CCC Overview Future skills Cyber Security Study Material Notes in Hindi
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CCC Overview Future skills Cyber Security Study Material Notes in Hindi : Introductions to Future skills Industrial Revoluton Introduction to Internet of things First Industrial Revolution Second Industrial Revolution Consumer Commercial Industrial Infrastructure Spaces Big Data Analytics Characteristics of Big data Applications of Big Data Cloud Computing Introduction of Cloud :
BCom 1st Year Insolvency Trial Balance Study Material Notes In Hindi
Overview of Future Skills and Cyber Security
फ्यूचर स्किल्स और साइबर सिक्योरिटी का अवलोकन
Introduction to FutureSkills
फ्यूचर स्किल्स का परिचय
FutureSkills is an industry utility to get India accelerated on a journey to build its skills and become the global hub for talent in the emerging technologies. FutureSkills is the resource for the IT-ITes industry to enable discovery, continuous learning and deep skilling in 9 emerging technologies. There are 9 Skills covered for this initiative and they are: Internet of Things, Big Data Analytics, Cloud Computing, Virtual Reality, Artificial Intelligence, Social & Mobile, Blockchain Technology, 3D Printing/Additive Manufacturingand Robotic Process Automation.
फ्यूचर स्किल्स एक इंडस्ट्री यूटिलिटी है जो भारत को अपने स्किल को बढाने एवं उभरते टेक्नोलॉजी में अपने टैलेंट के लिए। एक वैश्विक केंद्र (ग्लोबल हब) बनाने में मदद करता है। फ्यूचर स्किल IT-ITes इंडस्ट्री के लिए एक रिसोर्स है जो खोज, निरंतर सीखने और गहन कौशल को नौ (9) उभरते टेक्नॉलाजिओं में सक्षम करता है। इस पहल के लिए 9 स्किल शामिल हैं।
और वे हैं: इंटरनेट ऑफ थिंग्स, बिग डेटा एनालिटिक्स, क्लाउड कंप्यूटिंग, वर्चुअल रियलिटी, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, सोशल एंड मोबाइल, ब्लॉकचेन टेक्नोलॉजी, 3डी प्रिंटिंग/एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग, रोबोट प्रोसेस ऑटोमेशन।
Industrial Revoluton – औद्योगिक क्रांति
Industry 4.0: इंडस्ट्री 4.0
Industry 4.0 refers to a new industrial technology era that is IS INDUSTRY transforming current systems, sensors, machines and workloads. The phrase ‘fourth industrial revolution’ was first introduced by Klaus Schwab in 2015 in the article in Foreign Affairs. First Industrial Revolution started 18th century, second Industrial Revolution in 19th century, third Industrial Revolution started in mid 19th century and now we are facing Industry 4.0.
उद्योग 40 एक नए औद्योगिक टेक्नोलॉजी युग को संदर्भित करता है जो वर्तमान प्रणालियों, सेंसर, मशीनों और वर्कलोड को बदल रहा है। ‘चौथी औद्योगिक क्रांति’ वाक्यांश पहली बार Klaus Schwab ने 2015 में विदेशी मामलों के लेख में पेश किया था। पहली औद्योगिक क्रांति की शुरुआत 18 वीं शताब्दी में, दूसरी औद्योगिक क्रांति की 19वीं शताब्दी में तीसरी औद्योगिक क्रांति की शुरुआत 19वीं शताब्दी में हुई और अब हम चौथी औद्योगिक क्रांति(उद्योग 4.0) का सामना कर रहे हैं।
The Fourth Industrial Revolution is fundamentally different from the previous three, which were characterized mainly by advances in technology. In this revolution, technologies have great potential to continue to connect billions of more people to the web, significantly improve the efficiency of business and organizations and help to regenerate the natural environment through better asset management.
चौथी औद्योगिक कांति मल रूप से पिछले तीन से अलग है, जो मुख्य रूप से प्रौद्योगिकी(टेक्नोलॉजी) में प्रगति की विशेषता थी। इस कांति में प्रौद्योगिकियों में अरबा लोगों का वब से जोड़ने के लिए जारी रखने की काफी संभावना है। व्यापार और संगठनों की दक्षता में काफी सुधार और बेहतर संपत्ति प्रबंधन के माध्यम से प्राकृतिक वातावरण को फिर से बनाने में मदद करता है।
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The details of previous three industrial revolution is given below..
पिछली तीन औद्योगिक क्रांति का विवरण नीचे दिया गया है…
- First Industrial Revolution (Industry1.0)
The First Industrial Revolution took place from the 18th to 19th centuries in Europe and North America. It was a period when mostly agriculture society, rural societies became 1765 industrial and urban. The iron and textile industries, along with the development of the steam engine, played central roles in the Industrial Revolution.
