इसमें इनपुट, प्रोसेसिंग और आउटपुट मॉडल शामिल हैं जिन्हें नीचे समझाया गया है; आरेख क्लाउड कंप्यूटिंग और बड़े डेटा के बीच संबंधों को विस्तार से दिखाता है।
तुलना चार्ट
| तुलना के लिए आधार | क्लाउड कंप्यूटिंग | बड़ा डाटा |
|---|---|---|
| बुनियादी | एकीकृत कंप्यूटर संसाधनों और प्रणालियों का उपयोग करके ऑन-डिमांड सेवाएं प्रदान की जाती हैं। | इस पर काम करने के लिए पारंपरिक प्रसंस्करण तकनीक की मनाही, संरचित, असंरचित, जटिल डेटा का व्यापक सेट। |
| उद्देश्य | दूरस्थ सर्वर पर संग्रहीत और संसाधित किए जाने वाले डेटा को सक्षम करें और किसी भी स्थान से एक्सेस किया जाए। | छिपे हुए मूल्यवान ज्ञान को निकालने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा और सूचना का संगठन। |
| काम कर रहे | वितरित कंप्यूटिंग का उपयोग डेटा का विश्लेषण करने और अधिक उपयोगी डेटा उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। | क्लाउड आधारित सेवाओं को प्रदान करने के लिए इंटरनेट का उपयोग किया जाता है। |
| लाभ | कम रखरखाव खर्च, केंद्रीकृत मंच, बैकअप और वसूली के लिए प्रावधान। | लागत प्रभावी समानता, स्केलेबल, मजबूत। |
| चुनौतियां | उपलब्धता, परिवर्तन, सुरक्षा, चार्जिंग मॉडल। | डेटा विविधता, डेटा संग्रहण, डेटा एकीकरण, डेटा प्रोसेसिंग और संसाधन प्रबंधन। |
क्लाउड कम्प्यूटिंग की परिभाषा
क्लाउड कंप्यूटिंग उच्च गति के इंटरनेट का उपयोग करके कहीं से भी, किसी भी समय, किसी भी समय डेटा की किसी भी राशि को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने के लिए सेवाओं का एक एकीकृत मंच प्रदान करता है। क्लाउड डेटा को स्टोर करने, प्रबंधित करने और संसाधित करने के लिए पूरे इंटरनेट में फैला हुआ स्थलीय सर्वर का एक व्यापक सेट है। क्लाउड कंप्यूटिंग को विकसित किया गया है ताकि डेवलपर्स वेब-स्केल कंप्यूटिंग को आसानी से लागू कर सकें। इंटरनेट के विकास ने क्लाउड कंप्यूटिंग मॉडल को पीसा है क्योंकि इंटरनेट क्लाउड कंप्यूटिंग की नींव है। क्लाउड कंप्यूटिंग को कुशलता से काम करने के लिए हमें हाई-स्पीड इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता होती है। यह एक लचीला वातावरण प्रदान करता है, जहां क्षमता और क्षमताओं को गतिशील रूप से जोड़ा जा सकता है, और प्रति उपयोग रणनीति के अनुसार भुगतान किया जा सकता है।
क्लाउड कंप्यूटिंग में कुछ आवश्यक गुण हैं जो संसाधन पूलिंग, ऑन-डिमांड स्वयं-सेवा, व्यापक नेटवर्क एक्सेस, मापा सेवा और तेजी से लोच हैं। बादल चार प्रकार के होते हैं - सार्वजनिक, निजी, संकर और समुदाय।
मूल रूप से तीन क्लाउड कंप्यूटिंग मॉडल हैं - प्लेटफ़ॉर्म एक सेवा (पास), इन्फ्रास्ट्रक्चर एक सेवा (आईएएएस), एक सेवा (सास) के रूप में सॉफ्टवेयर, जो हार्डवेयर के साथ-साथ सॉफ्टवेयर सेवाओं का उपयोग करता है।
- सेवा के रूप में अवसंरचना - इस सेवा का उपयोग अवसंरचना के वितरण के लिए किया जाता है, जिसमें भंडारण प्रसंस्करण शक्ति और आभासी मशीनें शामिल हैं। यह सेवा स्तर समझौते (SLA) के आधार पर संसाधनों के वर्चुअलाइजेशन को लागू करता है।
- सेवा के रूप में प्लेटफ़ॉर्म - यह आईएएएस परत के ऊपर आता है, जो उपयोगकर्ताओं को क्लाउड एप्लिकेशन को तैनात करने में सक्षम करने के लिए प्रोग्रामिंग और रन-टाइम वातावरण प्रदान करता है।
- एक सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर - यह क्लाइंट को सीधे क्लाउड प्रदाता पर चलने वाले एप्लिकेशन को डिलीवर करता है।
बिग डेटा की परिभाषा
