Le monde est révolutionné numériquement et les données augmentent de façon exponentielle. Il existe différents modèles, outils et logiciels qui fonctionnent derrière chaque clic. Les deux principaux termes qui distinguent les mécanismes liés au traitement, au transfert et à la performance opérationnelle des données sont le big data et le cloud computing.
Big Data vs Cloud Computing
La principale différence entre le big data et le cloud computing réside dans le fait que le big data décrit l'énorme volume de données, tandis que le cloud computing stocke les données sur des serveurs et des infrastructures distants. Le Big Data extrait et gère les informations tandis que le cloud computing fait référence aux ressources et modèles distants.
Les mégadonnées sont utilisées dans les données des médias sociaux, les plateformes et les entreprises de commerce électronique, la détermination météorologique, les capteurs IoT et d'autres domaines. Le Big Data fournit une centralisation de la plate-forme, une fourniture de sauvegarde avec un prix de maintenance facile.
Alors que le cloud computing est utilisé par des services comme Amazon Web Service (AWS), Microsoft, Google Cloud, Azure, IBM Cloud et de nombreux autres fournisseurs informatiques. Les services du cloud computing sont évolutifs et abordables et utilisent Internet pour fonctionner.
Tableau comparatif entre Big Data et Cloud Computing
| Paramètres de comparaison | Big Data | Cloud computing |
| Définition | Il fait référence à un énorme traitement de données avec divers outils pour organiser, stocker, analyser, mettre à jour et gérer les données | C'est l'utilisation de services informatiques tels que le stockage, les serveurs, les logiciels, les réseaux, l'analyse |
| Les types | Trois types principaux – données structurées, données non structurées et données semi-structurées | Quatre types principaux – IaaS (infrastructure en tant que service), PaaS (plate-forme en tant que service), SaaS (logiciel en tant que service) et sans serveur |
| Une fonction | Réduction des coûts, réduction du temps, stockage de données énorme, développement de produits innovants et prise de décision efficace | Il offre de l'innovation, des économies évolutives et des ressources flexibles. Il gère l'infrastructure de manière plus efficace et efficiente |
| Caractéristiques | Volume, variété, vitesse, véracité, valeur et variabilité | Agilité, réduction des coûts, indépendance de l'appareil et de l'emplacement, maintenance facile, multitenant, productivité accrue et sécurité |
| Application | Des domaines tels que les processus gouvernementaux, la médecine ou la santé, les sports, la productivité économique, la criminalité et la sécurité, la recherche et le développement, la gestion des ressources, l'Internet des objets, l'éducation et l'industrie des médias | Envoyer des e-mails, regarder des films ou la télévision, des plateformes de médias sociaux, écouter de la musique, des services de santé, des services informatiques, des entreprises et de nombreux autres domaines |
Qu'est-ce que le Big Data ?
Le Big Data extrait, analyse et traite des ensembles de données volumineux et complexes. Dans le domaine des mégadonnées, il existe divers outils pour capturer, organiser, stocker, analyser, partager, mettre à jour, organiser et gérer les données. Il est également utilisé pour déterminer l'analyse prédictive et l'analyse du comportement des utilisateurs. Le Big Data a évolué à partir des concepts principaux de volume, de variété et de vitesse.
Les mégadonnées ont été popularisées par John Mashey dans les années 1990. Le Big Data offre une capacité exceptionnellement élevée pour les données dans un délai et un cadre de valeur limités. Le Big Data est efficace pour les données non structurées. Avec l'énorme génération de données, le volume mondial de données devrait atteindre 165 zettaoctets d'ici 2025. Selon la loi de Kryder, les mégadonnées évoluent en permanence.
Les gouvernements de la Chine, de l'Inde, d'Israël, du Royaume-Uni et des États-Unis ont activement intégré les mégadonnées pour fournir divers services. Le Big Data a également apporté des innovations telles que Square Kilometer Away, qui peut collecter et stocker 1 pétaoctet par jour.
Les mégadonnées ont leur application dans divers domaines tels que les entreprises, la médecine et les soins de santé avec diagnostic assisté par ordinateur, les processus gouvernementaux, l'information géographique, la recherche environnementale, la criminalité et la sécurité, la génomique, la connectomique, les recherches sur Internet, l'éducation et l'industrie des médias, et bien d'autres domaines. Le Big Data a pris ses racines dans plusieurs domaines.
Qu'est-ce que le Cloud Computing ?
Le cloud computing est l'utilisation de services informatiques tels que le stockage, les serveurs, les processeurs, les logiciels, les réseaux, les analyses et autres. Il permet l'automatisation et n'a pas besoin d'adresses ou d'utilisateurs individuels. Il offre de l'agilité aux organisations, de la flexibilité aux ressources et apporte une réduction des coûts de l'infrastructure existante.
Le cloud computing a été introduit par Compaq en 1996. Il a été mentionné pour la première fois par le PDG de Google le 9 août 2006. En 1977, le cloud était un terme utilisé pour désigner Internet. L'environnement cloud a gagné en popularité en raison de sa maintenance facile car le serveur ne nécessitait pas de matériel central.
Il existe principalement trois types de cloud computing: le cloud public, le cloud privé et le cloud hybride. Les services de cloud computing sont de quatre types principaux: IaaS (infrastructure en tant que service), PaaS (plate-forme en tant que service), SaaS (logiciel en tant que service) et sans serveur. Ils sont également appelés piles de calcul car ils sont placés les uns au-dessus des autres.
Les applications basées sur le cloud ont un programme exécuté sur Internet, un code de traitement et les processus sont exécutés dans le cloud. Le cloud computing est l'épine dorsale des principaux services en ligne tels que l'envoi d'e-mails, l'édition de documents, le visionnage de films, les jeux ou l'écoute de musique. Les organisations, qu'elles soient des startups ou au niveau mondial, des agences gouvernementales ou à but non lucratif ont intégré le cloud computing dans chaque sphère en ligne.
Principales différences entre le Big Data et le Cloud Computing
Conclusion
Les mégadonnées et le cloud computing semblent similaires mais ont des fonctions différentes. Les deux services sont des caractéristiques essentielles de la communication, du traitement et du transfert de données. Ils assurent un transfert efficace et efficient. Le cloud computing prend en charge le big data par l'intégration et la virtualisation des ressources.
Le Big Data nécessite un matériel spécifique tandis que le cloud computing nécessite une bonne connexion Internet. Les deux outils sont rentables et visent à accroître la productivité, le service client et l'innovation. Ils assurent la sécurité et la confidentialité, permettent l'analyse des données et fonctionnent à de faibles coûts de maintenance.
