ডেটা সায়েন্সের জন্য ক্লাউড কম্পিউটিং-এর ভূমিকা - কেডিনুগেটস

দ্বারা চিত্র স্টারলাইন
 

আজকের বিশ্বে, দুটি প্রধান শক্তি গেম-চেঞ্জার হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে: 

ডেটা সায়েন্স এবং ক্লাউড কম্পিউটিং। 

এমন একটি বিশ্বের কল্পনা করুন যেখানে প্রতি সেকেন্ডে প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি হয়। 

আচ্ছা… তোমাকে কল্পনা করতে হবে না… এটা আমাদের পৃথিবী!

সোশ্যাল মিডিয়া ইন্টারঅ্যাকশন থেকে শুরু করে আর্থিক লেনদেন, স্বাস্থ্যসেবা রেকর্ড থেকে ই-কমার্স পছন্দ পর্যন্ত, ডেটা সর্বত্র রয়েছে। 

কিন্তু আমরা যদি মান পেতে না পারি তবে এই ডেটার ব্যবহার কী? 

ডেটা সায়েন্স ঠিক এটাই করে। 

এবং আমরা এই ডেটা কোথায় সংরক্ষণ করি, প্রক্রিয়া করি এবং বিশ্লেষণ করি? 

সেখানেই ক্লাউড কম্পিউটিং জ্বলজ্বল করে। 

আসুন এই দুটি প্রযুক্তিগত বিস্ময়ের মধ্যে জড়িত সম্পর্ক বোঝার জন্য একটি যাত্রা শুরু করি। 

আসুন (চেষ্টা করি) একসাথে এটি আবিষ্কার করার! 

ডেটা সায়েন্স?-?দ্য আর্ট অফ ড্রয়িং ইনসাইটস

ডেটা সায়েন্স হল বিশাল এবং বৈচিত্র্যময় ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করার শিল্প ও বিজ্ঞান।

এটি বিভিন্ন ডোমেন যেমন পরিসংখ্যান, এবং মেশিন লার্নিং থেকে ডেটা ব্যাখ্যা করতে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার দক্ষতাকে একত্রিত করে।

ডেটা বিস্ফোরণের সাথে সাথে, কাঁচা ডেটাকে সোনায় পরিণত করার ক্ষেত্রে ডেটা বিজ্ঞানীদের ভূমিকা সর্বাধিক হয়ে উঠেছে।

ক্লাউড কম্পিউটিং?-?ডিজিটাল স্টোরেজ বিপ্লব

ক্লাউড কম্পিউটিং ইন্টারনেটের মাধ্যমে কম্পিউটিং পরিষেবাগুলির অন-ডিমান্ড ডেলিভারি বোঝায়।

আমাদের স্টোরেজ, প্রসেসিং পাওয়ার, বা ডাটাবেস পরিষেবার প্রয়োজন হোক না কেন, ক্লাউড কম্পিউটিং ব্যবসা এবং পেশাদারদের জন্য ভৌত অবকাঠামো বজায় রাখার ওভারহেড ছাড়াই পরিচালনা করার জন্য একটি নমনীয় এবং মাপযোগ্য পরিবেশ সরবরাহ করে।

যাইহোক, আপনাদের মধ্যে অনেকেই নিশ্চয়ই ভাবছেন যে এগুলো কেন সম্পর্কিত?

চলুন শুরুতে ফিরে যাই...

দুটি প্রধান কারণ ক্লাউড কম্পিউটিং ডেটা সায়েন্সের একটি গুরুত্বপূর্ণ?-? বা পরিপূরক?-? উপাদান হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে।

#1 সহযোগিতার অপরিহার্য প্রয়োজন

তাদের ডেটা সায়েন্স যাত্রার শুরুতে, জুনিয়র ডেটা পেশাদাররা সাধারণত তাদের ব্যক্তিগত কম্পিউটারে Python এবং R সেট আপ করে শুরু করে। পরবর্তীকালে, তারা জুপিটার নোটবুক অ্যাপ্লিকেশন বা আরএসটুডিওর মতো স্থানীয় ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট (আইডিই) ব্যবহার করে কোড লিখে এবং চালায়।

যাইহোক, যেহেতু ডেটা সায়েন্স দলগুলি প্রসারিত হয় এবং উন্নত বিশ্লেষণগুলি আরও সাধারণ হয়ে ওঠে, অন্তর্দৃষ্টি, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং সুপারিশ সিস্টেমগুলি সরবরাহ করার জন্য সহযোগী সরঞ্জামগুলির একটি ক্রমবর্ধমান চাহিদা রয়েছে৷