आईटी सिस्टम की क्षमताओं से परे वॉल्यूम, विविधता, वेग में वृद्धि के साथ डेटा बड़े डेटा में बदल जाता है, जो डेटा के भंडारण, विश्लेषण और प्रसंस्करण में कठिनाई उत्पन्न करता है। इस प्रकार की संरचित डेटा की भारी मात्रा से निपटने के लिए कुछ संगठन ने उपकरण और विशेषज्ञता विकसित की है, लेकिन तेजी से बढ़ रही मात्रा और डेटा का तेज प्रवाह इसे खदान करने की क्षमता और तुरंत कार्रवाई योग्य खुफिया उत्पन्न करने के लिए बंद कर देता है। यह स्वैच्छिक डेटा नियमित उपकरणों में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है और वितरित वातावरण में बिखरा हुआ है। बिग डेटा कंप्यूटिंग डेटा विज्ञान की एक प्रारंभिक अवधारणा है जो बड़े पैमाने पर बुनियादी ढाँचे पर वैज्ञानिक खोज और व्यापार विश्लेषण के लिए बहुआयामी सूचना खनन पर ध्यान केंद्रित करती है।
बड़े डेटा के मूलभूत आयाम वॉल्यूम, वेग, विविधता और सत्यता हैं जो ऊपर दिए गए हैं, बाद में दो और आयाम विकसित किए गए हैं जो परिवर्तनशीलता और मूल्य हैं।
- वॉल्यूम - डेटा के बढ़ते आकार को दर्शाता है जो इसे संसाधित करने और संग्रहीत करने के लिए पहले से ही समस्याग्रस्त है।
- वेग - यह वह उदाहरण है जिसमें डेटा कैप्चर किया जाता है और डेटा के प्रवाह की गति।
- विविधता - डेटा हमेशा एक रूप में मौजूद नहीं होता है, डेटा के विभिन्न रूप होते हैं, उदाहरण के लिए - पाठ, ऑडियो, छवि और वीडियो।
- सत्यापन - यह डेटा की विश्वसनीयता के रूप में संदर्भित किया जाता है।
- भिन्नता - यह बड़े डेटा में निर्मित विश्वसनीयता, जटिलता और विसंगतियों का वर्णन करता है।
- मूल्य - सामग्री का मूल रूप बहुत उपयोगी और उत्पादक नहीं हो सकता है, इसलिए डेटा का विश्लेषण किया जाता है, और उच्च मूल्यवान डेटा की खोज की जाती है।
क्लाउड कम्प्यूटिंग और बिग डेटा के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- क्लाउड कंप्यूटिंग इंटरनेट पर छितरी हुई कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करके मांग पर वितरित कंप्यूटिंग सेवा है। दूसरी ओर, बड़ा डेटा कंप्यूटर डेटा का एक विशाल सेट है, जिसमें संरचित, असंरचित, अर्ध-संरचित डेटा शामिल है जिसे पारंपरिक एल्गोरिदम और तकनीकों द्वारा संसाधित नहीं किया जा सकता है।
- क्लाउड कंप्यूटिंग उपयोगकर्ताओं को मांग के आधार पर सास, पेस और आईएएस जैसी सेवाओं का लाभ उठाने के लिए एक मंच प्रदान करता है और यह उपयोग के अनुसार सेवा के लिए शुल्क भी लेता है। इसके विपरीत, बड़े डेटा का प्राथमिक उद्देश्य डेटा के एक विनम्र संग्रह से छिपे हुए ज्ञान और पैटर्न को निकालना है।
- क्लाउड कंप्यूटिंग के लिए हाई-स्पीड इंटरनेट कनेक्शन आवश्यक है। जैसा कि, डेटा का विश्लेषण करने और मेरा उपयोग करने के लिए बड़े डेटा वितरित कंप्यूटिंग का उपयोग करता है।
क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा के बीच संबंध
नीचे दिखाया गया आरेख बड़े डेटा के साथ क्लाउड कंप्यूटिंग के संबंध और कार्य को दिखाता है। इस मॉडल में, प्राथमिक इनपुट, प्रसंस्करण और आउटपुट कंप्यूटिंग मॉडल को एक संदर्भ के रूप में उपयोग किया जाता है जिसमें सिस्टम में माउस, कीबोर्ड, सेल फोन, और अन्य स्मार्ट उपकरणों जैसे इनपुट उपकरणों का उपयोग करके बड़ा डेटा डाला जाता है। प्रसंस्करण के दूसरे चरण में सेवाएं प्रदान करने के लिए क्लाउड द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरण और तकनीक शामिल हैं। अंत में प्रसंस्करण का परिणाम उपयोगकर्ताओं को दिया जाता है।
निष्कर्ष
क्लाउड कंप्यूटिंग तकनीक बड़े डेटा के लिए उपयोग में आसानी, संसाधनों तक पहुंच, आपूर्ति और मांग पर संसाधन के उपयोग में कम लागत और बड़े डेटा को संभालने में उपयोग किए जाने वाले ठोस उपकरणों के उपयोग को कम से कम करने के लिए एक उपयुक्त और अनुपालन रूपरेखा प्रदान करती है। क्लाउड और बिग डेटा दोनों ही निवेश लागत को कम करते हुए एक कंपनी के मूल्य को बढ़ाने पर जोर देते हैं।
