Trang chủ Thế giới nói gì Dữ liệu lớn và Điện toán đám mây: sự kết hợp hoàn...

Dữ liệu lớn và Điện toán đám mây: sự kết hợp hoàn hảo

Cùng sự phát triển nhanh chóng của phần mềm dạng dịch vụ (Software as a Service – SaaS), việc cập nhật các phương pháp tối ưu nhất liên quan đến cơ sở hạ tầng đám mây và các loại dữ liệu có thể được lưu trữ với số lượng lớn là rất quan trọng. Dưới đây là những phân tích về sự khác biệt giữa điện toán đám mây và dữ liệu lớn, mối quan hệ giữa chúng và lý do tại sao hai khái niệm này tạo nên một sự kết hợp hoàn hảo.

Sự kết hợp dữ liệu lớn và điện toán đám mây (Ảnh: Whizlabs)

Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Điện toán đám mây

Dù là những thuật ngữ khác nhau về mặt kĩ thuật, Dữ liệu lớn và Điện toán đám mây vẫn thường xuất hiện song hành trong nhiều văn bản khoa học công nghệ, bởi chúng tương tác đồng bộ với nhau.

Về cơ bản, Dữ liệu lớn đề cập đến tập hợp dữ liệu được thu thập, trong khi khái niệm “Đám mây” chỉ một tập hợp các máy chủ công suất cao từ một trong nhiều nhà cung cấp. Họ thường có thể xem và truy vấn các tập dữ liệu lớn nhanh hơn nhiều so với một máy tính tiêu chuẩn. Tựu chung lại, Điện toán đám mây là cơ chế lấy dữ liệu từ xa và thực hiện bất kỳ hoạt động nào được chỉ định trên dữ liệu đó.

Vai trò – mối quan hệ giữa Dữ liệu lớn và Điện toán đám mây

Các nhà cung cấp Điện toán đám mây thường sử dụng mô hình phần mềm dạng dịch vụ (Software as a Service) để giúp khách hàng dễ dàng xử lý dữ liệu. Thông thường, một bảng điều khiển có thể thực hiện các lệnh và thông số chuyên biệt có sẵn, nhưng điều này cũng có thể được thực hiện từ giao diện người dùng của trang web. Một số sản phẩm bao gồm trong gói này là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, bộ chứa và máy ảo dựa trên đám mây, hệ thống quản lý danh tính, các khả năng của học máy, v.v.

Ngược lại, dữ liệu lớn được tạo ra từ các hệ thống dựa trên mạng. Nó có thể ở định dạng chuẩn hoặc không chuẩn. Trong trường hợp thứ hai, trí tuệ nhân tạo từ các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây sẽ được sử dụng tăng cường nhằm chuẩn hóa dữ liệu. Trên cơ sở đó, dữ liệu có thể được khai thác thông qua nền tảng đám mây và được đưa vào sử dụng đa mục đích.

Như vậy, cơ sở hạ tầng đám mây cho phép xử lý Dữ liệu lớn theo thời gian thực, thậm chí trong một khoảng thời gian giới hạn ở quá khứ.

Dữ liệu lớn và Điện toán đám mây: sự kết hợp hoàn hảo

Như đã biết, hoàn toàn có khả năng tích hợp dữ liệu lớn và điện toán đám mây. Thực tế, nếu chỉ tồn tại riêng rẽ, tiềm năng khổng lồ của Dữ liệu lớn sẽ không được khai thác triệt để. Hơn nữa, sử dụng máy tính đơn thuần để phân tích tệp dữ liệu khổng lồ là việc tưởng chừng như không thể.

Tuy nhiên, Điện toán đám mây lại cho phép chúng ta sử dụng cơ sở hạ tầng tiên tiến nhất, cũng như tiết kiệm và tối ưu hóa nguồn lực và kinh phí dành cho tác vụ phân tích dữ liệu. Mặt khác, dữ liệu lớn đồng thời là động lực thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng điện toán. Nếu không có dữ liệu lớn, chắc chắn số lượng ứng dụng điện toán đám mây sẽ ít hơn rất nhiều so với hiện tại. Cũng cần lưu ý thêm rằng, các ứng dụng này cũng được coi là nguồn quan trọng cho sự bùng nổ của dữ liệu lớn.

Nói tóm lại, các dịch vụ điện toán đám mây đa phần tồn tại nhờ dữ liệu lớn. Tương tự, lý do duy nhất để chúng ta khai thác tiềm năng của dữ liệu lớn chính là nhờ sự tồn tại của các dịch vụ có khả năng thu thập và giải mã dữ liệu chỉ trong vài giây đồng hồ. Do đó, có thể nói, hai khái niệm dữ liệu lớn và điện toán đám mây tạo nên một sự kết hợp hoàn hảo, không thể tách rời.

Tổng kết

Cuối cùng, cần khẳng định lại rằng cả dữ liệu lớn và điện toán đám mây đều là những nhân tố không thể thiếu trong một xã hội số. Cả hai liên kết, tích hợp với nhau, cho phép những cá nhân, tổ chức có ý tưởng tuyệt vời nhưng nguồn lực hạn chế, tiếp cận gần hơn đến cơ hội thành công trong kinh doanh.

(Nguồn: insideBigdata)

BÀI MỚI NHẤT

Giảm chiều dữ liệu để tăng hiệu quả của mô hình AI

Các tập dữ liệu đa chiều (high-dimensionality datasets) hiện là tài nguyên quý giúp tổ chức nghiên cứu giải quyết những vấn đề phức...

Dữ liệu tổng hợp: Tất cả những điều bạn nên biết

Synthetic Data (Dữ liệu tổng hợp) đang ngày càng được sử dụng phổ biến, bởi nó tiết kiệm chi phí sản xuất, đồng thời...

10 kho dữ liệu mở dành cho cộng đồng Xử lý ảnh y tế

Một trong những thử thách lớn nhất hiện nay đối với cộng đồng AI nói chung, Xử lý ảnh y tế nói riêng chính...

Giám đốc Khoa học VinBigdata chia sẻ cách khai thác dữ liệu trong kỷ nguyên số

Ngày 08/01/2021, GS. Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata đã có bài giảng đại chúng về...

BÀI ĐỌC NHIỀU

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...

Data Lake và Data Warehouse: Đâu là lựa chọn phù hợp?

Data Lake và Data Warehouse là hai khái niệm hay bị nhầm lẫn trong dữ liệu lớn, song thực tế, điểm chung duy nhất...

Ảo hóa dữ liệu: bước đột phá của hồ dữ liệu

Khác với Kho dữ liệu (Data Warehouse) - nơi phát triển các lược đồ và phân cấp trước khi  lưu trữ dữ liệu, hồ...

Y học chính xác và căn bệnh ung thư

Theo BIS Research, tổng doanh thu toàn cầu của Y học chính xác được dự đoán sẽ tăng từ 43,59 tỷ USD lên mức...