Er Cloud Computing rygraden i datavidenskab

Er Cloud Computing rygraden i datavidenskab

Tidsstempel: 13. september 2023 kl. 12
Is Cloud Computing the Backbone of Data Science PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Data er overalt, og det kommer i store mængder. At give mening ud af det hele kan føre til fantastiske opdagelser og bedre forretningsbeslutninger. Men for at gøre dette har du brug for kraftfulde værktøjer. Det er her, cloud computing træder i kraft. Det hjælper dig med at administrere og bruge data effektivt, men hvordan præcist? Cloud computing hjælper med datavidenskab på forskellige måder, når du ser dybere ind i dens rolle.

Rollen af ​​cloud computing i datavidenskab

Dataforskere bruger cloud computing af flere årsager. Først og fremmest bruger dataforskere cloud computing til opbevaring. Dette felt beskæftiger sig ofte med massive datasæt, og cloud-platforme giver skalerbar opbevaring løsninger. Til gengæld kan dataforskere huse deres data eksternt i stedet for på lokale servere eller harddiske.

"Cloud computing lader dig reducere eller øge dine ressourcer uden at revidere eksisterende infrastruktur." 

Dataanalytikere kræver også betydelig regnekraft. Med cloud-tjenester får du on-demand behandlingsmuligheder. Dette gør det muligt for dataforskere at køre komplekse algoritmer uden at eje kraftigt maskineri.

Derudover er mange datavidenskabelige værktøjer og softwareplatforme nu cloud-baserede. Det betyder, at dataforskere kan få adgang til de nyeste værktøjer uden at installere tung software på deres enheder. Derfor har de altid de mest opdaterede ressourcer med cloud computing. 

Endelig, efterhånden som datavidenskabelige projekter vokser, svinger behovet for ressourcer. Det er her, cloud computing hjælper. Det giver mulighed for nem skalering, forøgelse eller formindskelse af dine ressourcer efter behov. Derudover kan du gøre det uden at revidere eksisterende infrastruktur.

Hvorfor Cloud Computing er afgørende i datavidenskab

Virksomheder bruger cloud computing i datavidenskab på grund af dets enorme fordele.

"Cloud computing giver skalerbare løsninger til datavidenskab." 

Forbedrer virksomhedens ydeevne

Betydningen af ​​cloud computing i datavidenskab svarer til, hvordan verden bruger STEAM til uddannelse. Ligesom STEAM-programmer fusionerer forskellige discipliner for at opdrage elever til problemer i den virkelige verden, gør cloud computing det samme med datavidenskab. Den konfronterer komplekse forretningsmæssige og videnskabelige problemer. 

En undersøgelse fra University of Florida fandt det STEAM-programmer forbedrede elevernes læring og akademiske præstationer. På samme måde øger cloud-løsninger virksomhedens ydeevne gennem driftseffektivitet og hurtig beslutningstagning. 

Fordi cloud computing giver skalerbare løsninger til datavidenskab, behandler virksomheder datasæt mere effektivt og opnår indsigt hurtigere. Derfor kan datavidenskabsfolk optimere deres beslutningsproces og forbedre den operationelle ydeevne. 

Forbedrer sikkerheden

En anden grund til, at cloud computing er meget vigtig, er de sikkerhedsforanstaltninger, det giver. Cloud-udbydere investerer massivt i cybersikkerhed og tilbyder avanceret beskyttelse mod databrud. Med den mængde data, virksomheder bruger i dag, sikkerhed er et afgørende aspekt ved opbevaring og håndtering. Derfor er data analyseret i en virksomhed sikret mod potentielle trusler med cloud computing.

Desværre kan intern sikkerhed være dyrt eller ikke en mulighed for nogle dataforskere. Derfor tilbyder cloud-tjenester en overkommelig og tilgængelig løsning for dem, der har brug for en sikker måde at sikkerhedskopiere deres data på.

Cost-Effectiveness

Virksomheder undviger store forhåndsinvesteringer i infrastruktur ved hjælp af cloud-tjenester. I stedet kan de vælge pay-as-you-go-modeller, som tilpasser omkostningerne tættere til det faktiske forbrug. 

Derudover kan du spare flere penge uden at købe eller vedligeholde udstyr. Moderne datavidenskab kræver meget processorkraft, så du kan have flere penge på lommen, når du bruger cloud-tjenester.

"Globale datamængder kan overstige 180 zettabyte i 2025." 

Udvider datakapacitet

Cloud computing øger datakapaciteten markant. Det gør den ved at lagre og behandle store datasæt ud over, hvad traditionelle lokale løsninger kan håndtere. Der forventes globale datamængder at overstige 180 zettabyte af 2025. 

Da dette beløb fortsætter med at stige, tilbyder skyen en effektiv og omkostningseffektiv måde at bruge og analysere information på. Skyen gør denne mængde lager og analyse mulig, hvor det ville være mere besværligt og dyrt med interne systemer.

Nøgle cloud-platforme til datavidenskab

Som dataforsker på udkig efter en cloud-tjenesteudbyder, skal du overveje følgende platforme, der er mest populære på området.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) er en topplatform inden for cloud computing. AWS tilbyder en stor suite af værktøjer til datavidenskab, herunder Amazon Sagemaker til maskinlæring, Redshift til data warehousing og EMR til big data-behandling. Dets globale netværk af datacentre sikrer hurtig dataadgang og skalerbarhed. Derfor er det bedst for dig, uanset om du er nybegynder eller erfaren professionel.

Google Cloud Platform

Google Cloud skiller sig ud for sine AI- og maskinlæringsmuligheder. Det har værktøjer som BigQuery til realtidsanalyse og AutoML til brugere uden dyb læringsekspertise. Dens sømløse integration med andre Google-tjenester – sammen med dens mange forskellige open source-værktøjer – gør den fremragende til samarbejde. Du og dit team af dataforskere kan arbejde på projekter sammen, uanset placeringen.

Microsoft Azure

Microsofts Azure er en fremragende platform for sin blanding af løsninger lavet til datavidenskab.

"Azure Machine Learning tilbyder en forenklet proces til opbygning, træning og implementering af maskinlæringsmodeller." 

Med Azure Databricks til big data analytics og Data Factory til dataintegration giver det et velskabt økosystem til datadrevne initiativer.

Tag spring inden for datavidenskab med cloud computing

Cloud computing er et fremragende værktøj til at håndtere store mængder data. Det hjælper dig med at opbevare, administrere og forstå det enkelt og effektivt. Med de forskellige tilgængelige platforme er det muligt at bruge det mere effektivt og produktivt. Mens du bliver ved med at lave og bruge flere data dagligt, vil teamworket mellem datavidenskab og cloud computing spille en stor rolle i fremtiden. At bruge det til at forstå data vil hjælpe dig med at træffe smartere valg forude.

Læs også Tips til at vælge de rigtige maskinlæringseksempler

Tidsstempel:

Mere fra AIIOT teknologi