9.5 KiB
Utangulizi wa Sayansi ya Takwimu katika Wingu
 |
|---|
| Sayansi ya Takwimu Katika Wingu: Utangulizi - Sketchnote na @nitya |
Katika somo hili, utajifunza kanuni za msingi za Wingu, kisha utaona kwa nini inaweza kuwa ya kuvutia kwako kutumia huduma za Wingu kuendesha miradi yako ya sayansi ya takwimu, na tutatazama mifano ya miradi ya sayansi ya takwimu inayotekelezwa katika Wingu.
Maswali ya Kabla ya Somo
Wingu ni Nini?
Wingu, au Kompyuta ya Wingu, ni utoaji wa huduma mbalimbali za kompyuta kwa malipo kulingana na matumizi, zinazohifadhiwa kwenye miundombinu kupitia mtandao. Huduma hizi zinajumuisha suluhisho kama uhifadhi, hifadhidata, mitandao, programu, uchanganuzi, na huduma za akili.
Kwa kawaida tunatofautisha Wingu la Umma, Wingu la Kibinafsi, na Wingu Mseto kama ifuatavyo:
- Wingu la Umma: wingu la umma linamilikiwa na kuendeshwa na mtoa huduma wa wingu wa tatu ambaye hutoa rasilimali zake za kompyuta kupitia mtandao kwa umma.
- Wingu la Kibinafsi: linahusu rasilimali za kompyuta za wingu zinazotumiwa pekee na biashara au shirika moja, na huduma na miundombinu inayodumishwa kwenye mtandao wa kibinafsi.
- Wingu Mseto: wingu mseto ni mfumo unaochanganya wingu la umma na wingu la kibinafsi. Watumiaji huchagua kituo cha data cha ndani, huku wakiruhusu data na programu kuendeshwa kwenye wingu moja au zaidi la umma.
Huduma nyingi za kompyuta ya wingu huangukia katika makundi matatu: Miundombinu kama Huduma (IaaS), Jukwaa kama Huduma (PaaS), na Programu kama Huduma (SaaS).
- Miundombinu kama Huduma (IaaS): watumiaji hukodisha miundombinu ya IT kama seva na mashine za kawaida (VMs), uhifadhi, mitandao, mifumo ya uendeshaji.
- Jukwaa kama Huduma (PaaS): watumiaji hukodisha mazingira ya kuendeleza, kujaribu, kutoa, na kusimamia programu za programu. Watumiaji hawahitaji kuwa na wasiwasi kuhusu kusanidi au kusimamia miundombinu ya msingi ya seva, uhifadhi, mitandao, na hifadhidata zinazohitajika kwa maendeleo.
- Programu kama Huduma (SaaS): watumiaji hupata ufikiaji wa programu za programu kupitia mtandao, kwa mahitaji na kwa kawaida kwa msingi wa usajili. Watumiaji hawahitaji kuwa na wasiwasi kuhusu kuhifadhi na kusimamia programu, miundombinu ya msingi au matengenezo, kama masasisho ya programu na usalama.
Baadhi ya watoa huduma wakubwa wa Wingu ni Amazon Web Services, Google Cloud Platform, na Microsoft Azure.
Kwa Nini Uchague Wingu kwa Sayansi ya Takwimu?
Wataalamu wa maendeleo na IT huchagua kufanya kazi na Wingu kwa sababu nyingi, ikiwa ni pamoja na zifuatazo:
- Ubunifu: unaweza kuimarisha programu zako kwa kuunganisha huduma za ubunifu zilizoundwa na watoa huduma wa Wingu moja kwa moja kwenye programu zako.
- Urahisi: unalipa tu kwa huduma unazohitaji na unaweza kuchagua kutoka kwa huduma mbalimbali. Kwa kawaida unalipa kulingana na matumizi na kubadilisha huduma zako kulingana na mahitaji yanayobadilika.
- Bajeti: huhitaji kufanya uwekezaji wa awali kununua vifaa na programu, kusanidi na kuendesha vituo vya data vya ndani, na unaweza kulipa tu kwa kile unachotumia.
- Uwezo wa kupanuka: rasilimali zako zinaweza kupanuka kulingana na mahitaji ya mradi wako, ambayo ina maana kwamba programu zako zinaweza kutumia nguvu zaidi au kidogo ya kompyuta, uhifadhi, na upana wa bendi, kwa kubadilika na mambo ya nje wakati wowote.
- Uzalishaji: unaweza kuzingatia biashara yako badala ya kutumia muda kwenye kazi ambazo zinaweza kusimamiwa na mtu mwingine, kama kusimamia vituo vya data.
- Uaminifu: Kompyuta ya Wingu inatoa njia kadhaa za kuhifadhi data yako mara kwa mara na unaweza kusanidi mipango ya kurejesha maafa ili kuendelea na biashara na huduma zako, hata wakati wa mgogoro.
- Usalama: unaweza kufaidika na sera, teknolojia, na udhibiti unaoimarisha usalama wa mradi wako.
