Introduction au cloud computing pour la science des données – KDnuggets

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Dans le monde d’aujourd’hui, deux forces principales sont apparues pour changer la donne : 

Science des données et cloud computing. 

Imaginez un monde où des quantités colossales de données sont générées chaque seconde. 

Eh bien… vous n'êtes pas obligé d'imaginer… C'est notre monde !

Des interactions sur les réseaux sociaux aux transactions financières, des dossiers de santé aux préférences en matière de commerce électronique, les données sont partout. 

Mais à quoi servent ces données si nous ne pouvons pas en tirer de la valeur ? 

C’est exactement ce que fait la Data Science. 

Et où stockons-nous, traitons-nous et analysons-nous ces données ? 

C’est là que le Cloud Computing brille. 

Embarquons pour un voyage pour comprendre la relation imbriquée entre ces deux merveilles technologiques. 

Essayons de découvrir tout cela ensemble ! 

Science des données ?- L'art de dessiner des informations

La science des données est l’art et la science permettant d’extraire des informations significatives à partir de données vastes et variées.

Il combine l'expertise de divers domaines tels que les statistiques et l'apprentissage automatique pour interpréter les données et prendre des décisions éclairées.

Avec l’explosion des données, le rôle des data scientists est devenu primordial pour transformer les données brutes en or.

Cloud Computing ?- La révolution du stockage numérique

Le cloud computing fait référence à la fourniture à la demande de services informatiques sur Internet.

Que nous ayons besoin de stockage, de puissance de traitement ou de services de base de données, le Cloud Computing offre un environnement flexible et évolutif permettant aux entreprises et aux professionnels de fonctionner sans les frais généraux liés à la maintenance de l'infrastructure physique.

Cependant, la plupart d’entre vous doivent se demander pourquoi sont-ils liés ?

Revenons au début…

Il y a deux raisons principales pour lesquelles le Cloud Computing est devenu un composant essentiel ou complémentaire de la science des données.

#1. L’impérieuse nécessité de collaborer

Au début de leur parcours en science des données, les jeunes professionnels des données commencent généralement par configurer Python et R sur leurs ordinateurs personnels. Par la suite, ils écrivent et exécutent du code à l’aide d’un environnement de développement intégré (IDE) local tel que Jupyter Notebook Application ou RStudio.

Cependant, à mesure que les équipes de science des données se développent et que les analyses avancées deviennent plus courantes, il existe une demande croissante d'outils collaboratifs pour fournir des informations, des analyses prédictives et des systèmes de recommandation.

C’est pourquoi la nécessité d’outils collaboratifs devient primordiale. Ces outils, essentiels pour obtenir des informations, des analyses prédictives et des systèmes de recommandation, sont renforcés par des recherches reproductibles, des outils de bloc-notes et un contrôle des sources de code. L'intégration de plateformes basées sur le cloud amplifie encore ce potentiel de collaboration.

 

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Il est essentiel de noter que la collaboration ne se limite pas aux seules équipes de science des données. 

Il englobe une variété beaucoup plus large de personnes, y compris des parties prenantes telles que des cadres, des chefs de service et d'autres rôles centrés sur les données. 

#2. L'ère du Big Data

Le terme Big Data a gagné en popularité, en particulier parmi les grandes entreprises technologiques. Bien que sa définition exacte reste insaisissable, elle fait généralement référence à des ensembles de données si vastes qu’ils dépassent les capacités des systèmes de bases de données et des méthodes analytiques standards. 

Ces ensembles de données dépassent les limites des outils logiciels et des systèmes de stockage classiques en termes de capture, de stockage, de gestion et de traitement des données dans un délai raisonnable.

Lorsque vous envisagez le Big Data, n’oubliez jamais les 3 V :

• Volume: Fait référence à la quantité de données.
• Grande variété : Indique les divers formats, types et applications analytiques des données.
• Rapidité: Indique la vitesse à laquelle les données évoluent ou sont générées.

Alors que les données continuent de croître, il devient urgent de disposer d’infrastructures plus puissantes et de techniques d’analyse plus efficaces. 

