Différence entre le cloud computing et le Big Data

Auteur: Laura McKinney
Date De Création: 3 Avril 2021
Date De Mise À Jour: 11 Peut 2024
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Différence entre le cloud computing et le Big Data - La Technologie
Différence entre le cloud computing et le Big Data - La Technologie

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L'informatique en nuage fonctionne de manière consolidée et les données volumineuses entrent dans l'informatique en nuage. La différence cruciale entre le cloud computing et le big data réside dans le fait que le cloud computing est utilisé pour gérer l'énorme capacité de stockage (big data) via l'extension des ressources de calcul et de stockage. De l’autre côté, le Big Data n’est rien mais une énorme quantité de données et d’informations non structurées, redondantes et bruyantes à partir desquelles les connaissances utiles doivent être extraites. Pour exécuter la fonction ci-dessus, la technologie de cloud computing fournit diverses techniques et techniques flexibles permettant de traiter une quantité magnifique de données.

Cela implique le modèle d’entrée, de traitement et de sortie qui est expliqué ci-dessous; Le diagramme illustre en détail la relation entre le cloud computing et les données volumineuses.


    1. Tableau de comparaison
    2. Définition
    3. Différences Clés
    4. Conclusion

Tableau de comparaison

Base de comparaison
Cloud computingBig Data
De base
Les services à la demande sont fournis en utilisant des ressources et des systèmes informatiques intégrés.Vaste ensemble de données structurées, non structurées et complexes interdisant à la technique de traitement traditionnelle de travailler dessus.
ObjectifPermet aux données d'être stockées et traitées sur le serveur distant et accessibles depuis n'importe quel endroit.Organisation du grand volume de données et d'informations pour extraire des connaissances précieuses cachées.
Travail
l'informatique distribuée est utilisée pour analyser les données et produire des données plus utiles.Internet est utilisé pour fournir les services en nuage.
Avantages
Frais de maintenance réduits, plate-forme centralisée, provision pour sauvegarde et restauration.Un parallélisme rentable, évolutif, robuste.
Défis
Disponibilité, transformation, sécurité, modèle de charge.Variété de données, stockage de données, intégration de données, traitement de données et gestion de ressources.


Définition du Cloud Computing

Cloud computing fournit une plate-forme intégrée de services pour stocker et récupérer toute quantité de données, à tout moment, de n'importe où, à la demande, en utilisant Internet haut débit. Le cloud est un vaste ensemble de serveurs terrestres dispersés sur Internet pour stocker, gérer et traiter les données. Le cloud computing est développé de sorte que les développeurs mettent facilement en œuvre l'informatique à l'échelle Web. L'évolution d'Internet a façonné le modèle d'informatique en nuage, car Internet est à la base de l'informatique en nuage. Pour que le cloud computing fonctionne efficacement, nous avons besoin d'une connexion Internet haut débit. Il offre un environnement flexible, dans lequel la capacité et les capacités peuvent être ajoutées de manière dynamique et utilisées conformément à la stratégie de paiement à l'utilisation.

Le cloud computing possède certaines propriétés essentielles telles que la mise en commun des ressources, le libre-service à la demande, un accès réseau étendu, le service mesuré et une élasticité rapide. Il existe quatre types de cloud: public, privé, hybride et communautaire.

Il existe essentiellement trois modèles d'informatique en nuage: la plate-forme en tant que service (Paas), l'infrastructure en tant que service (Iaas), le logiciel en tant que service (Saas), qui utilise à la fois du matériel et des services logiciels.

  • Infrastructure en tant que Service - Ce service est utilisé pour la fourniture de l'infrastructure, qui comprend la puissance de traitement de stockage et les machines virtuelles. Il implémente la virtualisation des ressources sur la base d’accord de niveau de service (SLA).
  • Plateforme en tant que service - Il se situe au-dessus de la couche IaaS, qui fournit une programmation et un environnement d'exécution permettant aux utilisateurs de déployer les applications cloud.
  • Logiciel en tant que service - Il fournit les applications au client qui s'exécutent directement sur le fournisseur de cloud.

Définition du Big Data

Les données se transforment en Big Data avec l’augmentation du volume, de la variété, de la vitesse, au-delà des capacités des systèmes informatiques, ce qui engendre des difficultés pour stocker, analyser et traiter les données. Certaines organisations ont développé l'équipement et l'expertise nécessaires pour traiter ce type de données structurées en très grande quantité, mais les volumes en augmentation exponentielle et la circulation rapide des données empêchent toute possibilité de mien et de générer rapidement des renseignements exploitables. Ces données volumineuses ne peuvent pas être stockées dans les appareils ordinaires et dispersées dans l'environnement distribué. Le Big Data Computing est un concept initial de science des données qui se concentre sur l'exploration d'informations multidimensionnelle pour la découverte scientifique et l'analyse commerciale sur les infrastructures à grande échelle.

Les dimensions fondamentales des mégadonnées sont le volume, la vitesse, la variété et la véracité, qui sont également mentionnées ci-dessus. Deux autres dimensions sont ensuite développées: la variabilité et la valeur.

  • Le volume - Signifie la taille croissante des données, ce qui est déjà problématique pour les traiter et les stocker.
  • Rapidité - Il s'agit de l'instance dans laquelle les données sont capturées et de la vitesse de circulation des données.
  • Variété - Les données ne se présentent pas toujours sous une forme unique, il en existe différentes formes, par exemple - audio, image et vidéo.
  • Véracité - Il s’agit de la fiabilité des données.
  • Variabilité - Il décrit la fiabilité, la complexité et les incohérences générées dans les mégadonnées.
  • Valeur - La forme originale du contenu peut ne pas être très utile et productive. Les données sont donc analysées et les données de grande valeur sont découvertes.
  1. Le cloud computing est le service informatique fourni à la demande utilisant des ressources informatiques dispersées sur Internet. D'autre part, les mégadonnées constituent un ensemble considérable de données informatiques, y compris des données structurées, non structurées, semi-structurées qui ne peuvent pas être traitées par les algorithmes et techniques traditionnels.
  2. Le cloud computing fournit aux utilisateurs une plate-forme pour utiliser des services tels que Saas, Paas et Iaas à la demande, ainsi que des frais pour le service en fonction de l'utilisation. En revanche, l’objectif principal du Big Data est d’extraire les connaissances et modèles cachés d’une vaste collection de données.
  3. La connexion Internet à haut débit est la condition essentielle pour le cloud computing. Par contre, le big data utilise l'informatique distribuée pour analyser et exploiter les données.

Relation entre le cloud computing et le Big data

Le diagramme ci-dessous illustre la relation et le fonctionnement du cloud computing avec le Big Data. Dans ce modèle, le modèle informatique principal d'entrée, de traitement et de sortie est utilisé comme référence dans laquelle les données volumineuses sont insérées dans le système à l'aide des périphériques d'entrée tels que souris, clavier, téléphones cellulaires et autres périphériques intelligents. La seconde étape du traitement inclut les outils et techniques utilisés par le cloud pour fournir les services. Enfin, le résultat du traitement est transmis aux utilisateurs.

Conclusion

La technologie informatique en nuage fournit un cadre approprié et compatible pour le Big Data grâce à sa facilité d'utilisation, son accès aux ressources, son faible coût d'utilisation des ressources en fonction de l'offre et de la demande, et minimise également l'utilisation d'équipements solides utilisés pour gérer le Big Data. Le cloud et le big data mettent l'accent sur l'augmentation de la valeur d'une entreprise tout en réduisant les coûts d'investissement.