La différence et le lien entre le big data et le cloud computing
Qu'est-ce que le Big Data ?
Le Big Data, également connu sous le nom de big data, fait référence à des actifs d'information massifs, à forte croissance et diversifiés qui nécessitent de nouveaux modèles de traitement pour disposer d'un pouvoir décisionnel, d'une compréhension et de capacités d'optimisation des processus plus forts.
L'importance stratégique de la technologie du Big Data ne réside pas dans la maîtrise d'énormes informations de données, mais dans le traitement professionnel de ces données significatives. En d'autres termes, si l'on compare le Big Data à une industrie, alors la clé pour rendre cette industrie rentable est d'améliorer les « capacités de traitement » des données et d'obtenir la « valeur ajoutée » des données grâce au « traitement ».
Qu'est-ce que le cloud computing ?
Le cloud computing est une méthode informatique basée sur Internet grâce à laquelle des ressources logicielles et matérielles et des informations partagées peuvent être fournies à des ordinateurs et à d'autres appareils à la demande.
Les fournisseurs de cloud computing typiques fournissent souvent des applications commerciales de réseau générales, accessibles via des logiciels tels que des navigateurs ou d'autres services Web, et les logiciels et les données sont stockés sur le serveur. Les services de cloud computing fournissent généralement des applications commerciales en ligne à usage général accessibles via un navigateur, et les logiciels et les données peuvent être stockés dans des centres de données.
La différence conceptuelle entre le big data et le cloud computing :
Le big data fait référence à un scénario d'application dans le contexte de l'Internet mobile et de l'Internet des objets. générer D'énormes quantités de données doivent être traitées et analysées pour extraire des informations précieuses ; le cloud computing est une solution technique qui utilise cette technologie pour résoudre la construction à la demande d'une série d'infrastructures informatiques telles que l'informatique, le stockage et les bases de données. deux ne sont pas au même niveau.
Le lien entre le big data et le cloud computing :
Le big data est un scénario d'application très important du cloud computing, et le cloud computing est à la fois le traitement du big data et l'exploration de données. . Fournit les meilleures solutions techniques.
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Le géant du cloud computing lance une bataille juridique : Amazon poursuit Nokia pour violation de brevet
Jul 31, 2024 pm 12:47 PM
Selon des informations publiées sur ce site le 31 juillet, le géant de la technologie Amazon a poursuivi mardi la société de télécommunications finlandaise Nokia devant le tribunal fédéral du Delaware, l'accusant d'avoir violé plus d'une douzaine de brevets d'Amazon liés à la technologie de cloud computing. 1. Amazon a déclaré dans le procès que Nokia avait abusé des technologies liées à Amazon Cloud Computing Service (AWS), notamment l'infrastructure de cloud computing, les technologies de sécurité et de performance, pour améliorer ses propres produits de services cloud. Amazon a lancé AWS en 2006 et sa technologie révolutionnaire de cloud computing a été développée depuis le début des années 2000, indique la plainte. "Amazon est un pionnier du cloud computing et Nokia utilise désormais les innovations brevetées d'Amazon en matière de cloud computing sans autorisation", indique la plainte. Amazon demande au tribunal une injonction de blocage
Meilleures pratiques de cloud computing C++ : considérations relatives au déploiement, à la gestion et à l'évolutivité
Jun 01, 2024 pm 05:51 PM
Pour parvenir à un déploiement efficace des applications cloud C++, les meilleures pratiques incluent : le déploiement conteneurisé, à l'aide de conteneurs tels que Docker. Utilisez CI/CD pour automatiser le processus de publication. Utilisez le contrôle de version pour gérer les modifications du code. Mettez en œuvre la journalisation et la surveillance pour suivre l’état des applications. Utilisez la mise à l’échelle automatique pour optimiser l’utilisation des ressources. Gérez l’infrastructure des applications avec les services de gestion cloud. Utilisez la mise à l’échelle horizontale et la mise à l’échelle verticale pour ajuster la capacité des applications en fonction de la demande.
