बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग

बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग वर्तमान डिजिटल युग में प्रौद्योगिकी के दो महत्वपूर्ण स्तंभ हैं। ये तकनीकें बड़े पैमाने पर डेटा के संग्रह, विश्लेषण और सुरक्षित भंडारण को सरल बनाती हैं। प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में इनका उपयोग विभिन्न उद्योगों में निर्णय लेने और सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए किया जा रहा है।

  • परिभाषा : बिग डेटा से तात्पर्य अत्यंत बड़े और जटिल डेटा सेट्स से है जिन्हें पारंपरिक डेटा-प्रसंस्करण विधियों से प्रभावी ढंग से प्रोसेस या विश्लेषण नहीं किया जा सकता है। ये डेटा सेट्स अक्सर इतने जटिल, विशाल या तेजी से बदलने वाले होते हैं कि पारंपरिक सॉफ़्टवेयर उपकरण उन्हें संभाल नहीं पाते।
  • कच्चे (raw) बिग डेटा में संभावित अंतर्दृष्टियों की एक संपत्ति होती है, लेकिन इसके मूल्य को अनलॉक करने के लिए इसे प्रसंस्कृत, परिवर्तित और विश्लेषित किया जाना चाहिए। एक बार प्रसंस्कृत होने के बाद, डेटा को उन्नत विश्लेषण, मशीन लर्निंग और सांख्यिकी विधियों का उपयोग करके विश्लेषित किया जा सकता है ताकि अंतर्दृष्टियों, पैटर्न और रुझानों का पता चल सके।

बिग डेटा की विशेषताएँ (6 Vs)

Vपरिभाषाउदाहरणमहत्व
वॉल्यूमउत्पन्न और एकत्रित डेटा की मात्रा।सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स जो प्रतिदिन टेराबाइट्स डेटा उत्पन्न करते हैं।इसके लिए स्केलेबल स्टोरेज और प्रोसेसिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है, जैसे कि Hadoop।
वेलोसिटीडेटा उत्पन्न, प्रोसेस और विश्लेषित होने की गति।IoT उपकरणों से रियल-टाइम डेटा या स्टॉक मार्केट लेन-देन।रियल-टाइम प्रोसेसिंग तकनीकों की आवश्यकता होती है, जैसे कि Apache Kafka।
वैरायटीडेटा के विभिन्न प्रकार और स्वरूप।संरचित (डेटाबेस), असंरचित (छवियाँ, वीडियो), और अर्ध-संरचित डेटा(JSON)।विभिन्न स्वरूपों के लिए NoSQL डेटाबेस जैसे उपकरणों की आवश्यकता होती है।
वेरासिटीडेटा की सटीकता, विश्वसनीयता और भरोसेमंदता।सोशल मीडिया में भ्रांतियाँ या अधूरा सर्वेक्षण डेटा।डेटा क्लीनिंग और वैलिडेशन प्रक्रियाओं की आवश्यकता पर जोर देता है।
वैल्यू कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में डेटा की उपयोगिता।रिटेल व्यवसाय जो ग्राहकों के व्यवहार का विश्लेषण कर व्यक्तिगत ऑफ़र प्रदान करते हैंव्यापार निर्णयों के लिए सार्थक डेटा पर ध्यान केंद्रित कर ROI सुनिश्चित करता है।
वैरिएबिलिटीडेटा की असंगतता और गतिशील प्रकृति।सेंटिमेंट विश्लेषण में समय के साथ शब्दों के संदर्भ में बदलाव।अनुकूलनशील एल्गोरिदम और संदर्भीय समझ की आवश्यकता होती है।
लोकप्रिय उपमाएँ: 
  • डेटा नया तेल है (Data is the New Oil): डेटा कीमती है, बिल्कुल तेल की तरह, लेकिन इसे उपयोगी बनाने के लिए प्रसंस्कृत और विश्लेषित किया जाना आवश्यक है।
  • डेटा नया सोना है: डेटा उतना ही मूल्यवान है जितना सोना, जो व्यवसायों में वृद्धि और नवाचार को बढ़ावा देता है।
  • डेटा नई मुद्रा है: डेटा का व्यापार किया जा सकता है और डिजिटल दुनिया में पैसे की तरह मूल्य बनाने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है।
  • डेटा नया “क्राउन ज्वेल” है: डेटा को एक बहुमूल्य संपत्ति के रूप में देखा जाता है, जो व्यवसायों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करती है।
  • डेटा नया ‘बिजली’ है: जैसे बिजली ने औद्योगिक क्रांति को शक्ति दी थी, वैसे ही डेटा आज की तकनीक और विकास को शक्ति देगा।
  • डेटा नया “बौद्धिक संपत्ति” है: डेटा एक मूल्यवान संपत्ति है जिसका स्वामित्व होता है, साझा किया जा सकता है, और लाभ के लिए उपयोग किया जा सकता है।
  • बिग डेटा डिजिटल युग का ‘सोने की खान’ है: बिग डेटा एक सोने की खान की तरह है, जो बहुमूल्य अंतर्दृष्टियों से भरी है और इसे खोजे जाने का इंतजार कर रही है।

