Wie man die Cloud für Big Data nutzt - Dummies

Die Art der Cloud macht es eindeutig Es ist eine ideale Computerumgebung für Big Data. Wie können Sie also Big Data zusammen mit der Cloud nutzen? Hier einige Beispiele:

• IaaS in einer öffentlichen Cloud: In diesem Szenario würden Sie die Infrastruktur eines öffentlichen Cloud-Providers für Ihre Big Data-Services verwenden, da Sie keine eigene physische Infrastruktur verwenden möchten. IaaS kann die Erstellung virtueller Maschinen mit nahezu unbegrenzter Speicherkapazität und Rechenleistung ermöglichen. Sie können das gewünschte Betriebssystem auswählen und haben die Flexibilität, die Umgebung dynamisch an Ihre Anforderungen anzupassen.

  Ein Beispiel könnte der Amazon Elastic Compute Cloud-Dienst (Amazon EC2) sein, um ein Echtzeit-Vorhersagemodell auszuführen, das die Verarbeitung von Daten unter massiver Parallelverarbeitung erfordert. Es könnte sich um einen Dienst handeln, der Big-Box-Einzelhandelsdaten verarbeitet. Sie möchten möglicherweise Milliarden von Click-Stream-Daten verarbeiten, um Kunden mit der richtigen Anzeige in Echtzeit anzusprechen.

• PaaS in einer privaten Cloud: PaaS ist eine gesamte Infrastruktur, die so verpackt ist, dass sie zum Entwerfen, Implementieren und Bereitstellen von Anwendungen und Diensten in einer öffentlichen oder privaten Cloud-Umgebung verwendet werden kann. PaaS ermöglicht es einer Organisation, wichtige Middleware-Services zu nutzen, ohne sich mit der Komplexität der Verwaltung einzelner Hardware- und Software-Elemente auseinandersetzen zu müssen.

  PaaS-Anbieter beginnen, Big Data-Technologien wie Hadoop und MapReduce in ihre PaaS-Angebote zu integrieren. Zum Beispiel möchten Sie möglicherweise eine spezialisierte Anwendung erstellen, um große Mengen medizinischer Daten zu analysieren. Die Anwendung würde sowohl Echtzeit- als auch Nicht-Echtzeitdaten verwenden. Es wird Hadoop und MapReduce zur Speicherung und Verarbeitung benötigen.

  Das Beste an PaaS in diesem Szenario ist, wie schnell die Anwendung bereitgestellt werden kann. Sie müssen nicht auf interne IT-Teams warten, um sich über die neuen Technologien zu informieren, und Sie können großzügiger experimentieren. Sobald Sie eine solide Lösung gefunden haben, können Sie sie in das Unternehmen einbringen, wenn die IT bereit ist, sie zu unterstützen.

• SaaS in einer hybriden Cloud: Hier können Sie die Daten der "Stimme des Kunden" aus mehreren Kanälen analysieren. Viele Unternehmen haben erkannt, dass eine der wichtigsten Datenquellen das ist, was der Kunde über sein Unternehmen, seine Produkte und Dienstleistungen denkt und sagt.

  Der Zugriff auf die Sprachdaten der Kundendaten kann wertvolle Einblicke in Verhaltensweisen und Aktionen bieten. In zunehmendem Maße "vocalizing" Kunden auf öffentlichen Websites über das Internet.Der Wert der Kundeneingaben kann durch die Einbeziehung dieser öffentlichen Daten in Ihre Analyse erheblich verbessert werden.

  Ihr SaaS-Anbieter stellt die Plattform für die Analyse sowie die Social-Media-Daten bereit. Darüber hinaus können Sie Ihre Unternehmens-CRM-Daten in Ihrer privaten Cloud-Umgebung für die Aufnahme in die Analyse verwenden.

Einige Brancheninsider verwenden den Begriff Big Data-Anwendungen , wenn sie Anwendungen beschreiben, die in der Cloud ausgeführt werden und Big Data verwenden. Beispiele hierfür sind Amazon. com und LinkedIn. Nun könnten einige Leute argumentieren (und haben), dass dies wirklich SaaS-Anwendungen sind, die ein bestimmtes Geschäftsproblem lösen. Es ist oft eine Frage der Semantik in einem aufstrebenden Raum.