Diferencia entre Big Data y Cloud Computing (con tabla): marque cualquier diferencia

El mundo está revolucionado digitalmente y los datos están creciendo exponencialmente. Hay varios modelos, herramientas y software que funcionan detrás de cada clic. Los dos términos principales con mecanismos distintivos relacionados con el procesamiento de datos, la transferencia y el rendimiento operativo son big data y computación en la nube.

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Big Data vs Cloud Computing

La principal diferencia entre big data y computación en la nube es que big data describe el gran volumen de datos mientras que la computación en la nube almacena datos en servidores e infraestructuras remotas. Big data extrae y gestiona la información mientras que la computación en la nube se refiere a recursos y modelos remotos.

Se utilizan grandes datos en datos de redes sociales, plataformas y negocios de comercio electrónico, determinación del clima, sensores IoT y otros campos. Big data proporciona centralización de plataforma, provisión de respaldo con un precio de mantenimiento fácil.

Mientras que la computación en la nube es utilizada por servicios como Amazon Web Service (AWS), Microsoft, Google Cloud, Azure, IBM Cloud y muchos otros proveedores de computación. Los servicios de computación en la nube son escalables y asequibles y utilizan Internet para ejecutarse.

Tabla de comparación entre Big Data y Cloud Computing

Parámetros de comparación Datos grandes Computación en la nube Definición Se refiere al procesamiento de datos enorme con varias herramientas para seleccionar, almacenar, analizar, actualizar y administrar datos Es la utilización de servicios informáticos como almacenamiento, servidores, software, redes, análisis Tipos Tres tipos principales: datos estructurados no estructurados y datos semiestructurados Cuatro tipos principales: IaaS (Infraestructura como servicio), PaaS (Plataforma como servicio), SaaS (Software as a service) y ServerlessFunctionCost reduction, reducción de tiempo, gran almacenamiento de datos, desarrollo innovador de productos y toma de decisiones eficiente Ofrece innovación, economías escalables y recursos flexibles. Ejecuta la infraestructura de manera más eficiente y efectiva Características Volumen, variedad, velocidad, veracidad, valor y variabilidad Agilidad, reducción de costos, independencia de dispositivos y ubicaciones, fácil mantenimiento, multitenencia, mayor productividad, y seguridad Aplicaciones Areas como procesos gubernamentales, médicos o de atención médica, deportes, productividad económica, delincuencia y seguridad, investigación y desarrollo, gestión de recursos, Internet de las cosas, educación y la industria de los medios Enviando correos, viendo películas o televisión, plataformas de redes sociales, escuchando música, servicios de atención médica, servicios de TI, negocios y muchas otras esferas

¿Qué es Big Data?

Grandes extractos de datos, análisis y trata conjuntos de datos grandes y complejos. Bajo el campo de big data, existen varias herramientas para capturar, seleccionar, almacenar, analizar, compartir, actualizar, organizar y administrar datos. También se usa para determinar el análisis predictivo y el análisis del comportamiento del usuario. Big data ha evolucionado a partir de los conceptos primarios de volumen, variedad y velocidad.

John Mashey popularizó los grandes datos en la década de 1990. Big data proporciona una capacidad excepcional de datos dentro de un tiempo limitado y un marco de valor. Big data es efectivo para datos no estructurados. Con la gran generación de datos, se espera que el volumen global de datos alcance 165 zettabytes para 2025. Según la Ley de Kryder, los grandes datos evolucionan continuamente [.

El gobierno de China, India, Israel, el Reino Unido y los Estados Unidos han incorporado activamente grandes datos para llevar a cabo diversos servicios. Big data también ha traído innovaciones como Square Kilometer Away que puede reunir y almacenar petabytes 1 por día.

Big data tiene su aplicación en varios dominios, como empresas, atención médica y de salud con diagnóstico asistido por computadora, procesos gubernamentales, información geográfica, investigación ambiental, delincuencia y seguridad, genómica, conectomía, búsquedas en Internet, educación e industria de medios, y muchas otras áreas. Big data ha crecido sus raíces en varios campos.

¿Qué es Cloud Computing?

La computación en la nube es la utilización de servicios informáticos como almacenamiento, servidores, procesadores, software, redes, análisis y otros. Permite la automatización y no necesita direcciones o usuarios individuales. Proporciona agilidad a las organizaciones, flexibilidad a los recursos y reduce los costos de la infraestructura existente.

Compaq introdujo la computación en la nube en 1996. Fue remitido por primera vez por el CEO de Google el 9 de agosto de 2006. En 1977, la nube era un término utilizado para referirse a Internet. El entorno de la nube ganó popularidad debido a su fácil mantenimiento ya que el servidor no requería hardware central.

Hay principalmente tres tipos de computación en la nube: nube pública, nube privada y nube híbrida. Los servicios de computación en la nube son de cuatro tipos principales: IaaS (Infraestructura como servicio), PaaS (Plataforma como servicio), SaaS (Software como servicio) y Serverless. También se les conoce como pilas informáticas, ya que se colocan una encima de la otra.

Las aplicaciones basadas en la nube tienen un programa administrado por Internet, un código de procesamiento y los procesos se ejecutan en la nube. La computación en la nube es la columna vertebral de los principales servicios en línea, como enviar correos electrónicos, editar documentos, ver películas, jugar juegos o escuchar música. Las organizaciones, ya sean nuevas empresas o de nivel global, agencias gubernamentales o sin fines de lucro, tienen la computación en la nube incorporada en cada esfera en línea.

Diferencias principales entre Big Data y Cloud Computing

  1. Los grandes datos incluyen los datos de gran volumen y tienen un aumento exponencial, mientras que la computación en la nube implica la disponibilidad de recursos informáticos a través de los servicios de Internet.
  2. Los grandes datos tienen cinco características principales que son variedad, volumen, veracidad, velocidad y valor, mientras que las características principales de la computación en la nube son la disponibilidad de recursos, la reducción de costos, aumento de la productividad y la seguridad.
  3. Los grandes datos son de tres tipos: datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados, mientras que la computación en la nube es de cuatro tipos: IaaS (Infraestructura como servicio), PaaS (plataforma como servicio), SaaS (Software como servicio) y Serverless.
  4. El propósito de big data es extraer, procesar y organizar grandes datos, mientras que la computación en la nube tiene como objetivo almacenar y procesar datos en la nube sin intervención física en los servicios de TI.
  5. Los desafíos de los big data son el almacenamiento de datos, la integración, el procesamiento y la gestión de recursos, mientras que los límites de computación en la nube están en disponibilidad, seguridad y transformación del modelo de carga.

Conclusión

Los grandes datos y la computación en la nube suenan similares pero tienen diferentes funciones. Ambos servicios son características esenciales de comunicación, procesamiento y transferencia de datos. Aseguran una transferencia efectiva y eficiente. La computación en la nube admite big data mediante la integración y virtualización de recursos.

Los grandes datos requieren hardware específico, mientras que la computación en la nube requiere una buena conexión a Internet. Ambas herramientas son rentables y apuntan a una mayor productividad, servicio al cliente e innovación. Proporcionan seguridad y privacidad, permiten análisis de datos y operan a bajos costos de mantenimiento.

Referencias

  1. https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/1920841.1921063
  2. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17538947.2016.1239771

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