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 分野における最大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。 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すでに浸透し、相互に融合しています。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。 以下に、3 つの関連性と相違点をまとめます。 1. 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の違い ビッグデータは、膨大なデータの保存、処理、分析に重点を置き、膨大なデータから価値を発見して生産や生活に役立てます。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。 2. 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のつながり 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。 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を構成します。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なく、ビッグデータの時代はそれほど早くは来ないでしょう。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。 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、社会の生産と生活のあらゆる分野にさらに貢献するために、今後も相互に促進し影響を及ぼし続けます。 |
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