এই কারণেই সহযোগিতামূলক সরঞ্জামগুলির প্রয়োজনীয়তা সর্বাধিক হয়ে ওঠে। এই সরঞ্জামগুলি, অন্তর্দৃষ্টি, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং সুপারিশ সিস্টেমগুলি অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয়, পুনরুত্পাদনযোগ্য গবেষণা, নোটবুক সরঞ্জাম এবং কোড উত্স নিয়ন্ত্রণ দ্বারা শক্তিশালী হয়। ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলির একীকরণ এই সহযোগিতামূলক সম্ভাবনাকে আরও বাড়িয়ে তোলে।

 

দ্বারা চিত্র ম্যাক্রোভেক্টর
 

এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে সহযোগিতা শুধুমাত্র ডেটা সায়েন্স টিমের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। 

এটি অনেক বিস্তৃত লোকেদের অন্তর্ভুক্ত করে, যার মধ্যে স্টেকহোল্ডার যেমন এক্সিকিউটিভ, বিভাগীয় নেতা এবং অন্যান্য ডেটা-কেন্দ্রিক ভূমিকা রয়েছে। 

#2। বিগ ডেটার যুগ

মেয়াদ বড় ডেটা জনপ্রিয়তা বৃদ্ধি পেয়েছে, বিশেষ করে বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলির মধ্যে। যদিও এর সঠিক সংজ্ঞা অধরা থেকে যায়, এটি সাধারণত ডেটাসেটগুলিকে বোঝায় যেগুলি এত বিশাল যে তারা স্ট্যান্ডার্ড ডাটাবেস সিস্টেম এবং বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতির ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায়। 

এই ডেটাসেটগুলি যুক্তিসঙ্গত সময়সীমার মধ্যে ডেটা ক্যাপচার, সঞ্চয়, পরিচালনা এবং প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে সাধারণ সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম এবং স্টোরেজ সিস্টেমের সীমা অতিক্রম করে।

বিগ ডেটা বিবেচনা করার সময়, সর্বদা 3 V এর কথা মনে রাখবেন:

• ভলিউম: তথ্যের নিছক পরিমাণ বোঝায়।
• বিভিন্নতা: তথ্যের বিভিন্ন বিন্যাস, প্রকার এবং বিশ্লেষণাত্মক প্রয়োগের দিকে নির্দেশ করে।
• বেগ: যে গতিতে ডেটা বিকশিত হয় বা উত্পন্ন হয় তা নির্দেশ করে।

ডেটা বাড়তে থাকায়, আরও শক্তিশালী অবকাঠামো এবং আরও দক্ষ বিশ্লেষণ কৌশল থাকা জরুরি। 

সুতরাং এই দুটি প্রধান কারণ কেন আমাদের?-?ডাটা বিজ্ঞানী হিসাবে?-?স্থানীয় কম্পিউটারের বাইরে স্কেল করা দরকার।

তাদের নিজস্ব কম্পিউটিং অবকাঠামো বা ডেটা সেন্টারের মালিকানার পরিবর্তে, কোম্পানি এবং পেশাদাররা ক্লাউড পরিষেবা প্রদানকারীর কাছ থেকে অ্যাপ্লিকেশন থেকে স্টোরেজ পর্যন্ত যেকোনো কিছুর অ্যাক্সেস ভাড়া নিতে পারে। 

এটি কোম্পানি এবং পেশাদারদের তারা যা ব্যবহার করে তার জন্য অর্থ প্রদান করতে দেয় যখন তারা এটি ব্যবহার করে, তাদের নিজস্ব একটি স্থানীয় আইটি অবকাঠামো বজায় রাখার খরচ এবং জটিলতা মোকাবেলা করার পরিবর্তে। 

সুতরাং এটি সহজভাবে বলতে, ক্লাউড কম্পিউটিং অন-ডিমান্ড কম্পিউটিং পরিষেবা সরবরাহ করা হয়?-?অ্যাপ্লিকেশন থেকে স্টোরেজ এবং প্রসেসিং পাওয়ার?-?সাধারণত ইন্টারনেটের মাধ্যমে এবং আপনি-যাতে-বেসে-বেসে-বেসে-বেসে।

সবচেয়ে সাধারণ প্রদানকারীদের সম্পর্কে, আমি নিশ্চিত যে আপনি তাদের মধ্যে অন্তত একজনের সাথে পরিচিত। গুগল (গুগল ক্লাউড), অ্যামাজন (অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস) এবং মাইক্রোসফ্ট (মাইক্রোসফ্ট আজুর তিনটি সবচেয়ে সাধারণ ক্লাউড প্রযুক্তি হিসাবে দাঁড়িয়েছে এবং প্রায় সমস্ত বাজার নিয়ন্ত্রণ করে। 

মেয়াদ মেঘ বিমূর্ত শব্দ হতে পারে, কিন্তু এটি একটি বাস্তব অর্থ আছে. 