Hizi ni baadhi ya sababu za kawaida kwa nini watu huchagua kutumia huduma za Wingu. Sasa kwa kuwa tunaelewa vyema Wingu ni nini na faida zake kuu, hebu tuangalie zaidi kazi za wanasayansi wa takwimu na watengenezaji wanaofanya kazi na data, na jinsi Wingu linaweza kuwasaidia kukabiliana na changamoto kadhaa wanazoweza kukutana nazo:
- Kuhifadhi kiasi kikubwa cha data: badala ya kununua, kusimamia, na kulinda seva kubwa, unaweza kuhifadhi data yako moja kwa moja katika wingu, kwa suluhisho kama Azure Cosmos DB, Azure SQL Database, na Azure Data Lake Storage.
- Kufanya Muunganisho wa Data: muunganisho wa data ni sehemu muhimu ya Sayansi ya Takwimu, inayokuwezesha kufanya mabadiliko kutoka ukusanyaji wa data hadi kuchukua hatua. Kwa huduma za muunganisho wa data zinazotolewa katika wingu, unaweza kukusanya, kubadilisha, na kuunganisha data kutoka vyanzo mbalimbali kwenye hifadhi moja ya data, kwa Data Factory.
- Kuchakata data: kuchakata kiasi kikubwa cha data kunahitaji nguvu nyingi za kompyuta, na si kila mtu ana ufikiaji wa mashine zenye nguvu za kutosha kwa hilo, ndiyo sababu watu wengi huchagua kutumia moja kwa moja nguvu kubwa ya kompyuta ya wingu kuendesha na kupeleka suluhisho zao.
- Kutumia huduma za uchanganuzi wa data: huduma za wingu kama Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics, na Azure Databricks husaidia kubadilisha data yako kuwa maarifa yanayoweza kutekelezwa.
- Kutumia huduma za Kujifunza kwa Mashine na akili ya data: badala ya kuanza kutoka mwanzo, unaweza kutumia algoriti za kujifunza kwa mashine zinazotolewa na mtoa huduma wa wingu, kwa huduma kama AzureML. Unaweza pia kutumia huduma za utambuzi kama hotuba-kwa-maandishi, maandishi-kwa-hotuba, maono ya kompyuta, na zaidi.
Mifano ya Sayansi ya Takwimu katika Wingu
Hebu tufanye hili kuwa dhahiri zaidi kwa kuangalia baadhi ya hali.
Uchambuzi wa hisia za mitandao ya kijamii kwa wakati halisi
Tutaanza na hali inayojulikana inayosomwa na watu wanaoanza na kujifunza kwa mashine: uchambuzi wa hisia za mitandao ya kijamii kwa wakati halisi.
Tuseme unaendesha tovuti ya habari na unataka kutumia data ya moja kwa moja kuelewa ni maudhui gani wasomaji wako wanaweza kuvutiwa nayo. Ili kujua zaidi kuhusu hilo, unaweza kujenga programu inayofanya uchambuzi wa hisia za data kutoka machapisho ya Twitter, kwenye mada zinazohusiana na wasomaji wako.
Viashiria muhimu utakavyotazama ni idadi ya tweets kwenye mada maalum (hashtags) na hisia, ambayo inatathminiwa kwa kutumia zana za uchambuzi zinazofanya uchambuzi wa hisia kuhusu mada zilizotajwa.
Hatua zinazohitajika kuunda mradi huu ni kama ifuatavyo:
- Unda kituo cha matukio kwa pembejeo ya mtiririko, ambacho kitakusanya data kutoka Twitter.
- Sanidi na anzisha programu ya mteja wa Twitter, ambayo itaita Twitter Streaming APIs.
- Unda kazi ya Stream Analytics.
- Bainisha pembejeo na swali la kazi.
- Unda hifadhi ya matokeo na bainisha matokeo ya kazi.
- Anzisha kazi.
Ili kuona mchakato mzima, angalia nyaraka.
Uchambuzi wa makala za kisayansi
Hebu tuchukue mfano mwingine wa mradi ulioundwa na Dmitry Soshnikov, mmoja wa waandishi wa mtaala huu.
Dmitry alitengeneza zana inayochambua makala za COVID. Kwa kupitia mradi huu, utaona jinsi unavyoweza kuunda zana inayochota maarifa kutoka kwa makala za kisayansi, kupata maarifa, na kusaidia watafiti kuvinjari makusanyo makubwa ya makala kwa njia bora.
Hebu tuone hatua tofauti zilizotumika kwa hili:
- Kuchota na kuchakata awali taarifa kwa kutumia Text Analytics for Health.
- Kutumia Azure ML kuendesha usindikaji kwa sambamba.
- Kuhifadhi na kuuliza taarifa kwa kutumia Cosmos DB.
- Unda dashibodi ya maingiliano kwa uchunguzi wa data na uoneshaji kwa kutumia Power BI.
Ili kuona mchakato mzima, tembelea blogu ya Dmitry.
Kama unavyoona, tunaweza kutumia huduma za Wingu kwa njia nyingi kufanya Sayansi ya Takwimu.
Tanbihi
Vyanzo:
- https://azure.microsoft.com/overview/what-is-cloud-computing?ocid=AID3041109
- https://docs.microsoft.com/azure/stream-analytics/stream-analytics-twitter-sentiment-analysis-trends?ocid=AID3041109
- https://soshnikov.com/science/analyzing-medical-papers-with-azure-and-text-analytics-for-health/
Maswali ya Baada ya Somo
Maswali ya Baada ya Somo
Kazi
Kanusho:
Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI Co-op Translator. Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati asilia katika lugha yake ya awali inapaswa kuchukuliwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutokuelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii.