डेटा विज्ञान के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग का परिचय - केडीनगेट्स

छवि द्वारा स्टार लाइन
 

आज की दुनिया में, दो मुख्य ताकतें गेम-चेंजर के रूप में उभरी हैं: 

डेटा साइंस और क्लाउड कंप्यूटिंग। 

एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहां हर सेकंड भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है। 

ख़ैर... आपको कल्पना करने की ज़रूरत नहीं है... यह हमारी दुनिया है!

सोशल मीडिया इंटरैक्शन से लेकर वित्तीय लेनदेन तक, हेल्थकेयर रिकॉर्ड से लेकर ई-कॉमर्स प्राथमिकताओं तक, डेटा हर जगह है। 

लेकिन अगर हमें मूल्य नहीं मिल सका तो इस डेटा का क्या उपयोग है? 

डेटा साइंस बिल्कुल यही करता है। 

और हम इस डेटा को कहां संग्रहीत, संसाधित और विश्लेषण करते हैं? 

यहीं पर क्लाउड कंप्यूटिंग चमकती है। 

आइए इन दो तकनीकी चमत्कारों के बीच परस्पर जुड़े संबंधों को समझने के लिए एक यात्रा शुरू करें। 

आइए (कोशिश करें) इसे एक साथ खोजने का! 

डेटा साइंस?-?ड्राइंग इनसाइट्स की कला

डेटा साइंस विशाल और विविध डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने की कला और विज्ञान है।

यह डेटा की व्याख्या करने और सूचित निर्णय लेने के लिए सांख्यिकी और मशीन लर्निंग जैसे विभिन्न डोमेन से विशेषज्ञता को जोड़ती है।

डेटा के विस्फोट के साथ, कच्चे डेटा को सोने में बदलने में डेटा वैज्ञानिकों की भूमिका सर्वोपरि हो गई है।

क्लाउड कंप्यूटिंग?-?डिजिटल स्टोरेज क्रांति

क्लाउड कंप्यूटिंग का तात्पर्य इंटरनेट पर कंप्यूटिंग सेवाओं की ऑन-डिमांड डिलीवरी से है।

चाहे हमें भंडारण, प्रसंस्करण शक्ति, या डेटाबेस सेवाओं की आवश्यकता हो, क्लाउड कंप्यूटिंग व्यवसायों और पेशेवरों को भौतिक बुनियादी ढांचे को बनाए रखने के ओवरहेड के बिना काम करने के लिए एक लचीला और स्केलेबल वातावरण प्रदान करता है।

हालाँकि, आप में से अधिकांश लोग सोच रहे होंगे कि वे संबंधित क्यों हैं?

चलिए शुरुआत पर वापस चलते हैं...

क्लाउड कंप्यूटिंग डेटा साइंस के एक महत्वपूर्ण या पूरक घटक के रूप में उभरने के दो मुख्य कारण हैं।

#1. सहयोग की नितांत आवश्यकता है

अपनी डेटा विज्ञान यात्रा की शुरुआत में, जूनियर डेटा पेशेवर आमतौर पर अपने व्यक्तिगत कंप्यूटर पर पायथन और आर स्थापित करके शुरुआत करते हैं। इसके बाद, वे ज्यूपिटर नोटबुक एप्लिकेशन या आरस्टूडियो जैसे स्थानीय एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) का उपयोग करके कोड लिखते और चलाते हैं।

हालाँकि, जैसे-जैसे डेटा विज्ञान टीमों का विस्तार हो रहा है और उन्नत विश्लेषण अधिक सामान्य हो गया है, अंतर्दृष्टि, पूर्वानुमानित विश्लेषण और अनुशंसा प्रणाली प्रदान करने के लिए सहयोगी उपकरणों की मांग बढ़ रही है।

यही कारण है कि सहयोगी उपकरणों की आवश्यकता सर्वोपरि हो जाती है। अंतर्दृष्टि, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण और अनुशंसा प्रणाली प्राप्त करने के लिए आवश्यक ये उपकरण, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य अनुसंधान, नोटबुक टूल और कोड स्रोत नियंत्रण द्वारा समर्थित हैं। क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म का एकीकरण इस सहयोगी क्षमता को और बढ़ाता है।