प्रथम औद्योगिक क्रांति (उद्योग 1.0)- सबसे पहली औद्योगिक क्रांति यूरोप और उत्तरी अमेरिका में 18वीं शताब्दी से 19वीं शताब्दी तक थी। यह एक ऐसा 1870 समय था जब ज्यादातर कृषि पर आधारित समाज एवं ग्रामीण समाज का औद्योगिकरण और शहरीकरण हो गया था। लोहा और कपड़ा उद्योग, भाप इंजन के विकास के साथ, औद्योगिक क्रांति में मुख्य भूमिका निभाई।
- Second Industrial Revolution (Industry2.0)
1969 The Second Industrial Revolution took place between 1870 and 1914, just before First World War. It was a period of growth for pre-existing industries and expansion of new ones, such as steel, oil and electricity, and used electric power to create mass production. Major technological advances during this period included the telephone, light bulb, phonograph and the internal combustion engine.
दूसरी औद्योगिक क्रांति(उद्योग 2.0)- दूसरी औद्योगिक क्रांति, प्रथम विश्व युद्ध के पहले 1870 और 1914 के बीच थी। यह पहले से मौजूद उद्योगों और स्टील, तेल और बिजली जैसे नए उद्योगों के विस्तार और बड़े पैमाने पर उत्पादन करने के लिए विद्युत शक्ति का उपयोग करने के लिए विकास की एक अवधि थी। इस अवधि के दौरान प्रमुख तकनीकी विकासों में टेलीफोन, लाइट बल्ब, फोनोग्राफ और आंतरिक दहन इंजन शामिल थे।
- Third Industrial Revolution(Industry3.0)
The Third Industrial Revolution, or the Digital Revolution, refers to the development of technology from analog electronic and mechanical devices to the digital technology available today. The era started during the 1969s and is ongoing. Advancements during the Third Industrial Revolution include the personal computer, the internet, and information and communications technology (ICT).
तीसरी औद्योगिक क्रांति (उद्योग 3.0)- तीसरी औद्योगिक क्रांति, या डिजिटल क्रांति, आज एनालॉग इलेक्ट्रॉनिक और यांत्रिक (मैकेनिकल) उपकरणों से डिजिटल में टेक्नोलॉजी के प्रगति को संदर्भित करता है। यह युग 1969 के दशक के दौरान शुरू हुआ और जारी है। तृतीय औद्योगिक क्राति के दौरान प्रगति म पर्सनल कंप्यूटर, इंटरनेट और सचना और संचार प्रौद्योगिकी (आईसीटी) शामिल हैं।
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Introduction – परिचय
Introduction to Internet of Things (IoT) – इंटरनेट ऑफ थिंग्स का परिचय
The Internet of things is the extension of Internet connectivity into physical devices and everyday objects. Embedded with electronics, Internet connectivity, and other forms of hardware these devices can communicate and interact with others over the Internet, and they can be remotely monitored and controlled.
इंनटनेट आँफ थिग्सं उपकरणों और रोजमर्रा की वस्तुओं में इंटरनेट कनेक्टिविटी का विस्तार है। इलेक्ट्रानिक्स इटरनट कनक्टिविटी और हार्डवेयर के अन्य रूपों के साथ एंबेडेड ये डिवाइस, इंटरनेट पर दूसरों के साथ सवाद आर बातयात कर सकते हैं, और उन्हें दूर से निगरानी और नियंत्रित भी किया जा सकता है।
For Example, if you have an lot based refrigerator, it will let you know about your diet by monitoring your health previously and suggest you best meals with available foodstuff.
उदाहरण के लिए- यदि आपके पास IoT आधारित रेफ्रिजरेटर है तो यह आपको पहले से ही आपके स्वास्थ्य की निगरानी। करक आपक आहार के बारे में बताएगा और आपको उपलब्ध खाद्य पदार्थों के साथ सर्वोत्तम भोजन का सुझाव देगा।
The definition of the Internet of things has evolved due to junction of multiple technologies, real-time analytics, machine learning, commodity sensors, and embedded systems. Traditional fields of embedded systems, wireless sensor networks, control systems, automation (including home and building automation), and others all contribute to enabling the Internet of things. In the consumer market, loT technology is most synonymous with products pertaining to the concept of the “smart home”, covering devices and appliances (such as lighting fixtures, thermostats, home security systems and cameras, and other home appliances) that support one or more common ecosystems, and can be controlled via devices associated with that ecosystem, such as smartphones and smart speakers.
कई तकनीकों, रियल–टाइम एनालिटिक्स, मशीन लर्निग, कमोडिटी सेंसर, और एम्बेडेड सिस्टम के जंक्शन के कारण इंटरनेट ऑफ थिंग्स की परिभाषा विकसित हुई है। एम्बेडेड सिस्टम के पारंपरिक क्षेत्र, वायरलेस सेंसर नेटवर्क, नियंत्रण प्रणाली, स्वचालन (घर और भवन स्वचालन सहित) और अन्य सभी इंटरनेट ऑफ थिंग्स को सक्षम करने में योगदान करते हैं। उपभोक्ता बाजार में, IoT तकनीक ‘स्मार्ट होम’ की अवधारणा से संबंधित उत्पादों के साथ सबसे अधिक पर्याय है, उपकरणों (जैसे लाइटिंग फिक्सचर, थर्मोस्टेट, गृह सुरक्षा प्रणाली और कैमरे, और अन्य घरेलू उपकरणों) को कवर करना जो एक या एक से अधिक सामान्य पारिस्थितिक तंत्रों का समर्थन करते हैं और उस पारिस्थितिक तंत्र से जुड़े उपकरणों के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है, जैसे कि स्मार्टफोन और स्मार्ट स्पीकर।
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The extensive set of applications for IoT devices is often divided into four parts:
IoT डिवाइसों के लिए एप्लिकेशन्स के विस्तृत सेट को कंज्यूमर, कॉमर्शियल, इंडस्ट्रियल एवं इंफ्रास्ट्रक्चर के ढाँचो में विभाजित करते है।
1. Consumer
2. Commercial
3. Industrial,
4. Infrastructure spaces
1 Consumer applications: loT devices are a part of the larger concept of home automation, which can include lighting, heating and air conditioning, media and security systems. Long term benefits could include energy savings by automatically ensuring lights and electronics are turned off. A smart home or automated home could be based on a platform or hubs that control smart devices and appliances.
