云计算如何增强数据科学的工作流程
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如果数据是世界上最有价值的资源，那么数据科学就是最具影响力的过程。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，这一实践在各个行业中变得越来越重要。这种快速增长在很大程度上是有益的，但也会带来一些挑战。
数据量和处理需求的增长速度超过了传统工作流程的跟得上。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，云计算提供了一种理想的解决方案。以下是五个原因。
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1. 降低成本
云计算的成本效益是其最大的优势之一。实施和维护本地服务器可能需要高昂的初始费用，并需要大量的人力和IT成本。在云上存储和处理数据可以消除许多这些费用。
在云模型中，您不需要购买或维护自己的设备。考虑到现代数据科学可能需要多少处理能力，这可以节省大量费用。您还只需支付您使用的资源，因此您成长所带来的任何成本上涨都反映了实际数据量的增长，不会有多余的费用。
2. 简化工作流程
云还可以简化数据科学工作流程。软件即服务（SaaS）解决方案可以让您访问可能无法负担的计算速度和容量。因此，您可以在较少的处理延迟下运行更复杂的计算。
云系统还可以整合曾经分开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，并减少了数据输入和传输错误的风险。糟糕的数据可以严重影响运营效率，因此这种可靠性进一步提高了生产力。
3. 提高安全性
尽管人们对云安全存在一些疑虑，但云计算具有几个安全优势。绝大多数云安全漏洞都来自人为错误，而不是云本身的技术缺陷。然而，SaaS模型可以使高安全性更加可行。
云提供商通常拥有数据科学家可能无法负担或在内部实施的先进安全功能。这可能包括自主监控、自动合规性和广泛的加密备份。在云中分割网络也更容易，这使得零信任和类似的安全架构更易于实现。
4. 扩展数据容量
使用云还可以存储和处理比本地解决方案更多的数据。当您拥有更多信息时，数据科学应用程序通常最为有效，但在内部系统上管理大数据量可能很快变得昂贵和低效。
全球数据量预计将在2025年超过180泽字节。这可以使数据科学变得比以往更可靠，但前提是您具备支持此级别存储和分析的存储能力和计算能力。在内部实现这一点可能代价高昂，而云使得这种存储和分析成为可能。
5. 提高可扩展性
类似地，与传统的数据科学工作流程相比，云具有更高的可扩展性。以传统方式扩展容量意味着购买和设置额外的服务器，这既昂贵又可能破坏当前的工作流程。而在云中，您只需支付更高的费率即可获得更多容量，而且可以立即获得。
这种快速的可扩展性对于数字数据的当前增长速度至关重要。然而，如果您需要缩小运营规模，云中的缩小规模仍然比传统方式更具成本效益。随着容量的降低，费率也会降低，确保缩小规模不会让您拥有闲置的硬件。
现代数据科学需要云计算
今天的数据科学工作流程必须快速、可靠、安全，并能够处理大量工作负载。随着这些需求的增加，传统的本地设置很快变得不够用。
云计算提供了数据科学团队所需的经济性、效率、安全性、容量和可扩展性。利用这个机会将帮助您最大限度地从您的数据科学应用程序中获得回报。
April Miller 是ReHack Magazine的消费科技管理编辑。她在为我合作的出版物带来流量的高质量内容方面拥有良好的记录。