 

छवि द्वारा मैक्रोवेक्टर
 

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सहयोग केवल डेटा विज्ञान टीमों तक ही सीमित नहीं है। 

इसमें बहुत व्यापक किस्म के लोग शामिल हैं, जिनमें अधिकारी, विभागीय नेता और अन्य डेटा-केंद्रित भूमिकाएँ जैसे हितधारक शामिल हैं। 

#2. बड़े डेटा का युग

अवधि बड़ा डेटा लोकप्रियता में वृद्धि हुई है, विशेषकर बड़ी तकनीकी कंपनियों के बीच। हालांकि इसकी सटीक परिभाषा अस्पष्ट बनी हुई है, यह आम तौर पर उन डेटासेट को संदर्भित करता है जो इतने विशाल हैं कि वे मानक डेटाबेस सिस्टम और विश्लेषणात्मक तरीकों की क्षमताओं को पार करते हैं। 

ये डेटासेट उचित समय सीमा में डेटा को कैप्चर करने, संग्रहीत करने, प्रबंधित करने और संसाधित करने के मामले में विशिष्ट सॉफ़्टवेयर टूल और स्टोरेज सिस्टम की सीमाओं से अधिक हैं।

बड़े डेटा पर विचार करते समय, हमेशा 3 V याद रखें:

• मात्रा: डेटा की विशाल मात्रा को संदर्भित करता है।
• विविधता: डेटा के विविध स्वरूपों, प्रकारों और विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों की ओर इशारा करता है।
• वेग: उस गति को इंगित करता है जिस पर डेटा विकसित होता है या उत्पन्न होता है।

जैसे-जैसे डेटा बढ़ रहा है, अधिक शक्तिशाली बुनियादी ढांचे और अधिक कुशल विश्लेषण तकनीकों की तत्काल आवश्यकता है। 

तो ये दो मुख्य कारण हैं कि डेटा वैज्ञानिकों के रूप में हमें स्थानीय कंप्यूटरों से आगे बढ़ने की आवश्यकता क्यों है।

अपने स्वयं के कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे या डेटा केंद्रों के मालिक होने के बजाय, कंपनियां और पेशेवर क्लाउड सेवा प्रदाता से एप्लिकेशन से लेकर स्टोरेज तक किसी भी चीज़ तक पहुंच किराए पर ले सकते हैं। 

यह कंपनियों और पेशेवरों को इसका उपयोग करने पर उनके उपयोग के लिए भुगतान करने की अनुमति देता है, अपने स्वयं के स्थानीय आईटी बुनियादी ढांचे को बनाए रखने की लागत और जटिलता से निपटने के बजाय। 

तो बस इसे लगाने के लिए, क्लाउड कम्प्यूटिंग क्या ऑन-डिमांड कंप्यूटिंग सेवाओं की डिलीवरी - अनुप्रयोगों से लेकर भंडारण और प्रसंस्करण शक्ति तक - आम तौर पर इंटरनेट पर और भुगतान के आधार पर होती है।

सबसे आम प्रदाताओं के संबंध में, मुझे पूरा यकीन है कि आप सभी उनमें से कम से कम एक से परिचित हैं। Google (Google Cloud), Amazon (Amazon Web Services) और Microsoft (Microsoft Azure) तीन सबसे आम क्लाउड प्रौद्योगिकियाँ हैं और लगभग पूरे बाज़ार को नियंत्रित करती हैं। 

अवधि बादल यह अमूर्त लग सकता है, लेकिन इसका एक ठोस अर्थ है। 

इसके मूल में, क्लाउड नेटवर्क वाले कंप्यूटरों द्वारा संसाधनों को साझा करने के बारे में है। इंटरनेट को सबसे विस्तृत कंप्यूटर नेटवर्क के रूप में सोचें, जबकि छोटे उदाहरणों में LAN या वाईफाई SSID जैसे घरेलू नेटवर्क शामिल हैं। ये नेटवर्क वेब पेजों से लेकर डेटा स्टोरेज तक के संसाधनों को साझा करते हैं।

