बड़े डेटा के लिए क्लाउड इंपीवरेट क्यों है

क्यों बादल बड़े डेटा के लिए महत्वपूर्ण है - डमीज

बादल में बड़े डेटा के लिए तैनाती और डिलीवरी मॉडल के कई संयोजन मौजूद हैं। उदाहरण के लिए, आप सार्वजनिक बादल IaaS या निजी क्लाउड IaaS का उपयोग कर सकते हैं तो, इसका बड़ा डेटा के लिए क्या मतलब है और क्यों बादल इसके लिए एक अच्छा फिट है? खैर, बड़े डेटा को गणना शक्ति के समूहों को वितरित करने की आवश्यकता है, जो कि क्लाउड वास्तुशिल्प है

वास्तव में, कई क्लाउड विशेषताओं से यह बड़ा डेटा पारिस्थितिकी तंत्र का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बनता है:

  • स्केलेबिलिटी: हार्डवेयर के संबंध में स्केलेबिलिटी, एक ही आर्किटेक्चर के साथ प्रसंस्करण शक्ति के छोटे से बड़ी मात्रा में जाने की क्षमता को दर्शाती है। सॉफ्टवेयर के संबंध में, यह हार्डवेयर संसाधनों की वृद्धि के रूप में प्रति यूनिट के प्रदर्शन की स्थिरता को दर्शाता है बादल बड़े डेटा संस्करणों में स्केल कर सकता है वितरित कंप्यूटिंग, क्लाउड मॉडल का अभिन्न अंग, वास्तव में "विभाजन और जीत" योजना पर काम करता है इसलिए यदि आपके पास डेटा की बड़ी मात्रा है, तो उन्हें क्लाउड सर्वर पर विभाजित किया जा सकता है। आईएएएसएस की एक महत्वपूर्ण विशेषता यह है कि यह गतिशील पैमाने पर कर सकता है। इसका मतलब यह है कि यदि आप अपेक्षा से अधिक संसाधनों की ज़रूरत से ऊपर हवा देते हैं, तो आप उन्हें प्राप्त कर सकते हैं यह लोच की अवधारणा में संबंध है

    लोच:
  • लोचता, आवश्यकता के आधार पर वास्तविक समय में कंप्यूटिंग संसाधन मांग को बढ़ाने या घटाने की क्षमता को दर्शाती है। क्लाउड के लाभों में से एक यह है कि ग्राहकों को उनकी जरूरत के मुताबिक एक सेवा का उपयोग करने की क्षमता होती है। यह बड़ी डेटा प्रोजेक्ट्स के लिए सहायक हो सकता है, जहां आपको डेटा से निपटने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग संसाधनों की मात्रा का विस्तार करना पड़ सकता है संसाधन पूलिंग:

  • क्लाउड आर्किटेक्चर उन साझा संसाधनों के समूह के कुशल निर्माण को सक्षम करते हैं जो बादल को आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाते हैं।

    सेल्फ-सर्विस:
  • स्व-सेवा के साथ, एक क्लाउड संसाधन के उपयोगकर्ता एक ब्राउज़र या एक पोर्टल इंटरफ़ेस का उपयोग करने के लिए आवश्यक संसाधनों का अधिग्रहण करने में सक्षम है, कहते हैं, एक विशाल अनुमान लगाया जा सकता है आदर्श। यह एक नाटकीय रूप से अलग है कि आप डेटा केंद्र से संसाधन कैसे प्राप्त कर सकते हैं, जहां आपको आईटी संचालन से संसाधनों का अनुरोध करना होगा। अक्सर कम अप-फ्रंट की लागत:

  • यदि आप क्लाउड प्रदाता का उपयोग करते हैं, तो अप-फ्रंट की लागतें कम हो सकती हैं क्योंकि आप बड़ी मात्रा में हार्डवेयर नहीं खरीद रहे हैं या अपने बड़े डेटा से निपटने के लिए नए स्थान पर पट्टे पर नहीं हैं। क्लाउड परिवेश के साथ जुड़े पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं का लाभ उठाकर, क्लाउड आकर्षक लग सकता है आप के रूप में भुगतान करें:

  • क्लाउड प्रदाता के लिए एक सामान्य बिलिंग विकल्प वेतन के रूप में आप जाना है, जिसका मतलब है कि उदाहरण के मूल्य के आधार पर उपयोग किए गए संसाधनों के लिए आपको बिल भेजा गया है।यह उपयोगी हो सकता है यदि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि आपके बड़े डेटा प्रोजेक्ट के लिए कौन से संसाधनों की आवश्यकता है। दोष सहिष्णुता:

  • बादल सेवा प्रदाताओं को उनके आर्किटेक्चर में निर्मित गलती सहिष्णुता होनी चाहिए, एक या अधिक सिस्टम के घटकों की विफलता के बावजूद निर्बाध सेवाएं प्रदान करना। स्पष्ट रूप से, बादल की प्रकृति ने बड़े डेटा के लिए एक आदर्श कंप्यूटिंग वातावरण बना दिया है तो आप मेघ के साथ बड़े डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं? यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

IaaS एक सार्वजनिक बादल में:

  • इस परिदृश्य में, आप अपनी बड़ी डेटा सेवाओं के लिए एक सार्वजनिक बादल प्रदाता के बुनियादी ढांचे का उपयोग करेंगे क्योंकि आप अपने खुद के भौतिक बुनियादी ढांचे का उपयोग नहीं करना चाहते हैं। IaaS लगभग असीम भंडारण और गणना शक्ति के साथ आभासी मशीनों का निर्माण प्रदान कर सकता है आप जो ऑपरेटिंग सिस्टम चाहते हैं, उसे चुन सकते हैं, और अपनी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आपके पास पर्यावरण को गतिशील रूप से पैमाने पर लचीलापन है। पाएस एक निजी बादल में:

  • पाएस एक संपूर्ण अवसंरचना पैकेज है, ताकि इसे सार्वजनिक या निजी क्लाउड परिवेश में अनुप्रयोगों और सेवाओं को डिज़ाइन, लागू करने और लागू करने के लिए इस्तेमाल किया जा सके। पाज एक संगठन को सक्षम बनाता है ताकि व्यक्तिगत हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर तत्वों के प्रबंधन की जटिलताओं से निपटने के लिए बिना प्रमुख मिडलवेयर सेवाओं का लाभ उठाया जा सके। पाएस विक्रेताओं ने बड़े डेटा प्रौद्योगिकियों को शामिल करना शुरू कर दिया है जैसे कि हडोप और मैप रीडसस अपने पाश प्रसादों में। उदाहरण के लिए, आप विशाल मात्रा में चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक विशेष एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं यह एप्लिकेशन वास्तविक समय के साथ-साथ गैर-रीयल-टाइम डेटा का उपयोग करेगा। भंडारण और प्रसंस्करण के लिए Hadoop और MapReduce की आवश्यकता होगी।

    हाइब्रिड क्लाउड में सास:

  • यहां आप कई चैनलों से "ग्राहक की आवाज" का विश्लेषण कर सकते हैं। कई कंपनियों को पता चला है कि सबसे महत्वपूर्ण डेटा स्रोतों में से एक यह है कि ग्राहक अपनी कंपनी के बारे में सोचता और कहता है। ग्राहक डेटा की आवाज़ तक पहुंच प्राप्त करना व्यवहार और कार्यों में अमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। तेजी से, ग्राहक सार्वजनिक साइटों पर "मुखर" कर रहे हैं ग्राहकों के इनपुट का मूल्य आपके विश्लेषण में इस सार्वजनिक डेटा को शामिल करके बहुत बढ़ाया जा सकता है