Introduzione al Cloud Computing per la Data Science

Un'introduzione al Cloud Computing per la Data Science

 

Nel mondo di oggi, sono emerse due forze principali che hanno cambiato le regole del gioco: la Scienza dei Dati e il Cloud Computing. Immagina un mondo in cui enormi quantità di dati vengono generate ogni secondo. Beh… non devi immaginare… è il nostro mondo! Dai social media alle transazioni finanziarie, dai dati sanitari alle preferenze di e-commerce, i dati sono ovunque. Ma a cosa serve questa mole di dati se non ne otteniamo valore? Ecco esattamente cosa fa la Scienza dei Dati. E dove archiviamo, elaboriamo ed analizziamo questi dati? Ecco dove eccelle il Cloud Computing. Intraprendiamo un viaggio per comprendere la relazione intricata tra questi due meravigliosi progressi tecnologici. Scopriamo tutto insieme! 

 

L’essenza della Scienza dei Dati e del Cloud Computing

 

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La Scienza dei Dati – L’arte di ottenere intuizioni

 

La Scienza dei Dati è l’arte e la scienza di estrarre intuizioni significative da dati vasti e vari. Combina competenze provenienti da diverse aree come la statistica e l’apprendimento automatico per interpretare i dati e prendere decisioni informate. Con l’esplosione dei dati, il ruolo degli scienziati dei dati è diventato fondamentale nel trasformare i dati grezzi in oro. 

 

Il Cloud Computing – La rivoluzione dello storage digitale

 

Il Cloud Computing si riferisce alla fornitura on-demand di servizi informatici su Internet. Che si tratti di archiviazione, potenza di calcolo o servizi di database, il Cloud Computing offre un ambiente flessibile e scalabile per le aziende e i professionisti operare senza gli oneri della manutenzione delle infrastrutture fisiche. Tuttavia, la maggior parte di voi si starà chiedendo perché sono correlati. Torniamo all’inizio… 

 

Perché la Scienza dei Dati e il Cloud Computing sono inseparabili

 

Ci sono due ragioni principali per cui il Cloud Computing è emerso come componente essenziale, o complementare, della Scienza dei Dati.

 

#1. L’esigenza imperativa di collaborazione

 

All’inizio del loro percorso di Scienza dei Dati, i professionisti dei dati junior di solito iniziano impostando Python e R sui propri computer personali. Successivamente, scrivono ed eseguono codice utilizzando un Integrated Development Environment (IDE) locale come Jupyter Notebook Application o RStudio. Tuttavia, man mano che le squadre di scienza dei dati si espandono e le analisi avanzate diventano più comuni, c’è una crescente domanda di strumenti collaborativi per fornire intuizioni, analisi predictive e sistemi di raccomandazione. Ecco perché diventa fondamentale la necessità di strumenti collaborativi. Questi strumenti, essenziali per ottenere intuizioni, analisi predictive e sistemi di raccomandazione, sono potenziati dalla ricerca riproducibile, dagli strumenti per notebook e dal controllo delle sorgenti del codice. L’integrazione delle piattaforme basate sul Cloud amplifica ulteriormente questo potenziale di collaborazione. 

  

È importante notare che la collaborazione non riguarda solo le squadre di scienza dei dati. Include una varietà molto più ampia di persone, tra cui stakeholder come dirigenti, leader dei dipartimenti e altri ruoli centrati sui dati. 

 

#2. L’era del Big Data

 

Il termine Big Data è diventato popolare, soprattutto tra le grandi aziende tecnologiche. Sebbene la sua definizione esatta rimanga sfuggente, si riferisce generalmente a insiemi di dati così vasti che superano le capacità dei sistemi di database standard e dei metodi analitici. Questi dataset superano i limiti degli strumenti software e dei sistemi di archiviazione tipici in termini di acquisizione, archiviazione, gestione e elaborazione dei dati entro un periodo di tempo ragionevole. Quando si considera il Big Data, ricordate sempre i 3 V: Volume, Variazione e Velocità.