Ces deux principales raisons expliquent donc pourquoi nous, en tant que data scientists, devons aller au-delà des ordinateurs locaux.

Plutôt que de posséder leur propre infrastructure informatique ou leurs propres centres de données, les entreprises et les professionnels peuvent louer l'accès à tout, des applications au stockage, auprès d'un fournisseur de services cloud. 

Cela permet aux entreprises et aux professionnels de payer ce qu'ils consomment lorsqu'ils l'utilisent, au lieu de gérer le coût et la complexité liés à la maintenance d'une infrastructure informatique locale, qui leur est propre. 

Donc, pour faire simple, Cloud Computing La fourniture de services informatiques à la demande, depuis les applications jusqu'au stockage et à la puissance de traitement, est-elle généralement effectuée sur Internet et sur une base de paiement à l'utilisation.

Concernant les fournisseurs les plus courants, je suis presque sûr que vous connaissez tous au moins l’un d’entre eux. Google (Google Cloud), Amazon (Amazon Web Services) et Microsoft (Microsoft Azure) sont les trois technologies cloud les plus courantes et contrôlent la quasi-totalité du marché. 

Le terme nuage cela peut paraître abstrait, mais cela a une signification tangible. 

À la base, le cloud concerne les ordinateurs en réseau partageant des ressources. Considérez Internet comme le réseau informatique le plus étendu, tandis que des exemples plus petits incluent les réseaux domestiques comme le LAN ou le WiFi SSID. Ces réseaux partagent des ressources allant des pages Web au stockage de données.

Dans ces réseaux, les ordinateurs individuels sont appelés nœuds. Ils communiquent à l'aide de protocoles tels que HTTP à diverses fins, notamment les mises à jour de statut et les demandes de données. Souvent, ces ordinateurs ne sont pas sur site mais dans des centres de données équipés d’une infrastructure essentielle.

Avec le prix abordable des ordinateurs et du stockage, il est désormais courant d’utiliser plusieurs ordinateurs interconnectés plutôt qu’une seule centrale coûteuse. Cette approche interconnectée garantit un fonctionnement continu même en cas de panne d'un ordinateur et permet au système de gérer des charges accrues.

Les plateformes populaires telles que Twitter, Facebook et Netflix illustrent les applications basées sur le cloud qui peuvent gérer des millions d'utilisateurs quotidiens sans planter. Lorsque les ordinateurs d’un même réseau collaborent pour atteindre un objectif commun, cela s’appelle un grappe. 

Les clusters, agissant comme une unité unique, offrent des performances, une disponibilité et une évolutivité améliorées.

Informatique distribuée fait référence à un logiciel conçu pour utiliser grappes pour des tâches spécifiques, comme Hadoop et Spark.

Alors… encore une fois… c'est quoi le cloud ? 

Au-delà des ressources partagées, le cloud englobe des serveurs, des services, des réseaux, etc., gérés par une seule entité. 

Bien qu’Internet soit un vaste réseau, ce n’est pas un cloud puisque personne n’en est propriétaire.

Pour résumer, la Data Science et le Cloud Computing sont les deux faces d’une même médaille. 

La Data Science fournit aux professionnels toute la théorie et les techniques nécessaires pour extraire de la valeur des données. 

Le Cloud Computing est celui qui accorde une infrastructure pour stocker et traiter ces mêmes données. 

Alors que le premier nous donne les connaissances nécessaires pour évaluer n’importe quel projet, le second nous donne la faisabilité de l’exécuter.

Ensemble, ils forment un tandem puissant qui favorise l’innovation technologique. 

À mesure que nous avançons, la synergie entre ces deux domaines se renforcera, ouvrant la voie à un avenir davantage axé sur les données.

Embrassez l’avenir, car il est basé sur les données et alimenté par le cloud !
 
 
Joseph Ferrier est un ingénieur analytique de Barcelone. Il est diplômé en génie physique et travaille actuellement dans le domaine de la science des données appliquée à la mobilité humaine. Il est un créateur de contenu à temps partiel axé sur la science et la technologie des données. Vous pouvez le contacter sur LinkedIn, Twitter or Moyenne.
 

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• La source: 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