Der Unterschied zwischen Cloud Computing und Big Data

Big-Data-Technologie bezeichnet ein technisches Mittel. Es kann wertvolle Informationen aus verschiedenen Arten von Daten gewinnen.

Cloud-Computing ist ein Werkzeug. Sie haben beispielsweise eine 100-G-Datei. Sie können nicht gleichzeitig in den Speicher eines Computers einlesen. Cloud Computing kann mehrere Computer verbinden. Es kann große Dateien mit starker Clusterleistung verarbeiten. Cloud Computing ist verteiltes Computing. Es löst die Aufgabenverteilung und führt Berechnungsergebnisse zusammen. Cloud Computing kann als Grid-Computing bezeichnet werden. Es kann Zehntausende von Daten verarbeiten. Es erreicht leistungsstarke Netzwerkdienste.

Die spezifischen Unterschiede zwischen den beiden sind wie folgt:

1. Verschiedene Zwecke. Big Data soll den Wert von Informationen erforschen. Cloud Computing verwaltet Ressourcen über das Internet. Es stellt den Benutzern Dienste zur Verfügung.

2. Verschiedene Objekte. Das Objekt von Big Data sind Daten. Gegenstand des Cloud Computing sind Internetressourcen und -anwendungen.

3. Verschiedene Hintergründe. Big Data liegt im Wachstum geometrischer Vielfacher von Big Data. Sie werden von Benutzern und allen Lebensbereichen generiert. Das Cloud Computing liegt in der wachsenden Nachfrage nach Benutzerdiensten. Die Fähigkeit des Unternehmens, Geschäfte abzuwickeln, ist wichtig.

4. Unterschiedliche Werte. Der Wert von Big Data liegt in der Entdeckung effektiver Informationen. Cloud Computing kann viele Nutzungskosten einsparen.

Big Data ist gleichbedeutend mit einer "Datenbank". Die Big Data wurde in eine Richtung entwickelt. Sie ähnelt der herkömmlichen Datenbank. Die traditionelle Datenbank bietet dafür einen guten Leitfaden. Es stellt die Richtung und Geschwindigkeit von Big Data sicher.

Die Gesamtstruktur von Big Data umfasst drei Schichten. Sie sind Datenspeicherung, Datenverarbeitung und Datenanalyse. Wir können die Daten über die Speicherschicht speichern. Wir können ein Datenmodell- und Datenanalyse-Indexsystem einrichten. Sie entsprechen den Datenanforderungen und -zielen.

Wir können die Aktualität erreichen. Paralleles Rechnen ist wichtig. Verteiltes Computing ist unabdingbar. Die Datenverarbeitungsschicht stellt sie bereit. Sie kooperieren miteinander. Dies hilft Big Data, den endgültigen Wert zu erzeugen.

Big Data und Cloud Computing müssen eine Phase haben. Rechenzentren sind die Grundlage des Cloud Computing. Die Beziehung zwischen Big Data und Cloud Computing ist geschlossen. Wir können Big Data nicht mit einem Computer verarbeiten. Wir sollten eine verteilte Architektur verwenden.

Die Besonderheit von Big Data liegt auf der Hand. Es liegt im verteilten Datengraben von massiven Daten. Es muss sich auf die verteilte Verarbeitung durch Cloud-Computing verlassen. Es basiert auf einer verteilten Datenbank. Es basiert auf Cloud-Speicher und anderen Technologien.