कंज्यूमर(उपभोक्ता)एप्लिकेशन्स– IoT डिवाइस होम ऑटोमेशन की बड़ी अवधारणा का एक हिस्सा है, जिसमें प्रकाश व्यवस्था, हीटिंग और एयर कंडीशनिंग, मीडिया और सुरक्षा प्रणालियाँ शामिल होती हैं। दीर्घकालिक लाभ में रोशनी और इलेक्ट्रॉनिक्स को स्वचालित रूप से बंद करना सुनिश्चित कर ऊर्जा बचत कर सकते है। स्मार्ट होम या आटोमेटेड होम एक प्लेटफॉर्म या हब पर आधारित हो सकता है जो स्मार्ट डिवाइसों और उपकरणों को नियंत्रित करता है।
2. Commercial applications: The Internet of Medical Things is an application of the lot for medical and health related purposes, data collection and analysis for research, and monitoring. IoT devices can be used to monitor and control the mechanical, electrical and electronic systems used in various types of buildings and also enable remote health monitoring and emergency notification systems. These health monitoring devices can range from blood pressure and heart rate monitors to advanced devices capable of monitoring specialized implants, such as pacemakers, Fit-bit electronic wristbands, or advanced hearing aids.
कॉमर्शियल एप्लिकेशन्स– इंटरनेट ऑफ मेडिकल थिंग्स चिकित्सा और स्वास्थ्य संबंधी उद्देश्यों, रिसर्च के लिए डेटा संगर एवं एनालिसिस और मॉनिटरिंग करने के लिए IoT का एक एप्लिकेशन है। IoT उपकरणों का उपयोग विभिन्न प्रकार के भावनाओं में उपयोग किए जाने वाले मैकेनिकल इलेक्ट्रिकल और इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम की निगरानी और नियंत्रण के लिए किया जा सकता है और दूरस्थ स्वास्थ्य निगरानी और आपातकालीन दिवालियापन प्रणालियों को भी सक्षम बनाता है। ये हैल्थ मोनिटोरींग डिवाइसेस (स्वास्थ्य निगरानी उपकरण) रक्तचाप और हृदय गति के मॉनीटर से लेकर उन्नत उपकरणों की निगरानी करने में सक्षम हो सकते हैं, जैसे पेसमेकर, फिटबिट इलेक्ट्रॉनिक रिस्टबैंड, या अधिक सुनने वाले उपकरण।
3. Industrial applications: lot opens the door to create whole new business and market opportunities for manufacturing. Network control and management of manufacturing equipment, asset and situation management, or manufacturing process control bring the loT within the area of industrial applications and smart manufacturing as well. The IoT intelligent systems enable rapid manufacturing of new products, dynamic response to product demands, and real-time optimization of manufacturing production and supply chain networks, by networking machinery, sensors and control systems together.
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इंडस्ट्रियल (औद्योगिक) एप्लिकेशन्स– IoT नए व्यापार और बाजार के अवसरों को निर्माण के लिए अवसर प्रदान करता है। नेटवर्क नियंत्रण और निर्माण उपकरण, संपत्ति और स्थिति प्रबंधन, या निर्माण प्रक्रिया नियंत्रण का प्रबंधन IoT को औद्योगिक अनुप्रयोगों और स्मार्ट निर्माण के क्षेत्र में भी लाता है। IoT इंटेलिजेंट सिस्टम नए प्रोडक्टों, उत्पादों की मांगों के लिए गतिशील प्रतिक्रिया, मैन्यूफैक्चरिंग प्रोडक्शन के वास्तविक अनुकूलन (रियल टाइम ऑप्टिमाईजेसन) सप्लाई चैन नेटवर्क एवं नेटवर्किंग मशीनरी तथा सेंसर्स और कण्ट्रोल सिस्टम के साथ तेजी से उत्पादन में मदद करता है।
4. Infrastructure applications: The loT is the key application of monitoring of infrastructure development and can be used for monitoring any events or changes in structural conditions that can compromise safety and increase risk. The loT can benefit the construction industry by cost saving, time reduction, better quality workday, paperless workflow and increase in productivity. It can help in taking faster decisions and save money with Real-Time Data Analytics.
