Как облачные вычисления улучшают рабочие процессы в области науки о данных

Как облачные вычисления улучшают науку о данных

 

Если данные – самый ценный ресурс в мире, то data science – самый влиятельный процесс. По мере того, как все больше организаций понимают, что им нужен data science для сохранения конкурентного преимущества, практика становится все более важной в различных отраслях. Этот быстрый рост в основном полезен, но может создать некоторые проблемы.

Объемы данных и требования к их обработке растут быстрее, чем традиционные рабочие процессы могут справиться. Командам data science нужны более эффективные способы управления этими растущими потребностями, и облачные вычисления предлагают идеальное решение. Вот пять причин, почему.

 

• Что нового в области искусственного интеллекта плагины для ChatGPT и доступ в Интернет
• Роль контрактов данных в потоке данных
• Случайное перемешивание очень больших наборов данных

1. Снижение затрат

 

Экономическая эффективность облачных вычислений – одно из их главных преимуществ. Внедрение и поддержка собственных серверов на месте может быть очень дорогим в начальной стадии и требует значительных затрат на труд и ИТ. Хранение и обработка данных в облаке позволяют избежать многих из этих расходов.

В модели облачных вычислений вам не нужно покупать или поддерживать собственное оборудование. Учитывая, сколько вычислительной мощи может потребоваться для современного data science, это может привести к огромным сбережениям. Вы также платите только за используемые ресурсы, поэтому любые увеличивающиеся затраты отражают рост фактического объема данных без излишков.

 

2. Оптимизация рабочих процессов

 

Облачные вычисления также могут оптимизировать рабочие процессы data science. Решения в виде программного обеспечения как услуги (SaaS) предоставляют доступ к вычислительным мощностям и скоростям, на которые вы можете не иметь возможности потратиться. В результате вы можете выполнять более сложные вычисления с меньшими задержками в обработке.

Системы облачных вычислений также объединяют ранее отдельные базы данных и нагрузки. Это устраняет потери времени при переключении между приложениями и снижает риск ошибок при вводе и передаче данных. Плохие данные могут значительно затруднить операционную эффективность, поэтому такая надежность дополнительно повышает производительность.

 

3. Повышение безопасности

 

Несмотря на распространенные опасения относительно кибербезопасности в облаке, облачные вычисления имеют несколько преимуществ в области безопасности. Большинство нарушений безопасности облачных систем вызвано человеческими ошибками, а не техническими недостатками самого облака. Однако модель SaaS может сделать высокую безопасность более доступной.

Поставщики облачных услуг часто обладают передовыми функциями безопасности, которые ученые-данные могут не иметь возможности позволить себе или реализовать самостоятельно. Это может включать автономное мониторинг, автоматизированное соответствие и обширные зашифрованные резервные копии. Сегментация сетей также проще в облаке, что делает нулевое доверие и подобные архитектуры безопасности более доступными.

 

4. Расширение емкости данных

 

Использование облачных вычислений также позволяет вам хранить и обрабатывать больше данных, чем вы могли бы сделать с помощью локального решения. Применения data science обычно наиболее эффективны, когда у вас есть больше информации, но управление большими объемами данных на внутренних системах может быстро стать дорогостоящим и неэффективным.

Глобальные объемы данных к 2025 году превысят 180 зеттабайт. Это может сделать data science надежнее, чем когда-либо, но только если у вас есть достаточная емкость хранения и вычислительная мощность для ее поддержки. Облако делает такой уровень хранения и анализа возможным, когда это было бы непозволительно дорого на месте.

 

5. Улучшение масштабируемости

 

Точно так же облако намного более масштабируемо, чем традиционные рабочие процессы data science. Расширение вашей емкости традиционным способом означает покупку и настройку дополнительных серверов, что дорого и может нарушить текущие рабочие процессы. В облаке вам нужно только заплатить более высокую ставку за большую емкость, и вы получите ее немедленно.

Эта быстрая масштабируемость критична в свете текущей скорости роста цифровых данных. Однако, если вам нужно уменьшить масштаб операций, уменьшение в облаке все равно более экономично, чем традиционные методы. По мере уменьшения емкости будут снижаться и ваши тарифы, что гарантирует, что уменьшение не оставит вас с ненужным оборудованием, которое вы не используете.

 

Современный data science нуждается в облачных вычислениях

 

Рабочие процессы data science сегодня должны быть быстрыми, надежными, безопасными и способными управлять значительными объемами работы. По мере роста этих требований традиционные локальные настройки быстро становятся недостаточными.

Облачные вычисления предлагают доступность, эффективность, безопасность, емкость и масштабируемость, необходимые командам data science. Капитализация на этой возможности поможет вам максимизировать отдачу от ваших приложений data science.

    Апрель Миллер – редактор отдела потребительских технологий в журнале ReHack. У нее есть опыт создания качественного контента, который привлекает трафик к публикациям, с которыми она работает.