बिग डेटा इकोसिस्टम के प्रमुख घटक

1. डेटा स्रोत :
  • सोशल मीडिया, IoT उपकरण, सरकारी रिकॉर्ड, मोबाइल उपकरण, ऑनलाइन लेन-देन।
2. डेटा संग्रहण 
  • वितरित संग्रहण प्रणाली (Distributed Storage System): बिग डेटा को अक्सर कई सर्वरों पर संग्रहित किया जाता है ताकि स्केलेबिलिटी और पुनरावृत्ति (रेडंडेंसी) सुनिश्चित की जा सके।
    • HDFS (Hadoof डिस्ट्रिब्यूटेड फ़ाइल सिस्टम): डेटा को ब्लॉकों में विभाजित करता है और मशीनों में स्टोर करता है।
    • क्लाउड स्टोरेज: अमेज़न S3, गूगल क्लाउड स्टोरेज, या माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर जैसे क्लाउड प्लेटफॉर्म।
  • NoSQL डेटाबेस: MongoDB, Cassandra, और CouchDB जैसे डेटाबेस असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा को स्टोर करने के लिए अनुकूलित होते हैं, पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत।
  • डेटा झीलें (Data Lakes): एक भंडारण रिपॉजिटरी जो कच्चे डेटा की बड़ी मात्रा को उसके मूल स्वरूप में तब तक रख सकती है जब तक कि उसे विश्लेषण के लिए आवश्यकता न हो।
3. डेटा प्रोसेसिंग
  • बैच प्रोसेसिंग → ऐतिहासिक डेटा के बड़े बैचों का प्रोसेसिंग (जैसे Hadoop MapReduce)।
  • स्ट्रिम प्रोसेसिंग → रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग (जैसे Apache Kafka)।
  • डेटा वेयरहाउसिंग → डेटा विभिन्न स्रोतों से निकाला जाता है, स्वच्छ किया जाता है और विश्लेषण के लिए एक केंद्रीय रिपॉजिटरी में लोड किया जाता है। इस प्रणाली से उपयोगकर्ताओं को बड़े डेटासेट्स पर कॉम्प्लेक्स क्वेरी चलाने की अनुमति मिलती है।
4. डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टियाँ
  • सांख्यिकीय विश्लेषण → डेटा पैटर्न का सारांश (जैसे स्वास्थ्य देखभाल रुझान)।
  • मशीन लर्निंग और ए.आई. → भविष्यवाणियों के लिए मॉडलिंग (जैसे फसल उत्पादन के पूर्वानुमान)।
  • डेटा विज़ुअलाइजेशन → अंतर्दृष्टियों का ग्राफिकल प्रदर्शन (जैसे Power BI, Tableau)।
5. डेटा सुरक्षा और गोपनीयता
  • एन्क्रिप्शन → डेटा को स्टोर करते समय और ट्रांसमिट करते समय सुरक्षा प्रदान करना।
  • एक्सेस नियंत्रण → डेटा को सुरक्षित करने के लिए भूमिका-आधारित एक्सेस।
  • डेटा एनोनिमाइजेशन → व्यक्तिगत पहचानकर्ता हटाकर गोपनीयता की रक्षा करना।

बिग डेटा के लाभ

1. बेहतर निर्णय लेने की क्षमता
  • डेटा-आधारित जानकारी संगठनों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करती है।
  • उदाहरण: AI-आधारित उपकरण डॉक्टरों को निदान करने में मदद करते हैं।
2. संचालन दक्षता
  • डेटा का विश्लेषण प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और संसाधनों को अनुकूलित करने में मदद करता है।
  • उदाहरण: रखरखाव के पूर्वानुमान से कारखानों के डाउनटाइम को कम किया जाता है।
3. लागत में कमी
  • बिग डेटा अक्षमताओं और लागत-बचत क्षेत्रों की पहचान करता है।
  • उदाहरण: अनुकूलित सूची प्रबंधन से गोदाम की लागत कम होती है।
4.नवाचार और नए उत्पादों का विकास
  • डेटा बाजार की जरूरतों का पता लगाने में मदद करता है, जिससे नए उत्पादों का विकास होता है।
  • उदाहरण: ई-कॉमर्स – ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करके व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान की जाती हैं।
5. वैयक्तिकरण
  • बिग डेटा व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के आधार पर अनुभवों को अनुकूलित करता है।
  • उदाहरण: Netflix – उपयोगकर्ता इतिहास के आधार पर सामग्री की सिफारिश करता है।
6. पूर्वानुमान विश्लेषण
  • विवरण: ऐतिहासिक डेटा भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान करने में मदद करता है ताकि अग्रिम कार्रवाई की जा सके।
  • उदाहरण: स्टॉक मार्केट के रुझानों का पूर्वानुमान।
7. प्रतिस्पर्धात्मक लाभ
  • डेटा से मिलने वाली जानकारी प्रतिस्पर्धियों के मुकाबले बढ़त देती है।
  • उदाहरण: खेल – प्रदर्शन डेटा टीम के प्रशिक्षण और रणनीतियों को बेहतर बनाता है।
8. बेहतर ग्राहक अनुभव
  • ग्राहक डेटा का विश्लेषण ग्राहक संतुष्टि और वफादारी में सुधार करता है।
  • उदाहरण: एयरलाइंस – बिग डेटा यात्रा और वफादारी सेवाओं को व्यक्तिगत बनाता है