इन्फ्रास्ट्रक्चर एप्लिकेशन– बुनियादी ढांचे के विकास की निगरानी के लिए IoT एक प्रमुख उपकरण है, जो किसी भी इवेंट या संरचनात्मक परिस्थितियों में परिवर्तन के लिए उपयोग किया जा सकता है जो रिस्क(जोखिम) को बढ़ा एवं सुरक्षा के लिए समझौता कर सकता है। IoT कन्स्ट्रक्शन इंडस्ट्री को कॉस्ट सेविंग, टाइम रिडक्सन, बैटर क्वालिटी वर्कडे, पेपरलेस वर्कफ्लो और उत्पादकता में वृद्धि से लाभान्वित कर सकता है। यह तेजी से निर्णय लेने और रियल-टाइम डेटा एनालिटिक्स के साथ पैसे बचाने में मदद कर सकता है।
Advantages of IoT: The advantages of IoT span across every area of lifestyle and business. Here is a list of some of the advantages that lot has to offer:
IoT के लाभ– IoT के एडवांटेज जीवनशैली और व्यवसाय के हर क्षेत्र में फैले हैं। यहाँ IoT के कुछ फायदों की एक सूची दी गई है जो निम्न है: .
Enhanced Data Collection: The more the information, the easier it is to make the right decision. Since modern data collection suffers from its limitations and its design for passive use; so IoT breaks it out of those spaces and places where humans really want to go for analyzing the world.
एनहँस्ड डेटा कलेक्शन– जितनी ही अधिक जानकारी हो, तो सही डिसीजन लेना उतना ही आसान होता है। चंकि मॉडर्न डेटा कलेक्शन पैसिव यूज के लिए अपने लिमिटेशन एवं डिजाइन के कारण सफर(ग्रस्त) करता है, इसलिए IoT उन स्पेस एवं प्लेस को ब्रेक करता है जहाँ मानव वास्तव में दुनिया के विश्लेषण के लिए जाना चाहते हैं।
Communication: IoT system allows full transparency and increases machine to machine communication (also called M2M). Because of this, physical devices stay in touch with one another leading to greater efficiency and higher quality.
कम्युनिकेशन– IoT सिस्टम फुल ट्रांस्परेन्सी को एलाउ एवं मशीन टू मशीन(एम टू एम) कम्यूनिकेशन को बढाता है। इसी कारण, फिजिकल डिवाइस अधिक एफिशिएंसी(दक्षता) एवं उच्च गुणवत्ता के लिए एक-दूसरे के साथ टच में रहते हैं ।
Efficient and Saves Time: The machine-to-machine interaction provides better efficiency. hence: accurate results can be obtained fast. This results in saving valuable time. Instead of repeating the same tasks every day, it enables people to do other creative jobs.
इफिशिएंड एंड सेव टाइम मशीन–ट–मशीन इंटरैक्शन बैटर ईफीसीएन्सी बिहतर दक्षता) प्रदान करता है. इसलिए सटाक पारणाम तजी से प्राप्त किए जा सकते हैं। इससे बहमल्य समय की बचत होती है। हर दिन समान कायाका दोहराने के बजाय, यह लोगों को अन्य रचनात्मक कार्य करने में सक्षम बनाता है।
Money: The financial aspect is the best advantage. This technology could replace humans who are in charge of monitoring and maintaining supplies.
मनी (धन)- फिनेंसिअल एस्पेक्टस (वित्तीय पहल) सबसे अच्छा लाभ है। यह तकनीक उन मनुष्यों की जगह ले सकता, है जो स्प्लाइज (आपूर्ति) की निगरानी और रखरखाव के प्रभारी है।
Reduced Waste: lot makes areas of improvement clear. lot provides real-world information leading to more effective management of resources.
रिडूज्ड वेस्ट– IoT उन्नति के क्षेत्रों को स्पष्ट करता है। IoT संसाधनों की अधिक प्रभावी प्रबंधन के लिए वास्तविक दुनिया की जानकारी प्रदान करता है। Disadvantages of IoT – IoT के नुकसान
Complexity: There are several opportunities for failure with complex systems. Some lot systems complicated in terms of design, deployment, and maintenance given their use of multiple technologies and a large set of new enabling technologies.
कम्प्लेक्सिटी(जटिलता)- जटिल प्रणालियों के साथ विफलता के कई अवसर हैं। कुछ IoT सिस्टम जो डिजाइन, डेप्लोयमेंट एवं मेनटेनेंस के मामले में कॉमप्लीकेटेड (जटिल) हैं, जो कई तकनीकों का उपयोग करते है और ये कई नई सक्षम तकनीकों का एक बड़ा समूह भी है।
Compatibility: There is no standard for tagging and monitoring with sensors. A uniform concept like the USB or Bluetooth is required which should not be that difficult to do.
कम्पेटिबिलिटी(संगतता)- यहाँ सेंसर के साथ टैगिंग और मॉनिटरिंग(निगरानी) के लिए कोई मानक नहीं है। USB या ब्लूटूथ जैसी एक समान अवधारणा की आवश्यकता है जबकि ऐसा करना मुश्किल नहीं होना चाहिए ।
Security: lot creates an ecosystem of constantly connected devices communicating over networks. The system offers little control despite any security measures. This leaves users exposed to various kinds of attackers.
