Почему облачные вычисления важны в науке о данных?
Представьте себе небольшую компанию, которая хочет использовать аналитику данных для улучшения своих услуг и получения преимущества над конкурентами. Эта компания генерирует некоторые данные, но также получает доступ к данным из сторонних источников для получения информации. Но вопрос в том, как воспользоваться этими данными? В конце концов, эта маленькая компания - это не Google или Facebook! У него нет ресурсов и финансовых возможностей для хранения больших объемов данных на локальных серверах для анализа данных. Итак, облачные вычисления выступают в роли спасителя! Еще до того, как эта компания сможет использовать Data Science, она должна сначала сосредоточиться на облачных вычислениях.
Но вам интересно, какова в этом роль облачных вычислений? Насколько это важно для науки о данных? Мы вернемся к этому в этой статье, но сначала давайте посмотрим, что такое облачные вычисления!
Что такое облачные вычисления?
Облачные вычисления позволяют компаниям получать доступ к различным вычислительным сервисам, таким как базы данных, серверы, программное обеспечение, искусственный интеллект, аналитика данных и т. Д. Через Интернет, который в данном случае называется облаком. Эти компании могут запускать свои приложения в лучших дата-центрах мира с минимальными затратами. Это также гарантирует, что небольшие компании или компании из стран с развивающейся экономикой могут использовать эту технологию для амбициозных и сложных проектов, которые в противном случае были бы довольно дорогостоящими. И это верно и в области науки о данных. Облачные вычисления значительно упростили аналитику и управление данными для специалистов по данным. Посмотрим как!
Почему облачные вычисления важны в науке о данных?
Представим на секунду, что облачных вычислений для науки о данных не существовало. Тогда компаниям пришлось бы локально хранить данные на серверах, и каждый раз, когда специалисту по данным нужно было выполнить анализ данных или извлечь некоторую информацию из данных, им нужно было бы передать данные в свою систему с центральных серверов, а затем выполнить анализ. Вы представляете себе сложности в этом ?! Это не просто немного данных, поскольку для анализа данных компаниями используется огромный объем данных.
Более того, создавать серверы для данных очень дорого, и, хотя крупные компании могут легко справиться с этим, для небольших компаний все обстоит иначе. Эти небольшие компании не могут использовать серверы, так как им требуется место для их хранения. Эти серверы требуют постоянного обслуживания и ухода, а также требуют резервного копирования на случай, если что-то пойдет не так. Наличие серверов также требует тщательного планирования, и также может случиться так, что компании могут получить больше или меньше серверов, чем им нужно, в соответствии с их требованиями к данным. И здесь на помощь приходят облачные вычисления! Компании могут использовать облако для размещения своих данных, и им больше не нужно беспокоиться о серверах, поскольку теперь это головная боль поставщика облачных услуг! Компании могут получить доступ к серверной архитектуре в облаке в соответствии со своими потребностями и даже сэкономить деньги, заплатив ровно столько, сколько данных они используют в облаке.
Облачные вычисления позволили демократизировать данные уникальным для нашего времени образом. Теперь небольшие компании могут проводить анализ данных и конкурировать на рынке с более крупными транснациональными корпорациями, не беспокоясь о безумных расходах, связанных с Data Science. Фактически, наука о данных с облачными вычислениями стала настолько популярной сейчас, что породила данные как услугу (DaaS).
Что такое данные как услуга?
Данные как услуга (DaaS) становится популярной концепцией с появлением облачных сервисов данных. DaaS предоставляется поставщиками данных, которые используют облачные вычисления для предоставления услуг хранения, обработки, интеграции данных и анализа данных компаниям, использующим сетевое соединение. Следовательно, данные как услуга могут использоваться компаниями, чтобы лучше понимать свою целевую аудиторию с помощью данных, автоматизировать часть своего производства, создавать более качественные продукты в соответствии с рыночным спросом и т. Д. Все это в свою очередь увеличивает прибыльность компании, которая Turn дает им преимущество перед конкурентами.
Данные как услуга аналогичны программному обеспечению как услуге, инфраструктуре как услуге, платформе как услуге и т. Д., Которые являются общими услугами, о которых все слышали в мире высоких технологий. Однако DaaS сравнительно новый и набирает популярность только сейчас из-за растущей потребности в облачных вычислениях в науке о данных. Но сейчас популярность Daas растет из-за того, что базовые услуги облачных вычислений, предоставляемые компаниями, изначально не были оборудованы для обработки огромных объемов данных, которые являются необходимой частью DaaS. Вместо этого эти службы могли управлять только базовым хранилищем данных, а не обработкой данных и аналитикой в таком большом масштабе. Кроме того, раньше было сложно управлять большими объемами данных по сети, поскольку пропускная способность была ограничена. Однако со временем эти вещи изменились, и теперь дешевое облачное хранилище и увеличенная пропускная способность сделали Data as a Service следующим большим достижением!
Фактически, по оценкам, DaaS будет использоваться примерно 90% крупных компаний для получения дохода от данных к 2020 году. Данные как услуга также позволят различным отделам в крупных компаниях легко обмениваться данными друг с другом и получать практические результаты. идеи, даже если у них нет собственной инфраструктуры данных, чтобы справиться с этой задачей. Таким образом, DaaS упростит и ускорит обмен данными для компаний в режиме реального времени, что, в свою очередь, увеличит прибыльность компании.
Какие существуют платформы облачных вычислений для науки о данных?
1. Amazon Web Services
Amazon Web Services - это платформа облачных вычислений, которая является дочерней компанией Amazon. Он был запущен в 2006 году и в настоящее время является одной из самых популярных платформ облачных вычислений для науки о данных. AWS предоставляет различные продукты для анализа данных, в том числе Amazon QuickSight (сервис бизнес-аналитики), Amazon RedShift (хранилище данных), AWS Data Pipeline, AWS Data Exchange, Amazon Kinesis (анализ данных в реальном времени), Amazon EMR (обработка больших данных), Amazon Web Services также предоставляет продукты для баз данных, в том числе Amazon Aurora (реляционная база данных) и Amazon DynamoDB (база данных NoSQL). Некоторые из наиболее популярных компаний, использующих AWS, включают Netflix, NASA и т. Д.
2. Google Cloud
Google Cloud Platform - это платформа облачных вычислений, предоставляемая Google. Он обеспечивает ту же инфраструктуру для компаний, которую сам Google использует в своих внутренних продуктах, таких как Google Search, YouTube, Gmail и т. Д. Google Cloud предоставляет различные продукты для анализа данных, в том числе BigQuery (хранилище данных), Dataflow (потоковая аналитика), Dataproc ( Запуск Apache Hadoop, кластеров Apache Spark), Looker (Business Intelligence Analytics), Google Data Studio (панели визуализации, отчеты по данным), Dataprep (подготовка данных) и т. Д. Некоторые из наиболее популярных компаний, использующих AWS, включают Twitter, PayPal, Vodafone , так далее.
3. Microsoft Azure
Microsoft Azure - это платформа облачных вычислений, созданная Microsoft. Первоначально он был выпущен в 2010 году и является популярной платформой облачных вычислений для обработки и анализа данных. Некоторые из продуктов Microsoft Azure для аналитики данных: Azure Synapse Analytics (аналитика данных), Azure Stream Analytics (потоковая аналитика), Azure Databricks (аналитика Apache Spark), Azure Data Lake Storage (озеро данных), фабрика данных (гибридная интеграция данных). и т. д. Microsoft Azure также поддерживает базы данных, включая Azure Cosmos DB (база данных NoSQL), базу данных Azure SQL (база данных SQL) и т. д.