O mundo está revolucionando digitalmente e os dados estão crescendo exponencialmente. Existem vários modelos, ferramentas e software que funcionam por trás de cada clique. Os dois principais termos com mecanismos de distinção relacionados ao processamento de dados, transferência e desempenho operacional são big data e computação em nuvem.
Big Data vs Cloud Computing
A principal diferença entre big data e computação em nuvem é que big data descreve o grande volume de dados, enquanto a computação em nuvem armazena dados em servidores remotos e infraestruturas. O big data extrai e gerencia as informações, enquanto a computação em nuvem se refere a recursos e modelos remotos.
Big data é usado em dados de mídia social, plataformas e negócios de e-commerce, determinação de clima, sensores de IoT e outros campos. Big data fornece centralização de plataforma, provisão de backup com preço de fácil manutenção.
Enquanto a computação em nuvem é usada por serviços como Amazon Web Service (AWS), Microsoft, Google Cloud, Azure, IBM Cloud e muitos outros fornecedores de computação. Os serviços de computação em nuvem são escaláveis e acessíveis e usam a Internet para funcionar.
Tabela de comparação entre Big Data e computação em nuvem
| Parâmetros de comparação | Big data | Computação em nuvem |
| Definição | Refere-se ao enorme processamento de dados com várias ferramentas para curar, armazenar, analisar, atualizar e gerenciar dados | É a utilização de serviços de computação como armazenamento, servidores, software, redes, análises |
| Tipos | Três tipos principais - dados estruturados, dados não estruturados e dados semiestruturados | Quatro tipos principais - IaaS (infraestrutura como serviço), PaaS (plataforma como serviço), SaaS (software como serviço) e sem servidor |
| Função | Redução de custos, redução de tempo, grande armazenamento de dados, desenvolvimento de produtos inovadores e tomada de decisão eficiente | Oferece inovação, economias escaláveis e recursos flexíveis. Ele executa a infraestrutura de forma mais eficiente e eficaz |
| Características | Volume, variedade, velocidade, veracidade, valor e variabilidade | Agilidade, redução de custos, independência de dispositivo e localização, fácil manutenção, multilocação, maior produtividade e segurança |
| Aplicativo | Áreas como processos governamentais, médicos ou de saúde, esportes, produtividade econômica, crime e segurança, pesquisa e desenvolvimento, gestão de recursos, Internet das coisas, educação e indústria de mídia | Enviar e-mails, assistir filmes ou TV, plataformas de mídia social, ouvir música, serviços de saúde, serviços de TI, negócios e muitas outras esferas |
O que é Big Data?
Big data extrai, analisa e trata conjuntos de dados grandes e complexos. No campo do big data, existem várias ferramentas para capturar, curar, armazenar, analisar, compartilhar, atualizar, organizar e gerenciar dados. Também é usado para determinar a análise preditiva e analítica do comportamento do usuário. O big data evoluiu a partir dos conceitos básicos de volume, variedade e velocidade.
O big data foi popularizado por John Mashey na década de 1990. Big data fornece alta capacidade excepcional para dados dentro de um limite de tempo e estrutura de valor. Big data é eficaz para dados não estruturados. Com a enorme geração de dados, o volume global de dados deve chegar a 165 zetabytes até 2025. De acordo com a Lei de Kryder, o big data evolui continuamente.
O governo da China, Índia, Israel, Reino Unido e Estados Unidos incorporaram ativamente o big data para realizar vários serviços. O big data também trouxe inovações como Square Kilometer Away, que pode reunir e armazenar 1 petabyte por dia.
Big data tem sua aplicação em vários domínios, como negócios, medicina e saúde com diagnóstico auxiliado por computador, processos governamentais, informações geográficas, pesquisa ambiental, crime e segurança, genômica, conectômica, pesquisas na Internet, educação e indústria de mídia e muitos outros áreas. O big data cresceu suas raízes em vários campos.
O que é Cloud Computing?
A computação em nuvem é a utilização de serviços de computação como armazenamento, servidores, processadores, software, redes, análises e outros. Ele permite a automação e não precisa de endereços ou usuários individuais. Proporciona agilidade às organizações, flexibilidade aos recursos e traz redução de custos da infraestrutura existente.
A computação em nuvem foi introduzida pela Compaq em 1996. Ela foi indicada pela primeira vez pelo CEO do Google em 9 de agosto de 2006. Em 1977, a nuvem era um termo usado para se referir à internet. O ambiente em nuvem ganhou popularidade devido à sua fácil manutenção, já que o servidor não exigia hardware central.
Existem basicamente três tipos de computação em nuvem - nuvem pública, nuvem privada e nuvem híbrida. Os serviços de computação em nuvem são de quatro tipos principais - IaaS (infraestrutura como serviço), PaaS (plataforma como serviço), SaaS (software como serviço) e sem servidor. Eles também são chamados de pilhas de computação, pois são colocados uns sobre os outros.
Os aplicativos baseados em nuvem têm um programa executado pela Internet, código de processamento e os processos são executados na nuvem. A computação em nuvem é a espinha dorsal dos principais serviços online, como enviar e-mails, editar documentos, assistir filmes, jogar ou ouvir música. Organizações sejam startups ou em nível global, agências governamentais ou sem fins lucrativos têm a computação em nuvem incorporada em todas as esferas online.
Principais diferenças entre Big Data e computação em nuvem
Conclusão
Big data e computação em nuvem parecem semelhantes, mas têm funções diferentes. Ambos os serviços são recursos essenciais de comunicação, processamento e transferência de dados. Eles garantem uma transferência eficaz e eficiente. A computação em nuvem oferece suporte a big data por integração e virtualização de recursos.
Big data requer hardware específico, enquanto a computação em nuvem requer uma boa conexão com a Internet. Ambas as ferramentas são econômicas e visam aumentar a produtividade, atendimento ao cliente e inovação. Eles fornecem segurança e privacidade, permitem a análise de dados e operam com baixos custos de manutenção.
