ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการประมวลผลแบบคลาวด์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล – KDnuggets

ภาพโดย สตาร์ไลน์
 

ในโลกปัจจุบัน กองกำลังหลักสองประการได้กลายมาเป็นผู้เปลี่ยนเกม: 

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและคอมพิวเตอร์คลาวด์ 

ลองจินตนาการถึงโลกที่มีข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกสร้างขึ้นทุกๆ วินาที 

ก็…ไม่ต้องจินตนาการหรอก… มันคือโลกของเรา!

ตั้งแต่การโต้ตอบบนโซเชียลมีเดียไปจนถึงธุรกรรมทางการเงิน จากบันทึกด้านการดูแลสุขภาพไปจนถึงการตั้งค่าอีคอมเมิร์ซ ข้อมูลมีอยู่ทุกที่ 

แต่ข้อมูลนี้จะมีประโยชน์อะไรหากเราไม่สามารถรับคุณค่าได้? 

นั่นคือสิ่งที่ Data Science ทำ 

และเราจะจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลนี้ที่ไหน? 

นั่นคือจุดที่ Cloud Computing โดดเด่น 

มาร่วมเดินทางเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ที่เกี่ยวพันกันระหว่างสิ่งมหัศจรรย์ทางเทคโนโลยีทั้งสองนี้กัน 

มา (ลอง) ค้นพบมันไปด้วยกัน! 

วิทยาศาสตร์ข้อมูล?-?ศิลปะแห่งการวาดข้อมูลเชิงลึก

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นศาสตร์และศิลป์ในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลอันกว้างใหญ่และหลากหลาย

โดยผสมผสานความเชี่ยวชาญจากโดเมนต่างๆ เช่น สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อตีความข้อมูลและทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลครบถ้วน

ด้วยการเพิ่มขึ้นของข้อมูล บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นทองคำ

Cloud Computing?-?การปฏิวัติการจัดเก็บข้อมูลดิจิทัล

การประมวลผลแบบคลาวด์หมายถึงการให้บริการการประมวลผลแบบออนดีมานด์ผ่านทางอินเทอร์เน็ต

ไม่ว่าเราต้องการพื้นที่เก็บข้อมูล พลังการประมวลผล หรือบริการฐานข้อมูล Cloud Computing นำเสนอสภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้สำหรับธุรกิจและผู้เชี่ยวชาญในการดำเนินงานโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการดูแลรักษาโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ

อย่างไรก็ตาม พวกคุณส่วนใหญ่คงสงสัยว่าทำไมพวกเขาถึงเกี่ยวข้องกัน?

ย้อนกลับไปที่จุดเริ่มต้น…

มีสองเหตุผลหลักที่ทำให้ Cloud Computing กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญ?-?หรือเสริม?-?ส่วนประกอบของ Data Science

#1. ความจำเป็นในการทำงานร่วมกัน

ในช่วงเริ่มต้นของการเดินทางทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลรุ่นเยาว์มักจะเริ่มต้นด้วยการตั้งค่า Python และ R บนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลของตน ต่อจากนั้น พวกเขาเขียนและรันโค้ดโดยใช้ Integrated Development Environment (IDE) ในเครื่อง เช่น Jupyter Notebook Application หรือ RStudio

อย่างไรก็ตาม ในขณะที่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลขยายตัวและการวิเคราะห์ขั้นสูงกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น ก็มีความต้องการเครื่องมือในการทำงานร่วมกันเพื่อส่งมอบข้อมูลเชิงลึก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และระบบแนะนำคำแนะนำเพิ่มมากขึ้น

นี่คือเหตุผลว่าทำไมความจำเป็นในการใช้เครื่องมือในการทำงานร่วมกันจึงเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง เครื่องมือเหล่านี้จำเป็นสำหรับการรับข้อมูลเชิงลึก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และระบบการแนะนำ ได้รับการสนับสนุนจากการวิจัยที่ทำซ้ำได้ เครื่องมือสมุดบันทึก และการควบคุมแหล่งที่มาของโค้ด การบูรณาการแพลตฟอร์มบนคลาวด์ช่วยเพิ่มศักยภาพในการทำงานร่วมกันนี้

