Er Cloud Computing ryggraden i datavitenskap

Er Cloud Computing ryggraden i datavitenskap

Tidsstempel: 13. september 2023 12:40
Er Cloud Computing ryggraden i datavitenskap PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Data er overalt, og det kommer i store mengder. Å forstå det hele kan føre til fantastiske oppdagelser og bedre forretningsbeslutninger. Men for å gjøre dette trenger du kraftige verktøy. Det er her cloud computing trer i kraft. Det hjelper deg å administrere og bruke data effektivt, men hvordan? Cloud computing hjelper med datavitenskap på ulike måter når du ser dypere inn i rollen.

Rollen til cloud computing i datavitenskap

Dataforskere bruker cloud computing av flere grunner. Først og fremst bruker dataforskere cloud computing for lagring. Dette feltet omhandler ofte massive datasett, og skyplattformer gir skalerbar lagring løsninger. På sin side kan dataforskere lagre dataene sine eksternt i stedet for på lokale servere eller harddisker.

"Cloud computing lar deg redusere eller øke ressursene dine uten å overhale eksisterende infrastruktur." 

Dataanalytikere krever også betydelig regnekraft. Med skytjenester får du behandlingsmuligheter på forespørsel. Dette gjør dataforskere i stand til å kjøre komplekse algoritmer uten å eie kraftig maskineri.

I tillegg er mange datavitenskapelige verktøy og programvareplattformer nå skybaserte. Dette betyr at dataforskere kan få tilgang til de nyeste verktøyene uten å installere tung programvare på enhetene sine. Derfor har de alltid de mest oppdaterte ressursene med cloud computing. 

Til slutt, etter hvert som datavitenskapsprosjekter vokser, svinger behovet for ressurser. Det er der cloud computing hjelper. Det gjør det enkelt å skalere, øke eller redusere ressursene dine etter behov. I tillegg kan du gjøre det uten å overhale eksisterende infrastruktur.

Hvorfor Cloud Computing er avgjørende i datavitenskap

Bedrifter bruker cloud computing i datavitenskap på grunn av dens enorme fordeler.

"Cloud computing gir skalerbare løsninger for datavitenskap." 

Forbedrer forretningsytelsen

Viktigheten av cloud computing i datavitenskap ligner på hvordan verden bruker STEAM til utdanning. På samme måte som STEAM-programmer smelter sammen forskjellige disipliner for å gi elever næring til problemer i den virkelige verden, gjør skydatabehandling det samme med datavitenskap. Den konfronterer komplekse forretningsmessige og vitenskapelige problemer. 

En studie fra University of Florida fant det STEAM-programmer forbedret elevenes læring og akademiske prestasjoner. På samme måte øker skyløsninger virksomhetens ytelse gjennom operasjonell effektivitet og raske beslutninger. 

Fordi cloud computing gir skalerbare løsninger for datavitenskap, behandler bedrifter datasett mer effektivt og får innsikt raskere. Derfor kan dataforskere optimalisere beslutningsprosessen og forbedre operasjonell ytelse. 

Forbedrer sikkerheten

En annen grunn til at cloud computing er svært viktig er sikkerhetstiltakene den gir. Skyleverandører investerer tungt i cybersikkerhet, og tilbyr avansert beskyttelse mot datainnbrudd. Med mengden data bedrifter bruker i dag, sikkerhet er et avgjørende aspekt ved oppbevaring og håndtering. Derfor er data analysert i et selskap sikret mot potensielle trusler med cloud computing.

Dessverre kan intern sikkerhet være dyrt eller ikke et alternativ for noen dataforskere. Derfor tilbyr skytjenester en rimelig og tilgjengelig løsning for de som trenger en sikker måte å sikkerhetskopiere dataene sine på.

Kostnadseffektivitet

Bedrifter unngår store forhåndsinvesteringer i infrastruktur ved å bruke skytjenester. I stedet kan de velge pay-as-you-go-modeller, som justerer kostnadene tettere med faktisk bruk. 

I tillegg kan du spare mer penger uten å kjøpe eller vedlikeholde utstyr. Moderne datavitenskap krever mye prosessorkraft, så du kan ha mer penger i lommen når du bruker skytjenester.

"Globale datavolumer kan overstige 180 zettabyte innen 2025." 

Utvider datakapasitet

Cloud computing øker datakapasiteten betydelig. Den gjør dette ved å lagre og behandle store datasett utover det tradisjonelle lokale løsninger kan håndtere. Det forventes globale datavolumer å overstige 180 zettabyte av 2025. 

Ettersom dette beløpet fortsetter å øke, tilbyr skyen en effektiv og kostnadseffektiv måte å bruke og analysere informasjon på. Skyen gjør denne mengden lagring og analyse mulig der det ville vært mer tungvint og kostbart med interne systemer.

Nøkkelskyplattformer for datavitenskap

Som en dataforsker på jakt etter en skytjenesteleverandør, bør du vurdere følgende plattformer som er mest populære i feltet.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) er en toppplattform innen cloud computing. AWS tilbyr en stor pakke med verktøy for datavitenskap, inkludert Amazon Sagemaker for maskinlæring, Redshift for datavarehus og EMR for stordatabehandling. Dets globale nettverk av datasentre sikrer rask datatilgang og skalerbarhet. Derfor er det best for deg, enten du er nybegynner eller en erfaren profesjonell.

Google Cloud Platform

Google Cloud skiller seg ut for sine AI- og maskinlæringsevner. Den har verktøy som BigQuery for sanntidsanalyse og AutoML for brukere uten dyp læringsekspertise. Den sømløse integrasjonen med andre Google-tjenester – sammen med de ulike verktøyene med åpen kildekode – gjør den utmerket for samarbeid. Du og teamet ditt av dataforskere kan jobbe på prosjekter sammen, uansett sted.

Microsoft Azure

Microsofts Azure er en utmerket plattform for sin blanding av løsninger laget for datavitenskap.

"Azure Machine Learning tilbyr en forenklet prosess for å bygge, trene og distribuere maskinlæringsmodeller." 

Med Azure Databricks for big data analytics og Data Factory for dataintegrasjon, gir det et godt laget økosystem for datadrevne initiativer.

Ta sprang innen datavitenskap med cloud computing

Cloud computing er et utmerket verktøy for å håndtere store datamengder. Det hjelper deg å lagre, administrere og forstå det enkelt og effektivt. Med de forskjellige tilgjengelige plattformene er det mulig å bruke den mer effektivt og produktivt. Ettersom du fortsetter å lage og bruke mer data daglig, vil teamarbeidet mellom datavitenskap og cloud computing spille en stor rolle i fremtiden. Å bruke den til å forstå data vil hjelpe deg å ta smartere valg fremover.

Les også Tips for å velge riktige eksempler på maskinlæring

Tidstempel:

Mer fra AIIOT-teknologi