คลาวด์คอมพิวติ้งเป็นกระดูกสันหลังของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลมีอยู่ทุกที่และมาในปริมาณมาก การเข้าใจทุกอย่างสามารถนำไปสู่การค้นพบที่น่าอัศจรรย์และการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น แต่หากต้องการทำเช่นนี้ คุณต้องมีเครื่องมืออันทรงพลัง นั่นคือจุดที่การประมวลผลแบบคลาวด์มีผลบังคับใช้ ช่วยให้คุณจัดการและใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่จะเป็นอย่างไร? การประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยในด้านวิทยาการข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เมื่อคุณพิจารณาบทบาทของมันให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

บทบาทของคลาวด์คอมพิวติ้งในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้การประมวลผลแบบคลาวด์ด้วยเหตุผลหลายประการ ประการแรกและสำคัญที่สุด นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้การประมวลผลแบบคลาวด์เพื่อจัดเก็บข้อมูล ฟิลด์นี้มักจะเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และ แพลตฟอร์มคลาวด์ให้พื้นที่เก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ โซลูชั่น ในทางกลับกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถจัดเก็บข้อมูลของตนจากระยะไกล แทนที่จะเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์หรือฮาร์ดไดรฟ์ภายในเครื่อง

“การประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยให้คุณลดหรือเพิ่มทรัพยากรโดยไม่ต้องยกเครื่องโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่” 

นักวิเคราะห์ข้อมูลยังต้องการพลังในการคำนวณที่สำคัญอีกด้วย ด้วยบริการคลาวด์ คุณจะได้รับความสามารถในการประมวลผลตามความต้องการ ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถรันอัลกอริธึมที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องมีเครื่องจักรอันทรงพลัง

นอกจากนี้ เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์จำนวนมากยังใช้งานบนคลาวด์อีกด้วย ซึ่งหมายความว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าถึงเครื่องมือล่าสุดได้โดยไม่ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์จำนวนมากลงในอุปกรณ์ของตน ดังนั้นพวกเขาจึงมีทรัพยากรที่ทันสมัยที่สุดอยู่เสมอด้วยการประมวลผลแบบคลาวด์ 

สุดท้ายนี้ เมื่อโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลเติบโตขึ้น ความต้องการทรัพยากรก็มีความผันผวน นั่นคือจุดที่การประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยเหลือ ช่วยให้ปรับขนาด เพิ่ม หรือลดทรัพยากรของคุณได้ง่ายตามต้องการ นอกจากนี้คุณยังสามารถทำได้โดยไม่ต้องยกเครื่องโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่

เหตุใด Cloud Computing จึงมีความสำคัญในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ธุรกิจต่างๆ ใช้การประมวลผลแบบคลาวด์ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเนื่องจากมีประโยชน์มากมาย

“การประมวลผลแบบคลาวด์มอบโซลูชันที่ปรับขนาดได้สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล” 

เพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจ

ความสำคัญของการประมวลผลแบบคลาวด์ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นคล้ายคลึงกับวิธีที่โลกใช้ STEAM เพื่อการศึกษา เช่นเดียวกับโปรแกรม STEAM ที่หลอมรวมสาขาวิชาที่แตกต่างกันเพื่อดูแลนักเรียนเกี่ยวกับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง การประมวลผลแบบคลาวด์ก็ทำเช่นเดียวกันกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เผชิญกับปัญหาทางธุรกิจและวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน 

จากการศึกษาของมหาวิทยาลัยฟลอริดาพบว่า โปรแกรม STEAM ช่วยเพิ่มการเรียนรู้ของนักเรียน และผลการเรียน ในทำนองเดียวกัน โซลูชันระบบคลาวด์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจผ่านประสิทธิภาพการดำเนินงานและการตัดสินใจที่รวดเร็ว 

เนื่องจากการประมวลผลแบบคลาวด์มอบโซลูชันที่ปรับขนาดได้สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ธุรกิจจึงประมวลผลชุดข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และรับข้อมูลเชิงลึกได้เร็วขึ้น ดังนั้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการตัดสินใจและปรับปรุงประสิทธิภาพการปฏิบัติงาน 

ปรับปรุงความปลอดภัย

อีกเหตุผลหนึ่งที่การประมวลผลแบบคลาวด์มีความสำคัญอย่างมากก็คือมาตรการรักษาความปลอดภัยที่มีให้ ผู้ให้บริการคลาวด์ลงทุนอย่างมากในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยเสนอการป้องกันขั้นสูงจากการละเมิดข้อมูล ด้วยปริมาณข้อมูลที่ธุรกิจใช้ในปัจจุบัน การรักษาความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญ เมื่อจัดเก็บและจัดการ ดังนั้นข้อมูลที่วิเคราะห์ในบริษัทจึงปลอดภัยจากภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นด้วยคลาวด์คอมพิวติ้ง

