클라우드가 빅 데이터 - 인형에 필수적인 이유

클라우드의 대용량 데이터에 대한 다양한 배포 및 전달 모델의 조합이 존재합니다. 예를 들어 공용 클라우드 IaaS 또는 사설 클라우드 IaaS를 사용할 수 있습니다. 그렇다면 커다란 데이터의 의미는 무엇이며 클라우드가 적합한 이유는 무엇입니까? 큰 데이터에는 클라우드가 어떻게 구성되어 있는지를 나타내는 분산 컴퓨팅 클러스터가 필요합니다.

사실 수많은 구름 특성이 빅 데이터 생태계의 중요한 부분을 차지합니다.

하드웨어와 관련한 확장 성은 동일한 아키텍처로 소량에서 많은 양의 처리 능력으로 이동하는 기능을 의미합니다. 소프트웨어와 관련하여 하드웨어 자원이 증가 할 때 단위 전력 당 성능의 일관성을 나타냅니다. 클라우드는 대규모 데이터 볼륨으로 확장 할 수 있습니다. 클라우드 모델의 핵심 부분 인 분산 컴퓨팅은 실제로 "분할 및 정복"계획에서 작동합니다. 따라서 방대한 양의 데이터가있는 경우 클라우드 서버간에 파티션을 분할 할 수 있습니다. IaaS의 중요한 특징은 동적으로 확장 할 수 있다는 것입니다. 즉, 예상보다 많은 리소스가 필요해지면 얻을 수 있습니다. 이것은 탄력의 개념과 관련이 있습니다.

탄력성은 필요에 따라 컴퓨팅 리소스 요구를 실시간으로 확장하거나 축소 할 수있는 기능을 말합니다. 클라우드의 장점 중 하나는 고객이 필요한만큼의 서비스에 액세스 할 수 있다는 것입니다. 이는 데이터 처리에 필요한 컴퓨팅 리소스의 양을 확장해야하는 대규모 데이터 프로젝트에 유용 할 수 있습니다.

자원 풀링: 클라우드 아키텍처는 클라우드를 경제적으로 실행 가능한 공유 자원 그룹을 효율적으로 생성 할 수있게합니다.

셀프 서비스를 사용하면 클라우드 리소스의 사용자는 브라우저 또는 포털 인터페이스를 사용하여 필요한 리소스를 확보 할 수 있습니다. 예를 들어 거대한 예측을 실행합니다. 모델. 이는 IT 운영에서 리소스를 요청해야하는 데이터 센터에서 리소스를 얻는 방법과 크게 다릅니다.

저렴한 초기 비용: 종종

클라우드 제공 업체를 사용하는 경우 엄청난 양의 하드웨어를 구입하지 않거나 큰 데이터를 처리하기위한 새로운 공간을 임대하지 않기 때문에 선행 비용이 종종 감소 될 수 있습니다. 클라우드 환경과 관련된 규모의 경제를 활용하면 클라우드가 매력적으로 보일 수 있습니다. 지불 방식:

클라우드 제공 업체의 일반적인 결제 옵션은 Pay as You Go입니다. 즉, 인스턴스 가격 정책에 따라 사용되는 리소스에 대해 요금이 청구됩니다.큰 데이터 프로젝트에 필요한 리소스가 확실하지 않은 경우 유용 할 수 있습니다. 내결함성:

클라우드 서비스 제공 업체는 자체 아키텍처에 내결함성이 있어야하며 하나 이상의 시스템 구성 요소가 실패하더라도 중단없는 서비스를 제공해야합니다. 분명히, 클라우드의 특성상 큰 데이터를위한 이상적인 컴퓨팅 환경이되었습니다. 그렇다면 클라우드와 함께 큰 데이터를 어떻게 사용할 수 있을까요? 다음은 몇 가지 예입니다. 공용 클라우드의 IaaS:이 시나리오에서는 자신의 실제 인프라를 사용하고 싶지 않기 때문에 대규모 데이터 서비스를위한 공용 클라우드 공급자의 인프라를 사용하게됩니다. IaaS는 거의 무한한 스토리지 및 컴퓨팅 성능으로 가상 시스템을 만들 수 있습니다. 원하는 운영 체제를 선택할 수 있으며 필요에 맞게 환경을 동적으로 확장 할 수 있습니다.

사설 클라우드 내의 PaaS: PaaS는 공공 또는 사설 클라우드 환경에서 응용 프로그램 및 서비스를 설계, 구현 및 배포하는 데 사용할 수 있도록 패키지 된 전체 인프라입니다. PaaS를 통해 조직은 개별 하드웨어 및 소프트웨어 요소를 관리하는 복잡성을 처리하지 않고도 핵심 미들웨어 서비스를 활용할 수 있습니다.

PaaS 공급 업체는 Hadoop 및 MapReduce와 같은 거대한 데이터 기술을 PaaS 제품에 통합하기 시작했습니다. 예를 들어 방대한 양의 의료 데이터를 분석 할 수있는 특수 응용 프로그램을 개발하고자 할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 비 실시간 데이터뿐만 아니라 실시간 데이터도 활용할 수 있습니다. Hadoop과 MapReduce는 저장 및 처리에 필요합니다.

하이브리드 클라우드의 SaaS: 여기서 여러 채널의 "고객의 소리"데이터를 분석 할 수 있습니다. 많은 기업들이 가장 중요한 데이터 소스 중 하나는 고객이 생각하고 회사에 대해 말하는 것임을 깨닫게되었습니다. 고객 데이터의 음성에 액세스하는 것은 행동과 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 고객은 점점 더 공공 장소에서 "발성"하고 있습니다.

고객의 입력 값은이 공개 데이터를 분석에 통합함으로써 크게 향상시킬 수 있습니다.