Introduction To Cloud Computing For Data Science - KDnuggets

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Inleiding tot cloud computing voor datawetenschap
Afbeelding door sterlijn

In de wereld van vandaag zijn twee belangrijke krachten naar voren gekomen als game-changers:

Datawetenschap en cloud computing.

Stel je een wereld voor waarin elke seconde enorme hoeveelheden gegevens worden gegenereerd.

Nou… je hoeft het je niet voor te stellen… Het is onze wereld!

Van interacties op sociale media tot financiële transacties, van zorgdossiers tot e-commercevoorkeuren: gegevens zijn overal aanwezig.

Maar wat is het nut van deze gegevens als we geen waarde kunnen verkrijgen?

Dat is precies wat Data Science doet.

En waar slaan, verwerken en analyseren we deze gegevens op?

Dat is waar Cloud Computing uitblinkt.

Laten we op reis gaan om de verweven relatie tussen deze twee technologische wonderen te begrijpen.

Laten we het allemaal samen (proberen) te ontdekken!

Data Science?-?De kunst van het trekken van inzichten

Data Science is de kunst en wetenschap van het extraheren van betekenisvolle inzichten uit enorme en gevarieerde data.

Het combineert expertise uit verschillende domeinen, zoals statistiek en machine learning, om gegevens te interpreteren en weloverwogen beslissingen te nemen.

Met de explosie aan data is de rol van datawetenschappers van cruciaal belang geworden bij het omzetten van ruwe data in goud.

Cloud Computing?-?De digitale opslagrevolutie

Cloud computing verwijst naar de on-demand levering van computerdiensten via internet.

Of we nu opslag, verwerkingskracht of databasediensten nodig hebben, Cloud Computing biedt een flexibele en schaalbare omgeving voor bedrijven en professionals om te werken zonder de overheadkosten van het onderhouden van de fysieke infrastructuur.

De meesten van jullie zullen zich echter afvragen: waarom zijn ze verwant?

Laten we teruggaan naar het begin…

Er zijn twee belangrijke redenen waarom Cloud Computing naar voren is gekomen als een cruciale – of complementaire – component van Data Science.

#1. De dwingende noodzaak van samenwerking

Aan het begin van hun datawetenschapsreis beginnen junior dataprofessionals meestal met het opzetten van Python en R op hun personal computers. Vervolgens schrijven en voeren ze code uit met behulp van een lokale Integrated Development Environment (IDE) zoals Jupyter Notebook Application of RStudio.

Naarmate datawetenschapsteams zich echter uitbreiden en geavanceerde analyses steeds gebruikelijker worden, is er een toenemende vraag naar samenwerkingstools om inzichten, voorspellende analyses en aanbevelingssystemen te leveren.

Dit is de reden waarom de noodzaak voor samenwerkingsinstrumenten van het allergrootste belang wordt. Deze tools, essentieel voor het afleiden van inzichten, voorspellende analyses en aanbevelingssystemen, worden ondersteund door reproduceerbaar onderzoek, notebooktools en codebronbeheer. De integratie van cloudgebaseerde platforms versterkt dit samenwerkingspotentieel verder.

Inleiding tot cloud computing voor datawetenschap
Afbeelding door macrovector

Het is van cruciaal belang om op te merken dat samenwerking niet beperkt blijft tot alleen datawetenschapsteams.

Het omvat een veel bredere verscheidenheid aan mensen, waaronder belanghebbenden zoals leidinggevenden, afdelingsleiders en andere datacentrische rollen.

#2. Het tijdperk van Big Data

De term Big data is enorm in populariteit gestegen, vooral onder grote technologiebedrijven. Hoewel de exacte definitie ervan ongrijpbaar blijft, verwijst het over het algemeen naar datasets die zo groot zijn dat ze de mogelijkheden van standaard databasesystemen en analytische methoden te boven gaan.

Deze datasets overschrijden de grenzen van typische softwaretools en opslagsystemen wat betreft het vastleggen, opslaan, beheren en verwerken van de gegevens binnen een redelijk tijdsbestek.

Denk bij het overwegen van Big Data altijd aan de 3 V’s:

Volume: Verwijst naar de enorme hoeveelheid gegevens.
Verscheidenheid: Wijst op de diverse formaten, typen en analytische toepassingen van gegevens.
Snelheid: Geeft de snelheid aan waarmee gegevens evolueren of worden gegenereerd.