น่าเสียดายที่การรักษาความปลอดภัยภายในองค์กรอาจมีราคาแพงหรือไม่ใช่ตัวเลือกสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลบางคน ดังนั้น บริการคลาวด์จึงนำเสนอโซลูชันราคาประหยัดและเข้าถึงได้สำหรับผู้ที่ต้องการวิธีสำรองข้อมูลที่ปลอดภัย

ลดค่าใช้จ่าย

ธุรกิจหลบเลี่ยงการลงทุนจำนวนมากล่วงหน้าในโครงสร้างพื้นฐานโดยใช้บริการคลาวด์ แต่พวกเขาสามารถเลือกใช้โมเดลแบบจ่ายตามการใช้งานจริง ซึ่งจัดต้นทุนให้ใกล้เคียงกับการใช้งานจริงมากขึ้น 

นอกจากนี้ คุณยังสามารถประหยัดเงินได้มากขึ้นโดยไม่ต้องซื้อหรือบำรุงรักษาอุปกรณ์ วิทยาการข้อมูลสมัยใหม่ต้องใช้พลังในการประมวลผลสูง ดังนั้นคุณจึงสามารถประหยัดเงินในกระเป๋าได้มากขึ้นเมื่อใช้บริการคลาวด์

“ปริมาณข้อมูลทั่วโลกอาจเกิน 180 เซ็ตตะไบต์ภายในปี 2025” 

ขยายความจุข้อมูล

การประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยเพิ่มความจุข้อมูลได้อย่างมาก โดยจัดเก็บและประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่เกินกว่าที่โซลูชันภายในองค์กรแบบเดิมจะสามารถรองรับได้ คาดว่าจะมีปริมาณข้อมูลทั่วโลก เกิน 180 เซตตะไบต์ โดย 2025 

เนื่องจากจำนวนนี้ยังคงเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ระบบคลาวด์จึงนำเสนอวิธีการใช้และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่า ระบบคลาวด์ทำให้พื้นที่จัดเก็บและการวิเคราะห์จำนวนเท่านี้เป็นไปได้ ในกรณีที่ระบบภายในองค์กรจะยุ่งยากและมีค่าใช้จ่ายสูง

แพลตฟอร์มคลาวด์ที่สำคัญสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังมองหาผู้ให้บริการระบบคลาวด์ ให้พิจารณาแพลตฟอร์มต่อไปนี้ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในสาขานี้

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) เป็นแพลตฟอร์มชั้นนำในการประมวลผลแบบคลาวด์ AWS นำเสนอชุดเครื่องมือขนาดใหญ่สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึง Amazon Sagemaker สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง, Redshift สำหรับคลังข้อมูล และ EMR สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เครือข่ายศูนย์ข้อมูลทั่วโลกช่วยให้มั่นใจได้ถึงการเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็วและความสามารถในการปรับขนาด ดังนั้นจึงเป็นการดีที่สุดสำหรับคุณ ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือมืออาชีพที่มีประสบการณ์ก็ตาม

Google Cloud Platform

Google Cloud โดดเด่นด้วยความสามารถด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง มีเครื่องมืออย่าง BigQuery สำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และ AutoML สำหรับผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้เชิงลึก การผสานรวมอย่างราบรื่นกับบริการอื่นๆ ของ Google — พร้อมด้วยเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่หลากหลาย — ทำให้การทำงานร่วมกันเป็นเลิศ คุณและทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานในโครงการร่วมกันได้ไม่ว่าจะอยู่ที่ใดก็ตาม

Microsoft Azure

Azure ของ Microsoft เป็นแพลตฟอร์มที่ยอดเยี่ยมสำหรับการผสมผสานโซลูชันที่สร้างขึ้นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

“Azure Machine Learning นำเสนอกระบวนการที่เรียบง่ายสำหรับการสร้าง การฝึกอบรม และการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง” 

ด้วย Azure Databricks สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และ Data Factory สำหรับการรวมข้อมูล ทำให้เกิดระบบนิเวศที่สร้างมาอย่างดีสำหรับความคิดริเริ่มที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ก้าวกระโดดในวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วยการประมวลผลแบบคลาวด์

การประมวลผลแบบคลาวด์เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการข้อมูลปริมาณมาก ช่วยให้คุณจัดเก็บ จัดการ และทำความเข้าใจได้ง่ายและมีประสิทธิภาพ ด้วยแพลตฟอร์มที่หลากหลาย คุณจึงสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น เมื่อคุณสร้างและใช้ข้อมูลมากขึ้นทุกวัน การทำงานเป็นทีมระหว่างวิทยาการข้อมูลและการประมวลผลแบบคลาวด์จะมีบทบาทสำคัญในอนาคต การใช้ข้อมูลนี้เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

อ่านได้ด้วย เคล็ดลับในการเลือกตัวอย่างแมชชีนเลิร์นนิงที่เหมาะสม

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ChartPrime. ยกระดับเกมการซื้อขายของคุณด้วย ChartPrime เข้าถึงได้ที่นี่.
• BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.aiiottalk.com/cloud-computing-the-backbone-of-data-science/