云计算如何增强数据科学工作流程

2023年08月25日 由 samoyed 发表 237 0

如果数据是世界上最有价值的资源,那么数据科学就是最有影响力的学科。随着越来越多的组织意识到他们需要数据科学来保持竞争优势,其在各行各业变得越来越重要。这种快速增长在很大程度上是有益的,但也可能带来一些挑战。


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数据量和处理需求的飞速增长超出了传统工作流程的承受能力。数据科学团队需要更好的方法来管理这些不断增长的需求,而云计算提供了一个理想的解决方案。这里有五个原因。


1.降低成本


云计算的成本效益是其最大的优势之一。实现和维护本地服务器的前期成本可能非常高,并且需要大量的持续劳动力和IT成本。在云上存储和处理数据可以大量减少这些费用。


在云模型中,您不必购买或维护自己的设备。现代数据科学强大的处理能力,可以节省大量资源。并且您只需为您使用的资源付费,因此您的使用成本只会随着实际数据量的增长而增长,不会产生多余的成本。


 2.简化工作流程

 

云计算还可以简化数据科学工作流程。软件即服务(SaaS)解决方案使您能够获得原本无法负担得起计算速度和容量。从而可以运行更复杂的计算,并减少处理延迟。


云系统还整合了之前独立的数据库和工作负载。这种整合消除了在应用程序之间切换所浪费的时间,并降低了数据输入和传输错误的风险。错误数据会严重影响操作效率,云系统的这种可靠性进一步提高了生产率。


3.提高安全性

 

尽管人们对云网络安全普遍存在疑虑,但云计算有几个安全优势。绝大多数云漏洞来自人为错误,而不是云本身的技术缺陷。并且SaaS模型可以更加容易地实现高安全性。


云提供商通常具有数据科学家可能无法负担或自行实施的高级安全功能。这包括自主监控、自动遵从性和广泛的加密备份。在云中分割网络也更容易,使零信任和类似的安全架构更容易实现。


 4.扩展数据容量

 

使用云技术还能让您存储和处理更多数据,而内部部署的解决方案可能无法做到这一点。当您拥有更多信息时,数据科学应用程序往往是最有效的,但是在内部系统上管理大量数据可能很快变得昂贵和低效。


到2025年,全球数据量将超过180ZB。这可以使数据科学比以往任何时候都更加可靠,但前提是你有足够的存储容量和计算能力来支持它。云计算使这种级别的存储和分析成为可能,而内部存储和分析的成本则高得令人望而却步。


 5.提高可伸缩性

 

同样,云计算比传统的数据科学工作流程更具可扩展性。以传统方式扩展容量意味着购买和设置额外的服务器,这是昂贵的,并且可能会中断当前的工作流程。有了云,你所要做的就是为更大的容量支付更高的价格,你就会立即获得它。


考虑到数字数据目前的增长速度,这种快速的可扩展性至关重要。如果您需要缩减运营规模,在云中缩减规模仍然比传统方法更具成本效益。当您的容量下降时,您的费率也会下降,以确保缩小规模不会浪费您不使用的硬件。


 现代数据科学需要云计算

 

当今的数据科学工作流必须快速、可靠、安全,并且能够管理大量的工作负载。随着这些需求的增加,传统的本地设置很快就会变得不够用。


云计算提供了数据科学团队所需的可负担性、效率、安全性、容量和可伸缩性。利用这个机会将帮助您从数据科学应用程序中获得最大回报。

文章来源:https://www.kdnuggets.com/2023/08/cloud-computing-enhances-data-science-workflows.html
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