डेटा संचयित आणि पुनर्प्राप्त करण्यासाठी सेवांचे एकात्मिक प्लॅटफॉर्म प्रदान करते. क्लाऊड हा डेटा संचयित, व्यवस्थापित आणि प्रक्रिया करण्यासाठी इंटरनेटवर पसरलेल्या स्थलीय सर्व्हरचा विस्तृत संच आहे. क्लाऊड संगणन विकसित केले आहे जेणेकरुन विकसक सहजपणे वेब-स्केल संगणनाची अंमलबजावणी करू शकतील. इंटरनेटच्या उत्क्रांतीने क्लाऊड संगणनाचे मॉडेल तयार केले आहे कारण क्लाऊड संगणनाचा पाया इंटरनेट आहे. क्लाऊड संगणनाची कार्यक्षमतेने कार्य करण्यासाठी आम्हाला हाय-स्पीड इंटरनेट कनेक्शन आवश्यक आहे. हे एक लवचिक वातावरण प्रदान करते, जिथे क्षमता आणि क्षमता गतिकरित्या जोडल्या जाऊ शकतात आणि प्रति वापर वेतन योजनेनुसार वापरल्या जातात.
क्लाउड कंप्यूटिंगमध्ये काही आवश्यक गुणधर्म आहेत जे रिसोर्स पूलिंग, ऑन-डिमांड सेल्फ-सर्व्हिस, ब्रॉड नेटवर्क ,क्सेस, मोजलेली सेवा आणि वेगवान लवचिकता आहेत. मेघचे चार प्रकार आहेत - सार्वजनिक, खाजगी, संकर आणि समुदाय.
मुळात तीन क्लाऊड कंप्यूटिंग मॉडेल्स आहेत - प्लॅटफॉर्म ऑफ सर्व्हिस (पास), इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑफ सर्व्हिस (आयएएएस), सॉफ्टवेअर अ सर्व्हिस (सर्व्ह), जे हार्डवेअर तसेच सॉफ्टवेअर सर्व्हिसेसचा वापर करतात.
- सेवा म्हणून पायाभूत सुविधा - ही सेवा पायाभूत सुविधा पुरवण्यासाठी वापरली जाते, ज्यात स्टोरेज प्रोसेसिंग पॉवर आणि व्हर्च्युअल मशीन्सचा समावेश आहे. सेवा स्तरीय कराराच्या आधारे संसाधनांचे आभासीकरण (एसएलए) लागू करते.
- एक सेवा म्हणून प्लॅटफॉर्म - हे आयएएएस लेयरच्या वर आहे, जे क्लाउड depप्लिकेशन्स उपयोजित करण्यास वापरकर्त्यांना सक्षम करण्यासाठी प्रोग्रामिंग आणि रन-टाइम वातावरण प्रदान करते.
- एक सेवा म्हणून सॉफ्टवेअर - हे क्लाउड प्रदात्यावर थेट चालणार्‍या क्लायंटकडे अनुप्रयोग वितरित करते.
बिग डेटा व्याख्या
डेटा मध्ये वळते मोठी माहिती आयटी सिस्टमच्या क्षमतांपेक्षा व्हॉल्यूम, विविधता, गती वाढीमुळे डेटा संचयित, विश्लेषण आणि प्रक्रिया करण्यात अडचण निर्माण होते. या प्रकारच्या मोठ्या प्रमाणात संरचित डेटा हाताळण्यासाठी काही संघटनांनी उपकरणे आणि कौशल्य विकसित केले आहे, परंतु डेटाची वेगाने वाढणारी व्हॉल्यूम आणि वेगवान प्रवाह याची क्षमता थांबवते माझे ते आणि तातडीने कार्यक्षम बुद्धिमत्ता निर्माण करण्यासाठी. हा विपुल डेटा नियमित उपकरणांमध्ये संग्रहित केला जाऊ शकत नाही आणि वितरित वातावरणात पसरतो. बिग डेटा कंप्यूटिंग ही एक प्रारंभिक संकल्पना आहे डेटा विज्ञान जे मोठ्या प्रमाणात पायाभूत सुविधांवर वैज्ञानिक शोध आणि व्यवसाय विश्लेषणासाठी बहुआयामी माहिती खाणवर केंद्रित आहे.
