Giới thiệu về Điện toán đám mây cho Khoa học dữ liệu – KDnuggets

Hình ảnh của dòng sao
 

Trong thế giới ngày nay, hai lực lượng chính đã nổi lên như những người thay đổi cuộc chơi: 

Khoa học dữ liệu và điện toán đám mây. 

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi giây. 

Chà… bạn không cần phải tưởng tượng… Đó là thế giới của chúng ta!

Từ tương tác trên mạng xã hội đến giao dịch tài chính, từ hồ sơ chăm sóc sức khỏe đến ưu tiên thương mại điện tử, dữ liệu có ở khắp mọi nơi. 

Nhưng dữ liệu này có ích lợi gì nếu chúng ta không nhận được giá trị? 

Đó chính xác là những gì Khoa học dữ liệu làm. 

Và chúng ta lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu này ở đâu? 

Đó là nơi Điện toán đám mây tỏa sáng. 

Hãy bắt tay vào cuộc hành trình tìm hiểu mối quan hệ đan xen giữa hai tuyệt tác công nghệ này. 

Hãy (cố gắng) cùng nhau khám phá nhé! 

Khoa học dữ liệu?-?Nghệ thuật vẽ những hiểu biết sâu sắc

Khoa học dữ liệu là nghệ thuật và khoa học trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu rộng lớn và đa dạng.

Nó kết hợp chuyên môn từ nhiều lĩnh vực khác nhau như thống kê và học máy để diễn giải dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt.

Với sự bùng nổ của dữ liệu, vai trò của các nhà khoa học dữ liệu đã trở nên tối quan trọng trong việc biến dữ liệu thô thành vàng.

Điện toán đám mây?-?Cuộc cách mạng lưu trữ kỹ thuật số

Điện toán đám mây đề cập đến việc cung cấp các dịch vụ điện toán theo yêu cầu qua Internet.

Cho dù chúng ta cần lưu trữ, sức mạnh xử lý hay dịch vụ cơ sở dữ liệu, Điện toán đám mây đều cung cấp một môi trường linh hoạt và có thể mở rộng để các doanh nghiệp và chuyên gia hoạt động mà không cần tốn chi phí duy trì cơ sở hạ tầng vật lý.

Tuy nhiên, hầu hết các bạn chắc hẳn đang thắc mắc tại sao chúng lại có liên quan với nhau?

Chúng ta hãy quay lại từ đầu…

Có hai lý do chính khiến Điện toán đám mây nổi lên như một thành phần then chốt?-?hoặc bổ sung?-?của Khoa học dữ liệu.

#1. Sự cần thiết phải hợp tác

Khi bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu, các chuyên gia dữ liệu cấp dưới thường bắt đầu bằng cách thiết lập Python và R trên máy tính cá nhân của họ. Sau đó, họ viết và chạy mã bằng Môi trường phát triển tích hợp (IDE) cục bộ như Ứng dụng sổ tay Jupyter hoặc RStudio.

Tuy nhiên, khi các nhóm khoa học dữ liệu mở rộng và phân tích nâng cao trở nên phổ biến hơn, nhu cầu về các công cụ cộng tác để cung cấp thông tin chi tiết, phân tích dự đoán và hệ thống đề xuất sẽ ngày càng tăng.

Đây là lý do tại sao sự cần thiết của các công cụ cộng tác trở nên tối quan trọng. Những công cụ này, cần thiết để thu thập thông tin chi tiết, phân tích dự đoán và hệ thống đề xuất, được hỗ trợ bởi nghiên cứu có thể tái tạo, công cụ sổ tay và kiểm soát nguồn mã. Việc tích hợp các nền tảng dựa trên đám mây càng khuếch đại tiềm năng hợp tác này.

 

Hình ảnh của vectơ vĩ mô
 

Điều quan trọng cần lưu ý là sự hợp tác không chỉ giới hạn ở các nhóm khoa học dữ liệu. 

Nó bao gồm nhiều loại người hơn, bao gồm các bên liên quan như giám đốc điều hành, lãnh đạo phòng ban và các vai trò tập trung vào dữ liệu khác. 

#2. Kỷ nguyên của dữ liệu lớn

Thuật ngữ Dữ Liệu Lớn. đã trở nên phổ biến, đặc biệt là trong số các công ty công nghệ lớn. Mặc dù định nghĩa chính xác của nó vẫn khó nắm bắt, nhưng nó thường đề cập đến các bộ dữ liệu rất lớn đến mức chúng vượt qua khả năng của các hệ thống cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn và phương pháp phân tích. 

Các bộ dữ liệu này vượt quá giới hạn của các công cụ phần mềm và hệ thống lưu trữ thông thường về khả năng thu thập, lưu trữ, quản lý và xử lý dữ liệu trong khung thời gian hợp lý.

Khi xem xét Dữ liệu lớn, hãy luôn nhớ 3 chữ V:

• Khối lượng: Đề cập đến lượng dữ liệu tuyệt đối.
• Đa dạng: Chỉ ra các định dạng, loại và ứng dụng phân tích dữ liệu đa dạng.
• Vận tốc: Cho biết tốc độ dữ liệu phát triển hoặc được tạo ra.

Khi dữ liệu tiếp tục phát triển, nhu cầu cấp thiết là phải có cơ sở hạ tầng mạnh hơn và kỹ thuật phân tích hiệu quả hơn. 