 

ภาพโดย มาโครเวกเตอร์
 

สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือการทำงานร่วมกันไม่ได้จำกัดอยู่เพียงทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น 

โดยครอบคลุมผู้คนที่หลากหลายมากขึ้น รวมถึงผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เช่น ผู้บริหาร ผู้นำแผนก และบทบาทอื่นๆ ที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง 

#2. ยุคแห่งข้อมูลขนาดใหญ่

ระยะ ข้อมูลขนาดใหญ่ ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นโดยเฉพาะในกลุ่มบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ แม้ว่าคำจำกัดความที่แน่นอนจะยังคงเข้าใจยาก แต่โดยทั่วไปแล้วหมายถึงชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มากจนเกินกว่าความสามารถของระบบฐานข้อมูลมาตรฐานและวิธีการวิเคราะห์ 

ชุดข้อมูลเหล่านี้เกินขีดจำกัดของเครื่องมือซอฟต์แวร์ทั่วไปและระบบจัดเก็บข้อมูลในแง่ของการจับ จัดเก็บ จัดการ และประมวลผลข้อมูลในกรอบเวลาที่เหมาะสม

เมื่อพิจารณา Big Data ให้จำไว้เสมอว่า 3 V's:

• ปริมาตร: หมายถึงจำนวนข้อมูลที่แท้จริง
• ความหลากหลาย: ชี้ไปที่รูปแบบ ประเภท และการประยุกต์ใช้ข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่หลากหลาย
• ความเร็ว: ระบุความเร็วของการพัฒนาหรือการสร้างข้อมูล

เนื่องจากข้อมูลมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง จึงมีความจำเป็นเร่งด่วนที่จะต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและเทคนิคการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น 

เหตุผลหลักสองประการนี้คือสาเหตุที่เรา--ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล--จำเป็นต้องขยายขนาดให้เกินกว่าคอมพิวเตอร์ในพื้นที่

แทนที่จะเป็นเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลหรือศูนย์ข้อมูลของตนเอง บริษัทและผู้เชี่ยวชาญสามารถเช่าการเข้าถึงอะไรก็ได้ตั้งแต่แอปพลิเคชันไปจนถึงที่เก็บข้อมูลจากผู้ให้บริการระบบคลาวด์ 

ช่วยให้บริษัทและผู้เชี่ยวชาญสามารถชำระค่าสิ่งที่พวกเขาใช้เมื่อใช้งาน แทนที่จะต้องจัดการกับต้นทุนและความซับซ้อนของการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีในพื้นที่ของตนเอง 

ดังนั้นเพื่อให้ง่าย เมฆ Computing คือการส่งมอบบริการคอมพิวเตอร์ตามความต้องการ--จากแอพพลิเคชันไปจนถึงการจัดเก็บและการประมวลผล--โดยทั่วไปผ่านทางอินเทอร์เน็ตและแบบจ่ายตามการใช้งานจริง

ฉันค่อนข้างแน่ใจว่าคุณคงคุ้นเคยกับผู้ให้บริการเหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งราย Google (Google Cloud), Amazon (Amazon Web Services) และ Microsoft (Microsoft Azure ถือเป็นเทคโนโลยีคลาวด์ที่พบบ่อยที่สุดสามเทคโนโลยีและควบคุมตลาดเกือบทั้งหมด 

ระยะ เมฆ อาจดูเป็นนามธรรมแต่มีความหมายที่จับต้องได้ 

โดยแก่นแท้แล้ว คลาวด์เป็นเรื่องเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ในเครือข่ายที่ใช้ทรัพยากรร่วมกัน คิดว่าอินเทอร์เน็ตเป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่กว้างขวางที่สุด ในขณะที่ตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ได้แก่เครือข่ายในบ้าน เช่น LAN หรือ WiFi SSID เครือข่ายเหล่านี้แบ่งปันทรัพยากรตั้งแต่หน้าเว็บไปจนถึงการจัดเก็บข้อมูล