सिक्योरिटी(सुरक्षा)- IoT नेटवर्क पर संचार करने वाले लगातार जुड़े उपकरणों का एक पारिस्थितिक तंत्र बनाता है। सिस्टम किसी भी सुरक्षा उपायों के बावजूद थोडा नियंत्रण प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ताओं को विभिन्न प्रकार के हमलावरों के संपर्क में छोड़ देता है।
Big Data Analytics- बिग डेटा ऐनालीटिक्स In big data analytics, we are presented with the data. The process of converting large amounts of unstructured raw data, retrieved from different sources to a data product useful for organizations forms the core of Big Data Analytics. Big data repositories have existed in many forms, often built by corporations with a special need. Organizations are capturing, storing, and analyzing data that has high volume, velocity, and variety and comes from a variety of new sources, including social media, machines, log files, video, text, image, RFID, and GPS.
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बिग डेटा एनालिटिक्स में, हम डेटा की बात/प्रस्तुति करते है। बड़े मात्रा में अलग-अलग स्रोतों से पर्नप्राप्त की गई। अनस्ट्रक्चर्ड रॉ डेटा जो आर्गेनाइजेशन के लिए उपयोगी होते है उसे परिवर्तित करने की प्रक्रिया बिग डेटा एनालिटिक्स का मूलआधार होती है। बिग डेटा रिपॉजिटरी कई रूपों में मौजूद हैं, जो अक्सर एक विशेष आवश्यकता के लिए कॉरपोरेशन द्वारा । निर्मित होते हैं। आर्गेनाइजेशन उन डेटा को कैप्चर, स्टोर एवं डेटा को एनालाइज करता है जिसमें हाई वॉल्यम, वेलोसिटी. एवं वराईटी जो अलग अलग स्रोतों से आते है जिसमें सोशल मिडिया. मशीन्स, लॉग-फाइल्स, वीडियो, टेक्स्ट, इमेज, आर.एफ. आई.डी., जी.पी.एस. आदि होते है।
The main goal of the big data analytic is to help organization to make better business! decision, future prediction, analysis large numbers of transactions that done in organization and update the form of data that organization is used. For Example: Big online business website like Flipkart, snapdeal uses Facebook or Gmail data to view the customer information or behavior.
बिग डेटा एनालिटिक्स का मुख्य लक्ष्य संगठन को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने भविष्य की भविष्यवाणी करने, संगठन में । किए गए लेनदेन की बड़ी संख्या का विश्लेषण करने और संगठन में उपयोग किए जाने वाले डेटा के रूप को अपडेट करने में । मदद करना है। उदाहरण के लिए- फ्लिपकार्ट, स्नैपडील जैसी बड़ी ऑनलाइन व्यापार वेबसाइट ग्राहक की जानकारी या । व्यवहार को देखने के लिए फेसबुक या जीमेल के डेटा को उपयोग करती है।
Big data analytics for manufacturing applications is marketed as a 5C architecture as (connection, conversion, cyber, cognition, and configuration). Factory work and Cyber-physical systems may have an extended “6C system” as:
मैन्यूफैक्चरिंग एप्लीकेशन के लिए बिग डेटा ऐनालीटिक्स को फाइव-सी आर्किटेक्चर(कन्नेक्शन, कन्वर्जन, साइबर, कॉग्निशन । एवं कॉन्फिगरेशन) में मार्क किया गया है। फैक्टरी वर्क एवं साइबर फिजिकल सिस्टम में एक्सटेंडेड सिक्स-सी आर्किटेक्चर । दिया गया है
- Cloud (computing and data on demand) क्लाउड(कंप्यूटिंग एवं डाटा ऑन डिमांड)
- Connection (sensor and networks) कनेक्शन (सेंसर एवं नेटवक)
- Customization (personalization and value) कस्टमाइजेशन (पर्सनेलाइजेशन एवं वैल्य)
- Content/context (meaning and correlation) कंटेंट/कॉन्टेक्स्ट (मीनिंग एवं मेमोरी)
- Cyber (model and memory)साइबर (मॉडल एवं मेमोरी
- Community (sharing and collaboration) कम्यूनिटी (शेयरिंग एवं कोलॉबोरेशन)
Characteristics of Big Data-बिग डेटा की विशेषतायें
The main characteristics of big data analytics are as follows:- बिग डेटा ऐनालीटिक्स की मुख्य विशेषताएं इस प्रकार हैं
Velocity: The rapid generation of data from time to time is called velocity. The data may be real time data, near real time data, yearly data, monthly data, hourly data, historical data, and weekly data and so on.
वेग– समय पर डेटा के तीव्र उत्पादन को वेग कहा जाता है। डेटा या तो रियल टाइम डेटा, नियर रियल टाइम डेटा, वार्षिक डेटा, मासिक डेटा, प्रति घंटा डेटा, ऐतिहासिक डेटा, साप्ताहिक डेटा आदि हो सकता है।
Volume: Volume means storage capacity. Collection of large amount of data, records, transaction and tables in terabytes to peta bytes.
वॉल्यूम– वॉल्यूम का मतलब भंडारण क्षमता होता है। टेरा बाइट्स से पेटा बाइटस में अधिक मात्रा में डेटा, रिकॉर्ड, लेनदेन और तालिकाओं का संग्रह।
Complexity: Today’s data comes from multiple sources. And it is still an undertaking to link, match, cleanse and transform data across systems. However, it is necessary to connect and correlate relationships, hierarchies and multiple data linkages or your data can quickly spiral out of control.