• Volume: Si riferisce alla quantità di dati.
• Varietà: Indica i diversi formati, tipi e applicazioni analitiche dei dati.
• Velocità: Indica la velocità con cui i dati si evolvono o vengono generati.

Man mano che i dati continuano a crescere, c’è una necessità urgente di avere infrastrutture più potenti e tecniche di analisi più efficienti.

Ecco perché noi – come scienziati dei dati – dobbiamo andare oltre i computer locali.

 

Data Science Scalabile Oltre la Macchina Locale

 

Le aziende e i professionisti possono affittare l’accesso a servizi di qualsiasi tipo, dalle applicazioni allo storage, da un fornitore di servizi cloud, anziché possedere la propria infrastruttura informatica o i data center, pagando solo ciò che usano quando lo usano, invece di gestire i costi e la complessità del mantenimento di un’infrastruttura IT locale.

In poche parole, il Cloud Computing è la fornitura di servizi informatici su richiesta, dalle applicazioni allo storage e alla potenza di elaborazione, tipicamente tramite internet e su base pay-as-you-go.

Riguardo ai provider più comuni, sono sicuro che almeno uno di essi vi sia familiare. Google (Google Cloud), Amazon (Amazon Web Services) e Microsoft (Microsoft Azure) sono le tre tecnologie cloud più comuni e controllano quasi tutto il mercato.

 

Quindi… cos’è il Cloud?

 

Il termine “cloud” potrebbe sembrare astratto, ma ha un significato tangibile.

Al suo nucleo, il cloud si basa sulla condivisione di risorse tra computer connessi in rete. Pensate a Internet come alla rete di computer più estesa, mentre esempi più piccoli includono reti domestiche come LAN o WiFi SSID. Queste reti condividono risorse che vanno dalle pagine web allo storage dei dati.

In queste reti, i singoli computer sono chiamati nodi. Comunicano utilizzando protocolli come HTTP per scopi vari, incluso l’aggiornamento dello stato e le richieste di dati. Spesso, questi computer non si trovano in loco, ma si trovano in data center dotati di infrastrutture essenziali.

Con la convenienza dei computer e dello storage, è ora comune utilizzare più computer interconnessi anziché una costosa superpotenza. Questo approccio interconnesso garantisce un’operatività continua anche in caso di guasto di un computer e consente al sistema di gestire carichi di lavoro più elevati.

Le piattaforme popolari come Twitter, Facebook e Netflix sono esempi di applicazioni basate su cloud che possono gestire milioni di utenti al giorno senza andare in crash. Quando i computer nella stessa rete collaborano per un obiettivo comune, si parla di cluster.

I cluster, agendo come un’unica unità, offrono prestazioni, disponibilità e scalabilità migliorate.

La distribuzione di calcolo si riferisce al software progettato per utilizzare cluster per specifiche attività, come Hadoop e Spark.

Quindi… di nuovo… cos’è il cloud?

Oltre alle risorse condivise, il cloud comprende server, servizi, reti e altro ancora, gestiti da un’unica entità.

Anche se Internet è una vasta rete, non è un cloud perché non appartiene a una sola parte.

 

Pensieri finali

 

In sintesi, Data Science e Cloud Computing sono due facce della stessa medaglia.

La Data Science fornisce ai professionisti tutta la teoria e le tecniche necessarie per estrarre valore dai dati.

Il Cloud Computing fornisce l’infrastruttura per archiviare e elaborare questi stessi dati.

Mentre il primo ci dà le conoscenze per valutare qualsiasi progetto, il secondo ci dà la fattibilità per eseguirlo.

Insieme, formano un potente tandem che sta promuovendo l’innovazione tecnologica.

Avanzando, la sinergia tra questi due elementi si rafforzerà, aprendo la strada a un futuro sempre più basato sui dati.

Abbracciate il futuro, perché è guidato dai dati e alimentato dal cloud! Josep Ferrer è un ingegnere di analisi da Barcellona. Si è laureato in ingegneria fisica e attualmente lavora nel campo della Data Science applicata alla mobilità umana. È un creatore di contenuti a tempo parziale focalizzato sulla Data Science e sulla tecnologia. Potete contattarlo su LinkedIn, Twitter o VoAGI.