Computación en la nube o hadoop big data … ¿cuál debería preferir?

No son mutuamente exclusivos. Para sobresalir en el ámbito digital, aprender cualquier transmisión no es un calificador seguro, porque toda la diversión y la emoción se producen cuando se cruzan diferentes tecnologías.

Cada experiencia vertical tiene una vida útil. Por lo tanto, el truco consiste en desarrollar habilidades básicas que se puedan utilizar en diversas áreas y, por lo tanto, mantenerlo relevante y en demanda durante mucho tiempo. Aquí hay algunas habilidades que puede considerar desarrollar / agudizar para mejorar sus perspectivas en la computación en la nube y muchas disciplinas variadas:

Habilidades de base de datos: las bases de datos se alojan en plataformas en la nube y las empresas acceden cada vez más a ellas para obtener información y conocimientos sobre la marcha. La capacidad de almacenar, acceder y administrar datos será muy útil. Aprender lenguajes de bases de datos como SQL, MySQL, MongoDB y Hadoop será una clara ventaja.

Habilidades de programación: las aplicaciones y los programas basados ​​en la nube son esenciales para la movilidad empresarial y la habilidad de construirlos e implementarlos es una habilidad muy codiciada. Lenguajes como PHP, Java, .Net, Perl y Python serían útiles para dominar en un mundo basado en la nube.

Linux: Linux es el sistema operativo preferido para aplicaciones basadas en la nube. Por lo tanto, las habilidades en la administración del sistema Linux serán una ventaja definitiva.

Desarrollo iterativo o ágil: el ciclo de vida del desarrollo de software debe tener en cuenta los requisitos incrementales y un entorno dinámico, que se logra mejor utilizando la metodología iterativa o ágil.

Seguridad y privacidad: este es uno de los requisitos más fundamentales para los programas y datos basados ​​en la nube. Con la evolución de las amenazas avanzadas y persistentes, este es un campo en constante crecimiento y un diploma o certificado de un instituto acreditado le otorgará una insignia de distinción.

Lo bueno es que hay excelentes cursos disponibles en cada uno de los anteriores y no es demasiado costoso ni demasiado lento para adquirir. Como dije, estas habilidades le proporcionarán una plataforma no solo para la computación en la nube sino también para otras nuevas tecnologías, con un esfuerzo incremental.

Espero que esto ayude.

Ambos. Déjame explicarte por qué. Estamos viviendo en los días de la competencia feroz y las organizaciones desean tener personas con habilidades mixtas trabajando para ellos. Ambas tecnologías están creciendo muy rápidamente y de la mano, a saber, los principales proveedores de nube pública. AWS, Azure, GCP, etc. han adoptado las tecnologías de Big Data y han desarrollado productos / servicios para satisfacer sus necesidades.

Hablando de AWS, servicios como S3, EMR y QuickSight han permitido que los equipos y las empresas de Big Data se centren en crear los productos en lugar de administrar los clústeres de Hadoop, el almacenamiento, las herramientas de visualización, etc.

AWS ha agregado algunos productos increíbles al repertorio de su análisis. Los productos como Athena, Redshift Spectrum han cambiado completamente la cara del Big Data en la nube. Estos productos no necesitan ningún trabajo de Map-Reduce o clústeres de Hadoop para configurar y administrar consultas, análisis y procesamiento de cientos de datos, incluso TB de datos. Estos productos facilitan el procesamiento de grandes cantidades de datos sin tener que escribir scripts específicos como MR, Pig, Spark, etc.

Dicho esto, debe comenzar a aprender otras tecnologías modernas como Machine Learning, Deep Learning, etc., que serán las habilidades más buscadas dentro de 2 a 3 años.

Solo pude responder desde la perspectiva de AWS, ya que he diseñado, diseñado, implementado y entregado múltiples proyectos de migración de Big Data y bases de datos en AWS.

Buena suerte

-Ravi

¿Por qué preferirías sobre uno y otro? Ambas son habilidades clave y si está buscando un experto en cualquiera de los anteriores, debe conocer otras.

Predominantemente, Hadoop / BigData se implementa en un centro de datos físico, pero cada vez más empresas están experimentando con Big Data en la nube.

Elija el área de acuerdo con los antecedentes que tenga + debe ser honesto con usted mismo en lo que respecta a los conceptos sobre informática distribuida, lenguaje y comprensión general sobre el desarrollo de software o el mundo analítico.

Espero que esto ayude

  • Shoban

He hecho ambas cosas y soy consultor en la nube, así que sé un poco lo que digo. El aprendizaje automático es el talento más demandado en este momento. Y francamente bastante interesante una vez que llegas a Deep Learning.

La computación en la nube y Big data con Hadoop son mucho más monótonos después de un punto.

Son dos pistas separadas. Hadoop requiere nodos de cómputo más grandes o potencia de procesamiento para ejecutar trabajos o realizar un procesamiento paralelo. Cloud le permite obtener recursos adicionales o liberar recursos no utilizados según sea necesario y, por lo tanto, puede ser la opción correcta para proporcionar la infraestructura para hadoop

La computación en la nube se utiliza para realizar análisis de hadoop / big data. Aprende computación en la nube.

Simplemente, computación en la nube.

Ellos son uno en lo mismo. La computación en la nube existe en gran medida debido a Hadoop.