कोम्प्लेक्सिटी– आजकल डेटा कई स्रोतों से आता है। यह अभी भी पूरे सिस्टम में डेटा को लिंक मैच क्लीन और टांसफॉर्म करने का एक उपक्रम है। हालांकि, रिलेशन्स, हाईरेरकी और कई डेटा लिंकेज को जोडना या को-रिलेट करना आवश्यक है या आपका डेटा जल्दी से नियंत्रण से बाहर हो सकता है।
Variety: The types of data used to store in big data are called variety. The types may be text! click stream, web logs, video, images, audio, animation, legacy documents, and sensor data and so on.
वैराइटी– बडे डेटा को स्टोर करने के लिए जिस तरह के डेटा का इस्तेमाल किया जाता है उसे वैरायटी का है। इसके टाइप जैसे टेक्स्ट, स्ट्रीम, वेब लोंग, वीडियो, इमेजेस, ऑडियो, एनीमेशन, लिगेसी डॉक्यूमेंट, सेंसर डेटा आदि। हो सकते हैं।
Value: It includes how we can use this big data for enhancing the business and living stule wa know that different types of business or social application generate different types of data and we still identifying values form Big Data in their application areas is a big issue.
वैल्यू इसमें यह शामिल है कि हम इस बड़े डेटा का उपयोग व्यापार और जीवन शैली को बढ़ाने के लिए कैसे कर सकते हैं हम जानते है कि विभिन्न प्रकार के व्यवसाय या सामाजिक अनप्रयोग विभिन्न प्रकार के डेटा उत्पन्न करते हैं । और हम अभी भी मूल्यों की पहचान कर रहे हैं. उनके अनुप्रयोग क्षेत्रों में बिग डेटा एक बड़ा मुद्दा बना हैं।
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Applications of Big data- एप्लिकेशन्स ऑफ बिग डेटा
Big data has found many applications in various fields today. The major fields where big data is being used are as follows:
वर्तमान समय में बिग डेटा के विभिन्न क्षेत्रों में कई एप्लिकेशन हैं। इसके प्रमुख क्षेत्र जहाँ बिग डेटा का उपयोग किया जा रहा है, वे इस प्रकार हैं
Government: The use and adoption of big data within governmental processes allows efficient in terms of cost, productivity, and innovation, but does not come without its flaws. Data analysis often requires multiple parts of government (central and local) to work in collaboration and create new and innovative processes to deliver the desired outcome. Since Government majorly acts in all the domains.
गवर्नमेंट– गवर्नमेंटल प्रोसेस में बिग डेटा का अडॉप्शन एवं यूज लागत, प्रोडक्टिविटी, एवं इनोवेशन में एफिशिएंसी को एलाउ करते है लेकिन यह बिना किसी गलती के नहीं आ सकता है। डेटा एनालिसिस गवर्नमेंट के कई हिस्सों (सेंट्रल एवं लोकल) में सहयोग के साथ काम करने एवं वांछित परिणाम को पाने के लिए नए एवं इनोवेटिव प्रोसेस क्रिएट करते है।
Manufacturing: Analyzing big data in the manufacturing industry can reduce component defects, improve product quality, increase efficiency, and save time and money. Big data provides an infrastructure for transparency in manufacturing industry, which is the ability to unravel uncertainties such as inconsistent component performance and availability.
मैन्यूफैक्चरिंग– निर्माण उद्योग में बिग डेटा का एनालिसिस (विश्लेषण) कॉम्पोनेन्ट डिफेक्ट को कम करने, उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार, एवं इफिसिएन्सी बढ़ाने और समय एवं धन की बचत करने में मदद कर सकता है। बिग डेटा निर्माण उद्योग में पारदर्शिता के लिए एक बुनियादी ढांचा प्रदान करता है, जो असंगत घटक प्रदर्शन और उपलब्धता जैसे अनिश्चितताओं को उजागर करने की क्षमता है।
Healthcare: Big data analytics has helped healthcare improve by providing personalized medicine, clinical risk intervention and predictive analytics, automated external and internal reporting of patient data, standardized medical terms and patient registries. Traditionally, the healthcare industry has lagged behind other industries in the use of big data, part of the problem stems from resistance to change providers that are habituated to making treatment decisions independently, using their own clinical judgment, rather than relying on protocols based on big data.
हेल्थकेयर– बिग डेटा एनालिटिक्स ने पर्सनलाइज्ड मेडिसिन, क्लिनिकल रिस्क इंटरवेन्सन और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स. पेशंट के औटोमटेड इंटरनल एवं एक्सटर्नल रेपोर्टिग, मानकीकृत चिकित्सा शर्तों और रोगीयों की रजिस्ट्रि आदि कर स्वास्थ्य सुधार में मदद की है। परंपरागत रूप से स्वास्थ्य सेवा उद्योग बिग डेटा के उपयोग में अन्य उद्योगों से पिछड़ गया है। समस्या का हिस्सा उन प्रदाताओं को बदलने के प्रतिरोध से उपजा है जो उपचार के निर्णय लेने की स्वतंत्र रूप से आदत रखते हैं। अपने स्वयं के नैदानिक निर्णय का उपयोग करने के बजाय, बड़े प्रोटोकॉल के आधार पर भरोसा करते हैं।
Education: In education, it is used to measure teacher’s effectiveness to ensure a good experience for both students and teachers. With big data in the education sector, it is possible to monitor student actions, such as how long they take to answer a question, which sources they use for exam preparation, which questions they skip, etc.