এর মূল অংশে, ক্লাউড হল নেটওয়ার্কযুক্ত কম্পিউটারের সম্পদ শেয়ার করার বিষয়ে। ইন্টারনেটকে সবচেয়ে বিস্তৃত কম্পিউটার নেটওয়ার্ক হিসাবে ভাবুন, যখন ছোট উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে LAN বা WiFi SSID এর মতো হোম নেটওয়ার্ক। এই নেটওয়ার্কগুলি ওয়েব পৃষ্ঠা থেকে ডেটা স্টোরেজ পর্যন্ত সম্পদ ভাগ করে।

এই নেটওয়ার্কগুলিতে, পৃথক কম্পিউটার বলা হয় নোড. তারা স্ট্যাটাস আপডেট এবং ডেটা অনুরোধ সহ বিভিন্ন উদ্দেশ্যে HTTP এর মত প্রোটোকল ব্যবহার করে যোগাযোগ করে। প্রায়শই, এই কম্পিউটারগুলি সাইটে থাকে না তবে প্রয়োজনীয় পরিকাঠামো দিয়ে সজ্জিত ডেটা সেন্টারে থাকে।

কম্পিউটার এবং স্টোরেজের সামর্থ্যের সাথে, এখন একটি ব্যয়বহুল পাওয়ার হাউসের পরিবর্তে একাধিক আন্তঃসংযুক্ত কম্পিউটার ব্যবহার করা সাধারণ। এই আন্তঃসংযুক্ত পদ্ধতি একটি কম্পিউটার ব্যর্থ হলেও অবিচ্ছিন্ন অপারেশন নিশ্চিত করে এবং সিস্টেমটিকে বর্ধিত লোড পরিচালনা করতে দেয়।

টুইটার, ফেসবুক এবং নেটফ্লিক্সের মতো জনপ্রিয় প্ল্যাটফর্মগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির উদাহরণ দেয় যা ক্র্যাশ ছাড়াই লক্ষ লক্ষ দৈনিক ব্যবহারকারীদের পরিচালনা করতে পারে। যখন একই নেটওয়ার্কের কম্পিউটারগুলি একটি সাধারণ লক্ষ্যের জন্য সহযোগিতা করে, তখন একে বলা হয় a গুচ্ছ. 

ক্লাস্টারগুলি, একটি একক ইউনিট হিসাবে কাজ করে, উন্নত কর্মক্ষমতা, প্রাপ্যতা এবং মাপযোগ্যতা প্রদান করে।

ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং ব্যবহার করার জন্য ডিজাইন করা সফ্টওয়্যার বোঝায় ক্লাস্টার নির্দিষ্ট কাজের জন্য, যেমন Hadoop এবং Spark।

তাই… আবার… মেঘ কি? 

শেয়ার্ড রিসোর্সের বাইরে, ক্লাউড সার্ভার, পরিষেবা, নেটওয়ার্ক এবং আরও অনেক কিছুকে একক সত্তা দ্বারা পরিচালিত করে। 

যদিও ইন্টারনেট একটি বিশাল নেটওয়ার্ক, এটি একটি ক্লাউড নয় কারণ কোনো একক পক্ষ এটির মালিক নয়৷

সংক্ষেপে বলতে গেলে, ডেটা সায়েন্স এবং ক্লাউড কম্পিউটিং একই মুদ্রার দুটি দিক। 

ডেটা সায়েন্স পেশাদারদের ডেটা থেকে মূল্য বের করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত তত্ত্ব এবং কৌশল সরবরাহ করে। 

ক্লাউড কম্পিউটিং হল এই একই ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়া করার জন্য অবকাঠামো প্রদান করে। 

প্রথমটি আমাদের যে কোনও প্রকল্পের মূল্যায়ন করার জ্ঞান দেয়, দ্বিতীয়টি আমাদের এটি কার্যকর করার সম্ভাব্যতা দেয়।

একসাথে, তারা একটি শক্তিশালী টেন্ডেম গঠন করে যা প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করছে। 

আমরা যতই এগিয়ে যাব, এই দুইয়ের মধ্যে সমন্বয় আরও শক্তিশালী হবে, আরও ডেটা-চালিত ভবিষ্যতের পথ প্রশস্ত করবে।

ভবিষ্যৎকে আলিঙ্গন করুন, কারণ এটি ডেটা-চালিত এবং ক্লাউড-চালিত!
 
 
জোসেপ ফেরার বার্সেলোনার একজন বিশ্লেষণী প্রকৌশলী। তিনি পদার্থবিদ্যা প্রকৌশলে স্নাতক হয়েছেন এবং বর্তমানে মানুষের গতিশীলতার জন্য প্রয়োগ করা ডেটা সায়েন্স ক্ষেত্রে কাজ করছেন। তিনি একজন খণ্ডকালীন বিষয়বস্তু নির্মাতা যিনি ডেটা বিজ্ঞান এবং প্রযুক্তির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেন। আপনি তার সাথে যোগাযোগ করতে পারেন লিঙ্কডইন, Twitter or মধ্যম.
 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/introduction-to-cloud-computing-for-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=introduction-to-cloud-computing-for-data-science