मोठ्या आकडेवारीचे मूलभूत परिमाण म्हणजे खंड, वेग, विविधता आणि सत्यता जे वर देखील उपरोक्त दिले आहेत, नंतर आणखी दोन परिमाण विकसित केले गेले जे बदल आणि मूल्य आहेत.
- खंड - डेटाची वाढती आकार दर्शविते जी त्यावर प्रक्रिया आणि संचयित करण्यास आधीपासूनच समस्याग्रस्त आहे.
- वेग - हा डेटा आहे आणि डेटाच्या गतीचा डेटा.
- विविधता - डेटा नेहमी एकाच फॉर्ममध्ये आढळत नाही, डेटाचे विविध प्रकार आहेत, उदाहरणार्थ - ऑडिओ, प्रतिमा आणि व्हिडिओ.
- सत्यता - डेटा विश्वसनीयता म्हणून संदर्भित.
- परिवर्तनशीलता - त्यात मोठ्या डेटामध्ये तयार विश्वासार्हता, जटिलता आणि विसंगती यांचे वर्णन केले आहे.
- मूल्य - सामग्रीचे मूळ स्वरूप फार उपयुक्त आणि उत्पादक असू शकत नाही, म्हणून डेटाचे विश्लेषण केले जाते आणि उच्च मूल्यांचा डेटा शोधला जातो.
- क्लाऊड कंप्यूटिंग म्हणजे संगणकावर संगणकावरुन पसरलेल्या संगणकीय संसाधनांचा वापर करुन मागणीनुसार दिलेली संगणकीय सेवा. दुसरीकडे, मोठा डेटा संगणक डेटाचा भव्य सेट आहे, ज्यात संरचित, अ-संरचित, अर्ध-संरचित डेटाचा समावेश आहे ज्यावर पारंपारिक अल्गोरिदम आणि तंत्राद्वारे प्रक्रिया करणे शक्य नाही.
- क्लाऊड कंप्यूटिंग वापरकर्त्यास मागणीनुसार सास, पास आणि आयएएस सारख्या सेवा मिळविण्यासाठी एक व्यासपीठ उपलब्ध करुन देते आणि वापरानुसार सेवेसाठी शुल्क आकारते. याउलट, मोठ्या डेटाचे मुख्य उद्दीष्ट डेटाच्या विपुल संग्रहातून लपविलेले ज्ञान आणि नमुने काढणे हे आहे.
- क्लाउड संगणनासाठी हाय-स्पीड इंटरनेट कनेक्शन ही अत्यावश्यक आवश्यकता आहे. याउलट, डेटाचे विश्लेषण आणि खनन करण्यासाठी मोठा डेटा वितरित संगणनाचा वापर करतो.
क्लाउड संगणन आणि बिग डेटामधील संबंध
खाली दर्शविलेला आकृती मोठ्या डेटासह क्लाऊड संगणनाचे संबंध आणि त्यांचे कार्य यांचे वर्णन करते. या मॉडेलमध्ये, प्राथमिक इनपुट, प्रक्रिया आणि आउटपुट कंप्यूटिंग मॉडेलचा संदर्भ म्हणून वापरला जातो ज्यामध्ये माउस, कीबोर्ड, सेल फोन्स आणि इतर स्मार्ट डिव्हाइस सारख्या इनपुट डिव्हाइसचा वापर करून सिस्टममध्ये मोठा डेटा घातला जातो. प्रक्रियेच्या दुसर्‍या टप्प्यात मेघद्वारे सेवा प्रदान करण्यासाठी वापरलेली साधने आणि तंत्रे समाविष्ट करतात. शेवटी प्रक्रियेचा निकाल वापरकर्त्यांना दिला जातो.
निष्कर्ष
क्लाऊड कंप्यूटिंग तंत्रज्ञान मोठ्या डेटासाठी वापरण्यास सुलभता, संसाधनांमध्ये प्रवेश, पुरवठा आणि मागणीवरील संसाधनांचा कमी खर्च आणि मोठ्या डेटा हाताळण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍या घन उपकरणांचा वापर कमीतकमी योग्य आणि अनुरूप चौकट प्रदान करते. क्लाउड आणि मोठा डेटा दोन्ही गुंतवणूकीची किंमत कमी करताना कंपनीचे मूल्य वाढविण्यावर भर देतात.