शिक्षा– शिक्षा में इसका उपयोग छात्रों और शिक्षकों दोनों के लिए एक अच्छा अनुभव सुनिश्चित करने के लिए शिक्षक की। प्रभावशीलता को मापने के लिए किया जाता है। शिक्षा के क्षेत्र में बिग डेटा द्वारा छात्रों के कार्यों की निगरानी करना संभव है, जैसे कि किसी प्रश्न का उत्तर देने में उन्हें कितना समय लगता है, वे परीक्षा तैयारी के लिए किन स्रोतों का उपयोग करते हैं, कौन से प्रश्न वे छोड़ते हैं, आदि।
Media: To understand how the media utilizes big data, it is first necessary to provide some context into the mechanism used for media process. Social media can provide valuable real-time insights into how the market is responding to products and campaigns. With the help of these insights, the companies can adjust their pricing and promotion accordingly.
मीडिया– मीडिया बिग डाटा का यूज कैसे करता है यह समझने के लिए मीडिया प्रोसेस मैकेनिजम्स में उपयोग किए जाने वाले कुछ कांटेक्स्ट प्रदान करना सबसे पहले आवश्यक है। सोशल मीडिया मूल्यवान वास्तविक समय अंर्तदृष्टि प्रदान कर सकता है कि कैसे बाजार उत्पादों और अभियानों का जवाब दे रहा है। इन जानकारियों की मदद से, कंपनियां अपने मूल्य निर्धारण और पदोन्नति को तदनुसार समायोजित कर सकती हैं।
Insurance: The big data allows better customer retention from insurance companies and also health insurance providers are collecting data on social “determinants of health such as food and TV consumption, clothing size and purchasing habits, from which they make predictions on health costs for their clients.
इन्शुरेंस (बीमा)- बिग डेटा के माध्यम से बीमा कंपनियों ने स्वास्थ्य को आधार बनाकर डेटा संग्रहित करना शुरू कर दिया है जैसे कि खाने और टी0वी0 खरीदने की क्षमता, कपड़े की साइज और खरीदने की आदत से उन्हें लोगों के स्वास्थ्य पर ङ्केप मा आमा – MILL Bा अपराए !Bासी है।
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9.1.3 Cloud Computing- क्लाउड कंप्यूटिंग
Introduction of Cloud- क्लाउड कंप्यूटिंग का परिचय
In the simplest terms, cloud computing means storing and accessing data and programs over the Internet instead of your computer’s hard drive which comes into existence in 1950’s.
The cloud is just a metaphor for the Internet. In other words, Cloud terminology refers to internet or network which can be present in remote location. It provides service at both public and private networks. Several useful applications like e-mail, customer relationship management and web configuring etc. run in cloud.
सबसे सरल शब्दों में, क्लाउड कंप्यूटिंग का मतलब है कि आपके कंप्यूटर हार्ड ड्राइव के बजाय इंटरनेट पर डेटा और प्रोग्राम को स्टोर करना और एक्सेस करना होता है जो 1950 के दशक से अस्तित्व में है। क्लाउड इंटरनेट के लिए सिर्फ एक लक्षण है। दूसरे शब्द में, क्लाउड शब्द इंटरनेट या नेटवर्क को संदर्भित करती है जो दूरस्थ स्थान पर मौजूद हो सकती है। यह सार्वजनिक और निजी दोनों नेटवर्क पर सेवा प्रदान करता है। कुछ लाभदायक एप्लीकेशन जैसे ई-मेल, कस्टमर रिलेशनशिप मैनेजमेंट और वेब कॉन्फिगरेशन आदि जोकि क्लाउड पर रन होते हैं।
Cloud is a general term for the delivery of hosted services over the internet. It refers to manipulating, configuring, and accessing the applications online. Cloud computing facilitate online data storage, infrastructure and application to user.
यह इंटरनेट पर होस्ट की गई सेवाओं की डिलीवरी के लिए एक सामान्य शब्द है। यह एप्लिकेशन को ऑनलाइन मैनीपलेट करने, कॉन्फिगर करने और एक्सेस करने को संदर्भित करता है या सुविधा प्रदान करता है। क्लाउड कंप्यूटिंग उपयोगकर्ता को. ऑनलाइन डेटा स्टोरेज, इन्फ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन की सुविधा प्रदान करता है।
Basic Concepts of Cloud Computing – क्लाउड कम्प्यूटिंग की मूल अवधारणा
There are certain services and models working behind the scene making the cloud computing feasible and accessible to the end users.