ในเครือข่ายเหล่านี้ คอมพิวเตอร์แต่ละเครื่องจะเรียกว่า โหนด. พวกเขาสื่อสารโดยใช้โปรโตคอล เช่น HTTP เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ รวมถึงการอัปเดตสถานะและคำขอข้อมูล บ่อยครั้งที่คอมพิวเตอร์เหล่านี้ไม่ได้อยู่ในสถานที่ แต่อยู่ในศูนย์ข้อมูลที่มีโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น

ด้วยความสามารถในการจ่ายของคอมพิวเตอร์และพื้นที่เก็บข้อมูล จึงเป็นเรื่องปกติที่จะใช้คอมพิวเตอร์ที่เชื่อมต่อถึงกันหลายเครื่อง แทนที่จะใช้โรงไฟฟ้าราคาแพงเพียงเครื่องเดียว แนวทางที่เชื่อมต่อถึงกันนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการทำงานอย่างต่อเนื่องแม้ว่าคอมพิวเตอร์เครื่องหนึ่งจะล้มเหลว และช่วยให้ระบบสามารถรองรับโหลดที่เพิ่มขึ้นได้

แพลตฟอร์มยอดนิยม เช่น Twitter, Facebook และ Netflix เป็นตัวอย่างแอปพลิเคชันบนคลาวด์ที่สามารถจัดการผู้ใช้หลายล้านคนต่อวันโดยไม่ขัดข้อง เมื่อคอมพิวเตอร์ในเครือข่ายเดียวกันทำงานร่วมกันเพื่อเป้าหมายร่วมกัน จะเรียกว่า ก กลุ่ม. 

คลัสเตอร์ซึ่งทำหน้าที่เป็นหน่วยเดียวจะนำเสนอประสิทธิภาพ ความพร้อมใช้งาน และความสามารถในการปรับขนาดที่ได้รับการปรับปรุง

คอมพิวเตอร์แบบกระจาย หมายถึงซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อใช้งาน กลุ่ม สำหรับงานเฉพาะ เช่น Hadoop และ Spark

แล้ว… อีกครั้ง… เมฆคืออะไร? 

นอกเหนือจากทรัพยากรที่ใช้ร่วมกันแล้ว ระบบคลาวด์ยังครอบคลุมเซิร์ฟเวอร์ บริการ เครือข่าย และอื่นๆ อีกมากมาย ที่ได้รับการจัดการโดยหน่วยงานเดียว 

แม้ว่าอินเทอร์เน็ตจะเป็นเครือข่ายที่กว้างขวาง แต่ก็ไม่ใช่ระบบคลาวด์เนื่องจากไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเป็นเจ้าของ

โดยสรุป Data Science และ Cloud Computing เป็นสองด้านของเหรียญเดียวกัน 

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมอบทฤษฎีและเทคนิคทั้งหมดที่จำเป็นแก่ผู้เชี่ยวชาญในการดึงคุณค่าจากข้อมูล 

Cloud Computing เป็นเครื่องหนึ่งที่ให้โครงสร้างพื้นฐานในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลเดียวกันนี้ 

ในขณะที่อันแรกให้ความรู้แก่เราในการประเมินโครงการใดๆ แต่อันที่สองทำให้เรามีความเป็นไปได้ในการดำเนินการ

พวกเขาร่วมกันสร้างการควบคู่อันทรงพลังที่ส่งเสริมนวัตกรรมทางเทคโนโลยี 

เมื่อเราก้าวไปข้างหน้า การทำงานร่วมกันระหว่างทั้งสองจะแข็งแกร่งขึ้น ซึ่งปูทางไปสู่อนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น

โอบรับอนาคต เพราะมันขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและขับเคลื่อนด้วยคลาวด์!
 
 
โจเซป เฟอร์เรอร์ เป็นวิศวกรวิเคราะห์จากบาร์เซโลนา เขาสำเร็จการศึกษาด้านวิศวกรรมฟิสิกส์และกำลังทำงานในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ประยุกต์ใช้กับการเคลื่อนที่ของมนุษย์ เขาเป็นผู้สร้างเนื้อหานอกเวลาที่มุ่งเน้นด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเทคโนโลยี สามารถติดต่อเขาได้ที่ LinkedIn, Twitter or กลาง.
 

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: 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