बिग डेटा के अनुप्रयोग

क्षेत्रअनुप्रयोगउदाहरण
स्वास्थ्यव्यक्तिगत चिकित्सा, पूर्वानुमान विश्लेषण, चिकित्सा इमेजिंगIBM Watson Health कैंसर डेटा का विश्लेषण करता है ताकि व्यक्तिगत उपचार किए जा सकें;3Nethra सामान्य आंखों की समस्याओं की स्क्रीनिंग में मदद करता है; COVID-19 → जीनोमिक अनुक्रमण, वेरिएंट डिटेक्शन, दवाओं की खोज।एंटीबायोटिक प्रतिरोध से निपटना → बिग डेटा विश्लेषण से एंटीबायोटिक उपयोग के पैटर्न की पहचान कर सुपरबग्स से लड़ने में मदद
कृषिसटीक कृषि, स्मार्ट सिंचाई प्रणालीस्वचालित मौसम स्टेशन, मिट्टी सेंसर, और फसल चित्र → सटीक बुवाई, सिंचाई प्रबंधन, फसल की पैदावार को अनुकूलित करना।Microsoft + KPAC परियोजना कृषि वस्तु मूल्य पूर्वानुमान के लिए;e-NAM → वस्तु कीमतों का पूर्वानुमान करने के लिए बिग डेटा का उपयोग करता है।IMD (INSAT-3D, INSAT-3DR) → कृषि के लिए मौसम डेटा प्रदान करता है; NOAA → वैश्विक मौसम डेटा प्रदान करता है जिसका उपयोग पूर्वानुमान के लिए किया जाता है।
रिटेल और ई-कॉमर्सग्राहक विभाजन, व्यक्तिगतकरण, सूची प्रबंधनAmazon और Netflix → बिग डेटा का उपयोग करके उत्पाद/फिल्मों की सिफारिश करते हैं; Walmart → बिग डेटा का उपयोग करके मांग का पूर्वानुमान और सूची प्रबंधन करता है।
वित्त और बैंकिंगधोखाधड़ी का पता लगाना, जोखिम प्रबंधनCICI बैंक → धोखाधड़ीपूर्ण लेन-देन का पता लगाने और वित्तीय जोखिम का पूर्वानुमान करने के लिए मशीन लर्निंग और बिग डेटा का उपयोग करता है;क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल → ग्राहक के क्रेडिट इतिहास का बिग डेटा-आधारित विश्लेषण करता है ताकि ऋण पुनर्भुगतान की संभावना का पूर्वानुमान किया जा सके।
परिवहन और रसदबेड़ा प्रबंधन, पूर्वानुमान रखरखावUber → बिग डेटा एल्गोरिदम ड्राइवर-राइडर मिलान को अनुकूलित करते हैं;Amazon → बिग डेटा का उपयोग करके अपने विशाल बेड़े का प्रबंधन करता है, वितरण मार्गों और समय को अनुकूलित करता है;एयरलाइंस → पूर्वानुमान रखरखाव वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करते हुए विमान में संभावित विफलताओं का पूर्वानुमान करता है और डाउनटाइम को घटाता है, जिससे लागत बचती है।
निर्माण और उद्योग 4.0स्मार्ट निर्माण, आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलनAmazon और Flipkart जैसी कंपनियाँ अपने आपूर्ति श्रृंखला का अनुकूलन करने के लिए बिग डेटा विश्लेषण का उपयोग करती हैं ताकि वास्तविक समय में समायोजन किया जा सके।
स्मार्ट शहर और शहरी योजनायातायात प्रबंधन, ऊर्जा प्रबंधनस्मार्ट ग्रिड्स ऊर्जा वितरण को अनुकूलित करती हैं और बर्बादी को कम करती हैं।बैंगलोर जैसे स्मार्ट शहर → शहरी योजना, यातायात प्रबंधन और वायु गुणवत्ता जैसे पर्यावरणीय मापदंडों की निगरानी के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करते हैं।
शिक्षाछात्र प्रदर्शन विश्लेषण, व्यक्तिगत सीखनाCoursera और Khan Academy बिग डेटा का उपयोग करके पाठ्यक्रमों को व्यक्तिगत बनाती हैं;AI-आधारित प्लेटफार्म रियल-टाइम फीडबैक प्रदान करते हैं और अध्ययन संसाधनों की सिफारिश करते हैं।
सरकार और सार्वजनिक क्षेत्रई-गवर्नेंस, आपदा प्रबंधनCoWIN ऐप भारत में टीकाकरण शेड्यूलिंग के लिए उपयोग किया गया;Google बिग डेटा का उपयोग करके 80 देशों में बाढ़ का पूर्वानुमान करता है और अग्रिम चेतावनियाँ प्रदान करता है।MGNREGA → नामांकन पर डेटा का विश्लेषण करके बेरोज़गारी रुझानों का पूर्वानुमान करता है;Geo-tagging MGNREGA में → ग्रामीण क्षेत्रों में भौतिक संपत्तियों और उनके उपयोग को ट्रैक करने में मदद करता है;Project ADVAIT → कर प्रणाली में धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए बिग डेटा-आधारित विश्लेषण;ऑपरेशन क्लीन मनी (नोटबंदी के दौरान) → बड़े लेन-देन की निगरानी करता है ताकि काले धन का पता लगाया जा सके;Project Insight → आयकर विभाग द्वारा।भारत और चीन के बीच जलविज्ञान डेटा साझाकरण → संयुक्त बाढ़ पूर्वानुमान;भारत-कोरिया → आपदा प्रबंधन पूर्वानुमान के लिए बिग डेटा पर सहयोग।.
पर्यावरणीय स्थिरताजलवायु परिवर्तन की निगरानी, वन्यजीव संरक्षणउपग्रह डेटा और बिग डेटा का उपयोग करके जलवायु परिवर्तन के प्रभाव का पूर्वानुमान करने के लिए जलवायु मॉडल;बिग डेटा और GPS ट्रैकिंग से लुप्तप्राय प्रजातियों की निगरानी में मदद मिलती है।