क्लाउड कंप्यूटिंग को एंड यूजर के लिए फिजिबल एवं उसे एक्सेसिबल बनाने के लिए कुछ सर्विसेज एवं मॉडल्स काम करते जो निम्न है
Deployment Models: Cloud computing services can be private, public and community clouds and hybrid. Deployment models define the type of access to the cloud, i.e., how the cloud is located?
क्लाउड कप्यूटिंग सेवाएं निजी, सार्वजनिक और सामुदायिक क्लाउड और हाइब्रिड हो सकती हैं। परिनियोजन मॉडल क्लाउड । तक पहुंच के प्रकार को परिभाषित करते हैं, अर्थात, क्लाउड कैसे स्थित है?
1 Private Cloud: It delivered from a business security common to local data centers. The It delivered from a business’s data center to internal users. This model offers the versatility and convenience of the cloud, while preserving the management While preserving the management, control and on to local data centers. The Private Cloud allows systems and services to be thin an organization. It offers increased security because of its private nature.
प्राइवेट क्लाउड : यह बिजनेस डेटा सेंटर से इंटरनल यूजर तक डिलीवर किया जाता है। यह मॉडल स्थानीय डेटा धन, नियंत्रण और सुरक्षा को संरक्षित करते हए क्लाउड को बहुमुखी प्रतिभा और सुविधा प्रदान करता है। प्राइवट क्लाउड एक संगठन के भीतर सिस्टम और सेवाओं को सुलभ बनाने की अनुमति दते हो या प्रकृति के कारण बढ़ी हुई सुरक्षा प्रदान करता है।
2. Public Cloud and Community Cloud: It is a third-party cloud service provider denver cloud service over the internet. The Public Cloud allows systems and services to be easily accessible to the general public. Public cloud may be less secure because of its openness, e.g. email. inese services are available on demand on payment basis. The Community Cloud allows systems and services to be accessible by group of organizations.
पब्लिक क्लाउड और कम्यूनिटी क्लाउड- यह एक थर्ड पार्टी क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर है जो इंटरनेट पर क्लाउड सेवा प्रदान करता है। पब्लिक क्लाउड, सिस्टम और सेवाओं को आम जनता के लिए आसानी से सुलभ होने की सुविधा देता हा पब्लिक क्लाउड अपने ओपेनेस्स के कारण कम सिक्यर है, जैसे-ई-मेल। ये सेवा पेमेंट के मांग के आधार पर उपलब्ध है। कम्यूनिटी क्लाउड, सिस्टम और सेवाओं को संगठनों के समूह द्वारा एक्सेसिबल होने की सुविधा देता है।
3. Hybrid Cloud: It is a combination of public and private cloud. However, the critical activities are performed using private cloud while the non-critical activities are performed using public cloud.
हाईब्रिड क्लाउड– यह पब्लिक और प्राइवेट क्लाउड का कॉम्बिनेशन (संयोजन) है। हालाँकि, प्राइवेट क्लाउड का उपयोग करते हुए महत्वपूर्ण गतिविधियों का प्रदर्शन किया जाता है जबकि गैर-महत्वपूर्ण गतिविधियों को पब्लिक क्लाउड का उपयोग करके किया जाता है।
CCC Overview Future skills
Service Models – सर्विस मॉडल
It reference models on which the Cloud Computing is based. These can be categorized into three basic services as detailed below:
यह उन मॉडलों का संदर्भ देता है जिन पर क्लाउड कम्प्यूटिंग आधारित है। इन्हें नीचे विस्तृत रूप में तीन मूल सेवा में वर्गीकृत किया गया है
1 Infrastructure as a Service (IaaS): The Infrastructure as a Service (IaaS) is the most basic level of service which provides virtualized computing resources over the internet.
इन्फ्रास्टक्चर एज ए सर्विस (आईएएएस)- इन्फ्रास्ट्रक्चर एज ए सर्विस (सेवा के रूप में अवसंरचना(आईएएस) सेवा का सबसे बुनियादी स्तर है जो इंटरनेट पर वर्चुअलाइज्ड कंप्यूटिंग रिसोर्सेस प्रदान करता है।
2. Platform as a Service (PaaS): It provides host development tools on their infrastructures. It can be accessed by user on internet using APIs, Web portals or gateway software.
प्लेटफॉर्म एज ए सर्विस (Paas)- यह उनके बुनियादी ढांचे पर होस्ट डेवलेपमेंट टूल्स प्रदान करता है। यह ए०पी०आई०. वेब पोर्टल या गेटवे सॉफ्टवेयर का उपयोग करके इंटरनेट पर उपयोगकर्ता द्वारा इस्तेमाल किया जा सकता है।
3. Software as a Service (SaaS). It is distribution model which delivers software applications over the internet. This service is known as web services. You can access SaaS applications and services on your computer or on mobile device at any location.
सॉफ्टवेयर एज ए सर्विस (Saas)- यह एक डिस्ट्रिब्यूशन (वितरण) मॉडल है जो इंटरनेट पर सॉफ्टवेयर ऐप्लीकेशन प्रदान कराता है। इस सेवा को वेब सेवाओं के रूप में जाना जाता है। आप अपने कंप्यूटर पर या किसी भी स्थान पर मोबाइल एप्लिकेशन पर Saas एप्लिकेशन और सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं।