Java Cloud Computing : stratégies et étapes de migration vers le cloud
Jun 05, 2024 pm 03:54 PM
La migration vers le cloud Java implique la migration d'applications et de données vers des plates-formes cloud pour bénéficier d'avantages tels que l'évolutivité, l'élasticité et l'optimisation des coûts. Les meilleures pratiques incluent : Évaluer minutieusement l’éligibilité à la migration et les défis potentiels. Migrez par étapes pour réduire les risques. Adoptez les principes du cloud d'abord et créez des applications cloud natives dans la mesure du possible. Utilisez la conteneurisation pour simplifier la migration et améliorer la portabilité. Simplifiez le processus de migration grâce à l'automatisation. Les étapes de migration vers le cloud couvrent la planification et l'évaluation, la préparation de l'environnement cible, la migration des applications, la migration des données, les tests et la validation, ainsi que l'optimisation et la surveillance. En suivant ces pratiques, les développeurs Java peuvent migrer avec succès vers le cloud et profiter des avantages du cloud computing, en atténuant les risques et en garantissant des migrations réussies grâce à des migrations automatisées et par étapes.
Intégration de l'API PHP REST et de la plateforme de cloud computing
Jun 04, 2024 pm 03:52 PM
Les avantages de l'intégration de PHPRESTAPI à la plateforme de cloud computing : évolutivité, fiabilité et élasticité. Étapes : 1. Créez un projet et un compte de service GCP. 2. Installez la bibliothèque GoogleAPIPHP. 3. Initialisez la bibliothèque cliente GCP. 4. Développer les points de terminaison de l'API REST. Bonnes pratiques : utiliser la mise en cache, gérer les erreurs, limiter les taux de requêtes, utiliser HTTPS. Cas pratique : Téléchargez des fichiers sur Google Cloud Storage à l'aide de la bibliothèque client Cloud Storage.
Traitement du Big Data en technologie C++ : Comment utiliser les bases de données en mémoire pour optimiser les performances du Big Data ?
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Dans le traitement du Big Data, l'utilisation d'une base de données en mémoire (telle qu'Aerospike) peut améliorer les performances des applications C++ car elle stocke les données dans la mémoire de l'ordinateur, éliminant ainsi les goulots d'étranglement d'E/S disque et augmentant considérablement les vitesses d'accès aux données. Des cas pratiques montrent que la vitesse de requête lors de l'utilisation d'une base de données en mémoire est plusieurs fois plus rapide que lors de l'utilisation d'une base de données sur disque dur.
Java Cloud Computing : un guide des stratégies de haute disponibilité et de tolérance aux pannes
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Cet article fournit des conseils sur les stratégies de haute disponibilité et de tolérance aux pannes pour les applications de cloud computing Java, y compris les stratégies suivantes : Stratégie de haute disponibilité : équilibrage de charge Mise à l'échelle automatique Déploiement redondant Persistance multirégion Basculement Stratégie de tolérance aux pannes : mécanisme de nouvelle tentative Interruption du circuit Délai d'expiration des opérations idempotentes et Des cas pratiques de gestion des erreurs de rebond démontrent l'application de ces stratégies dans différents scénarios, tels que l'équilibrage de charge et la mise à l'échelle automatique pour faire face aux pics de trafic, le déploiement redondant et le basculement pour améliorer la fiabilité, ainsi que les mécanismes de nouvelle tentative et les opérations idempotentes pour éviter la perte de données.
Framework Java pour solution de calcul parallèle Big Data et Cloud Computing
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Afin de relever efficacement les défis du traitement et de l'analyse du Big Data, le framework Java et les solutions de calcul parallèle de cloud computing fournissent les méthodes suivantes : Framework Java : Apache Spark, Hadoop, Flink et d'autres frameworks sont spécialement utilisés pour traiter le big data, fournissant une distribution distribuée. moteurs, systèmes de fichiers et capacités de traitement de flux. Informatique parallèle dans le cloud : AWS, Azure, GCP et d'autres plates-formes fournissent des ressources informatiques parallèles élastiques et évolutives, telles que EC2, AzureBatch, BigQuery et d'autres services.
Traitement du Big Data en technologie C++ : Comment stocker et récupérer efficacement de grands ensembles de données ?
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Stratégies de stockage et de récupération efficaces pour le traitement du Big Data en C++ : Stratégies de stockage : tableaux et vecteurs (accès rapide), listes chaînées (insertion et suppression dynamiques), tables de hachage (recherche et récupération rapides), bases de données (évolutivité et flexibilité de la gestion des données). ). Compétences de récupération : indexation (recherche rapide d'éléments), recherche binaire (recherche rapide d'ensembles de données ordonnés), table de hachage (recherche rapide).