इन नेटवर्कों में, व्यक्तिगत कंप्यूटरों को कहा जाता है नोड्स. वे स्टेटस अपडेट और डेटा अनुरोधों सहित विभिन्न उद्देश्यों के लिए HTTP जैसे प्रोटोकॉल का उपयोग करके संचार करते हैं। अक्सर, ये कंप्यूटर ऑन-साइट नहीं होते हैं बल्कि आवश्यक बुनियादी ढांचे से सुसज्जित डेटा केंद्रों में होते हैं।

कंप्यूटर और स्टोरेज की सामर्थ्य के साथ, अब एक महंगे पावरहाउस के बजाय कई इंटरकनेक्टेड कंप्यूटर का उपयोग करना आम बात है। यह इंटरकनेक्टेड दृष्टिकोण एक कंप्यूटर के विफल होने पर भी निरंतर संचालन सुनिश्चित करता है और सिस्टम को बढ़े हुए भार को संभालने की अनुमति देता है।

ट्विटर, फेसबुक और नेटफ्लिक्स जैसे लोकप्रिय प्लेटफ़ॉर्म क्लाउड-आधारित अनुप्रयोगों का उदाहरण देते हैं जो बिना क्रैश हुए लाखों दैनिक उपयोगकर्ताओं को प्रबंधित कर सकते हैं। जब एक ही नेटवर्क में कंप्यूटर एक सामान्य लक्ष्य के लिए सहयोग करते हैं, तो इसे कहा जाता है समूह. 

क्लस्टर, एक एकल इकाई के रूप में कार्य करते हुए, बेहतर प्रदर्शन, उपलब्धता और स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं।

वितरित अभिकलन उपयोग के लिए डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर को संदर्भित करता है समूहों Hadoop और Spark जैसे विशिष्ट कार्यों के लिए।

तो... फिर... बादल क्या है? 

साझा संसाधनों से परे, क्लाउड में एक ही इकाई द्वारा प्रबंधित सर्वर, सेवाएँ, नेटवर्क और बहुत कुछ शामिल है। 

हालाँकि इंटरनेट एक विशाल नेटवर्क है, यह कोई क्लाउड नहीं है क्योंकि इसका स्वामित्व किसी एक पक्ष के पास नहीं है।

संक्षेप में कहें तो डेटा साइंस और क्लाउड कंप्यूटिंग एक ही सिक्के के दो पहलू हैं। 

डेटा साइंस पेशेवरों को डेटा से मूल्य निकालने के लिए आवश्यक सभी सिद्धांत और तकनीकें प्रदान करता है। 

क्लाउड कंप्यूटिंग इसी डेटा को संग्रहीत और संसाधित करने के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करता है। 

जहां पहला हमें किसी भी परियोजना का आकलन करने का ज्ञान देता है, वहीं दूसरा हमें इसे निष्पादित करने की व्यवहार्यता देता है।

साथ में, वे एक शक्तिशाली अग्रानुक्रम बनाते हैं जो तकनीकी नवाचार को बढ़ावा दे रहा है। 

जैसे-जैसे हम आगे बढ़ेंगे, इन दोनों के बीच तालमेल मजबूत होगा, जिससे अधिक डेटा-संचालित भविष्य का मार्ग प्रशस्त होगा।

भविष्य को गले लगाओ, क्योंकि यह डेटा-संचालित और क्लाउड-संचालित है!
 
 
जोसेप फेरर बार्सिलोना से एक एनालिटिक्स इंजीनियर है। उन्होंने भौतिकी इंजीनियरिंग में स्नातक किया है और वर्तमान में मानव गतिशीलता पर लागू डेटा साइंस क्षेत्र में काम कर रहे हैं। वह डेटा विज्ञान और प्रौद्योगिकी पर केंद्रित अंशकालिक सामग्री निर्माता हैं। आप उससे संपर्क कर सकते हैं लिंक्डइन, ट्विटर or मध्यम.
 

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• स्रोत: 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