Nu de data blijven groeien, is er dringend behoefte aan krachtigere infrastructuren en efficiëntere analysetechnieken.

Deze twee belangrijkste redenen zijn dus waarom wij – als datawetenschappers – verder moeten opschalen dan lokale computers.

In plaats van hun eigen computerinfrastructuur of datacenters te bezitten, kunnen bedrijven en professionals toegang tot alles huren, van applicaties tot opslag, van een cloudserviceprovider.

Hierdoor kunnen bedrijven en professionals betalen voor wat ze gebruiken wanneer ze het gebruiken. in plaats van zich bezig te houden met de kosten en complexiteit van het onderhouden van een eigen lokale IT-infrastructuur.

Dus om het simpel te zeggen, Cloud Computing Vindt de levering van on-demand computerdiensten (van applicaties tot opslag en verwerkingskracht) doorgaans plaats via internet en op basis van pay-as-you-go.

Wat de meest voorkomende providers betreft, ben ik er vrij zeker van dat jullie allemaal minstens één van hen kennen. Google (Google Cloud), Amazon (Amazon Web Services) en Microsoft (Microsoft Azure zijn de drie meest voorkomende cloudtechnologieën en beheersen bijna de hele markt.

De term wolk klinkt misschien abstract, maar het heeft een tastbare betekenis.

In de kern gaat de cloud over netwerkcomputers die bronnen delen. Beschouw internet als het meest uitgebreide computernetwerk, terwijl kleinere voorbeelden thuisnetwerken zoals LAN of WiFi SSID zijn. Deze netwerken delen bronnen, variërend van webpagina's tot gegevensopslag.

In deze netwerken worden individuele computers genoemd knooppunten. Ze communiceren met behulp van protocollen zoals HTTP voor verschillende doeleinden, waaronder statusupdates en gegevensverzoeken. Vaak staan deze computers niet op locatie, maar bevinden ze zich in datacenters die zijn uitgerust met essentiële infrastructuur.

Nu computers en opslag betaalbaar zijn, is het tegenwoordig gebruikelijk om meerdere onderling verbonden computers te gebruiken in plaats van één dure krachtpatser. Deze onderling verbonden aanpak zorgt voor een continue werking, zelfs als één computer uitvalt, en zorgt ervoor dat het systeem hogere belastingen kan verwerken.

Populaire platforms zoals Twitter, Facebook en Netflix zijn voorbeelden van cloudgebaseerde applicaties die miljoenen dagelijkse gebruikers kunnen beheren zonder te crashen. Wanneer computers in hetzelfde netwerk samenwerken voor een gemeenschappelijk doel, wordt dit een cluster.

Clusters, die als één enkele eenheid fungeren, bieden verbeterde prestaties, beschikbaarheid en schaalbaarheid.

Gedistribueerd computergebruik verwijst naar software die is ontworpen om te gebruiken clusters voor specifieke taken, zoals Hadoop en Spark.

Dus... nogmaals... wat is de cloud?

Naast gedeelde bronnen omvat de cloud servers, services, netwerken en meer, beheerd door één enkele entiteit.

Hoewel het internet een enorm netwerk is, is het geen cloud, omdat geen enkele partij de eigenaar ervan is.

Samenvattend zijn Data Science en Cloud Computing twee kanten van dezelfde medaille.

Data Science biedt professionals alle theorie en technieken die nodig zijn om waarde uit data te halen.

Cloud Computing is degene die de infrastructuur biedt om precies dezelfde gegevens op te slaan en te verwerken.

Terwijl de eerste ons de kennis geeft om elk project te beoordelen, geeft de tweede ons de haalbaarheid om het uit te voeren.

Samen vormen ze een krachtige tandem die technologische innovatie bevordert.

Naarmate we verder komen, zal de synergie tussen deze twee sterker worden, wat de weg vrijmaakt voor een meer datagedreven toekomst.

Omarm de toekomst, want deze is datagedreven en cloud-aangedreven!

Joseph Ferrer is een analytisch ingenieur uit Barcelona. Hij is afgestudeerd in natuurkunde en werkt momenteel op het gebied van datawetenschap toegepast op menselijke mobiliteit. Hij is een parttime contentmaker die zich richt op datawetenschap en -technologie. U kunt contact met hem opnemen via LinkedIn, Twitter or Medium.