クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネットのつながり

モノのインターネットのセンサーによって継続的に生成される大量のデータは、ビッグデータの重要なソースとなります。モノのインターネットの急速な発展がなければ、データの生成方法、つまり手動生成段階から自動生成段階への変化は起こらず、ビッグデータの時代がこれほど早く到来することもなかったでしょう。同時に、モノのインターネットは、モノのインターネットのビッグデータの保存、分析、処理を実現するために、クラウドコンピューティングとビッグデータ技術に依存する必要があります。では、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、モノのインターネットの関係とは何でしょうか?

クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネットのつながり

クラウド コンピューティング、ビッグ データ、モノのインターネットは、IT 分野における最新の技術開発トレンドを表しています。これら 3 つはそれぞれ異なり、関連しています。クラウド コンピューティングには、もともと 2 つの主な意味がありました。1 つは、Google の GFS や MapReduce に代表される大規模分散並列コンピューティング技術です。もう1つは、Amazonの仮想マシンやオブジェクトストレージに代表される「オンデマンドレンタル」ビジネスモデルです。

ビッグデータの概念の導入により、クラウドコンピューティングにおける分散コンピューティング技術がビッグデータ技術に頻繁に取り入れられるようになりました。クラウド コンピューティングという場合、基盤となる基本的な IT リソースの統合と最適化、および IT リソースをサービス形式 (Iaas、PaaS、SaaS など) で提供するビジネス モデルを指します。

クラウド コンピューティングとビッグ データの概念の誕生から現在に至るまで、両者の関係は非常に微妙で、切り離せないものであると同時に非常に異なっています。したがって、クラウド コンピューティングとビッグ データを分離して、まったく異なる 2 つのテクノロジーとして見ることはできません。また、モノのインターネットは、クラウドコンピューティングやビッグデータと共存する技術でもあります。

つながりと違い:

1. 接続: 全体として、ビッグデータ、クラウド コンピューティング、モノのインターネットは相互に補完し合います。ビッグデータはクラウドコンピューティングに根ざしています。ビッグデータ分析のための多くのテクノロジーはクラウド コンピューティングから生まれています。クラウド コンピューティングの分散データ ストレージおよび管理システム (分散ファイル システムや分散データベース システムを含む) は、大量のデータのストレージおよび管理機能を提供します。分散並列処理フレームワーク MapReduce は、大規模なデータ分析機能を提供します。これらのクラウド コンピューティング テクノロジのサポートがなければ、ビッグ データ分析は不可能になります。それどころか、ビッグデータはクラウドコンピューティングに「活用の場」を提供します。ビッグデータを「訓練の場」として利用しなければ、クラウドコンピューティング技術がいかに進歩しても、その応用価値を引き出すことはできません。

2. 違い: ビッグデータは、大量のデータの保存、処理、分析に重点を置き、大量のデータから価値を発見して生産と生活に役立てます。クラウドコンピューティングは、本質的には、さまざまな IT リソースを統合および最適化し、ネットワークを通じてサービスの形でユーザーに安価に提供することを目的としています。モノのインターネットの開発目標は、あらゆるモノの接続を実現することであり、アプリケーションの革新はモノのインターネットの発展の中核です。

まとめると、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、モノのインターネットは相互に浸透し、統合されています。これらは、同時に多くのアプリケーション シナリオで見られます。今後も、3 社は互いに促進し、影響を与え合いながら、社会の生産と生活のあらゆる分野に貢献していきます。