Vì vậy, hai lý do chính này là lý do tại sao chúng ta?-?với tư cách là nhà khoa học dữ liệu?-?cần mở rộng quy mô ra ngoài máy tính cục bộ.

Thay vì sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính hoặc trung tâm dữ liệu của riêng mình, các công ty và chuyên gia có thể thuê quyền truy cập vào mọi thứ từ ứng dụng đến bộ lưu trữ từ nhà cung cấp dịch vụ đám mây. 

Điều này cho phép các công ty và chuyên gia trả tiền cho những gì họ sử dụng khi họ sử dụng nó, thay vì phải giải quyết chi phí và sự phức tạp của việc duy trì cơ sở hạ tầng CNTT địa phương-?của riêng họ. 

Vì vậy, để đơn giản Cloud Computing là việc cung cấp các dịch vụ điện toán theo yêu cầu?-?từ ứng dụng đến khả năng lưu trữ và xử lý?-?thường qua internet và trên cơ sở trả tiền theo nhu cầu sử dụng.

Về các nhà cung cấp phổ biến nhất, tôi khá chắc chắn rằng tất cả các bạn đều quen thuộc với ít nhất một trong số họ. Google (Google Cloud), Amazon (Amazon Web Services) và Microsoft (Microsoft Azure là ba công nghệ đám mây phổ biến nhất và kiểm soát gần như toàn bộ thị trường. 

Thuật ngữ điện toán đám mây nghe có vẻ trừu tượng nhưng nó có ý nghĩa hữu hình. 

Về cốt lõi, đám mây là về việc các máy tính nối mạng chia sẻ tài nguyên. Hãy coi Internet là mạng máy tính mở rộng nhất, trong khi các ví dụ nhỏ hơn bao gồm các mạng gia đình như mạng LAN hoặc WiFi SSID. Các mạng này chia sẻ tài nguyên từ các trang web đến lưu trữ dữ liệu.

Trong các mạng này, các máy tính cá nhân được gọi là các nút. Họ giao tiếp bằng các giao thức như HTTP cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm cập nhật trạng thái và yêu cầu dữ liệu. Thông thường, những máy tính này không đặt tại chỗ mà nằm trong các trung tâm dữ liệu được trang bị cơ sở hạ tầng thiết yếu.

Với khả năng chi trả của máy tính và bộ lưu trữ, giờ đây việc sử dụng nhiều máy tính được kết nối với nhau thay vì một nhà máy đắt tiền hiện nay đã trở nên phổ biến. Cách tiếp cận kết nối này đảm bảo hoạt động liên tục ngay cả khi một máy tính bị lỗi và cho phép hệ thống xử lý tải tăng lên.

Các nền tảng phổ biến như Twitter, Facebook và Netflix là ví dụ điển hình cho các ứng dụng dựa trên đám mây có thể quản lý hàng triệu người dùng hàng ngày mà không gặp sự cố. Khi các máy tính trong cùng một mạng cộng tác vì một mục tiêu chung, nó được gọi là cụm. 

Các cụm, hoạt động như một đơn vị duy nhất, mang lại hiệu suất, tính khả dụng và khả năng mở rộng được nâng cao.

Phân phối máy tính đề cập đến phần mềm được thiết kế để sử dụng cụm cho các tác vụ cụ thể, như Hadoop và Spark.

Vậy… một lần nữa… đám mây là gì? 

Ngoài các tài nguyên được chia sẻ, đám mây còn bao gồm các máy chủ, dịch vụ, mạng, v.v., được quản lý bởi một thực thể duy nhất. 

Mặc dù Internet là một mạng lưới rộng lớn nhưng nó không phải là đám mây vì không một bên nào sở hữu nó.

Tóm lại, Khoa học dữ liệu và Điện toán đám mây là hai mặt của cùng một đồng xu. 

Khoa học dữ liệu cung cấp cho các chuyên gia tất cả lý thuyết và kỹ thuật cần thiết để trích xuất giá trị từ dữ liệu. 

Điện toán đám mây là cơ sở cấp cơ sở hạ tầng để lưu trữ và xử lý chính dữ liệu này. 

Trong khi phần đầu tiên cung cấp cho chúng ta kiến ​​thức để đánh giá bất kỳ dự án nào thì phần thứ hai cho chúng ta tính khả thi để thực hiện dự án đó.

Cùng nhau, họ tạo thành một bộ đôi mạnh mẽ thúc đẩy đổi mới công nghệ. 

Khi chúng ta tiến về phía trước, sức mạnh tổng hợp giữa hai điều này sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn, mở đường cho một tương lai dựa trên dữ liệu nhiều hơn.

Hãy đón nhận tương lai vì nó dựa trên dữ liệu và được hỗ trợ bởi đám mây!
 
 
Josep Ferrer là một kỹ sư phân tích từ Barcelona. Anh tốt nghiệp kỹ sư vật lý và hiện đang làm việc trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu ứng dụng cho khả năng di chuyển của con người. Anh ấy là người sáng tạo nội dung bán thời gian tập trung vào khoa học dữ liệu và công nghệ. Bạn có thể liên hệ với anh ấy trên LinkedIn, Twitter or Trung bình.
 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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