बिग डेटा की चुनौतियाँ

1. डेटा गोपनीयता और सुरक्षा
  • गोपनीयता के जोखिम: व्यक्तिगत डेटा का विशाल संग्रह संभावित डेटा उल्लंघनों का कारण बन सकता है।
    • उदाहरण: भारत का आधार सिस्टम गोपनीयता चिंताओं को लेकर आलोचना का सामना करता है।
  • डेटा उल्लंघन और साइबर सुरक्षा: डेटा संग्रह में वृद्धि साइबर हमलों को आकर्षित करती है।
    • उदाहरण: वित्तीय संस्थान सुरक्षा उल्लंघनों का सामना करते हैं क्योंकि उनकी सुरक्षा प्रणाली कमजोर होती है।
  • नियामक अनुपालन: यह सुनिश्चित करना कि डेटा का उपयोग नियामकों एवम् नियमों, जैसे GDPR के अनुसार हो।

भारत में डेटा उल्लंघन(2016-2021)

  1. 2016 डेबिट कार्ड डेटा उल्लंघन
    • Hitachi Payment Services में मैलवेयर डालने से
    • 3.2 मिलियन डेबिट कार्ड्स प्रभावित
  2. आधार डेटा उल्लंघन (2018)
    • 1.1 बिलियन नागरिकों का डेटा लीक हुआ
  3. SBI डेटा उल्लंघन (2019): मुंबई में असुरक्षित सर्वर के कारण
  4. Justdial डेटा उल्लंघन(2019)
  5. कुडनकुलम न्यूक्लियर प्लांट डेटा उल्लंघन(2019)
  6. 2019 क्रेडिट और डेबिट कार्ड डेटा उल्लंघन : 1.3 मिलियन कार्ड रिकॉर्ड डार्क वेब पर बेचे गए
  7. BigBasket डेटा उल्लंघन (2020)
  8. Unacademy डेटा उल्लंघन (2020) : डेटा डार्क वेब पर ₹1.5 लाख INR ($2,000 USD) में बेचा गया।
  9. Air India डेटा उल्लंघन (2021)
  10. Dominos India डेटा उल्लंघन  (2021)
2. डेटा गुणवत्ता और अखंडता
  • असंगत डेटा: विभिन्न स्रोतों से प्राप्त डेटा आपस में विरोधाभासी या अधूरा हो सकता है।
  • शोर और पुनरावृत्ति: अप्रासंगिक डेटा (शोर) विश्लेषण को विकृत करता है। उदाहरण: सोशल मीडिया डेटा में अप्रासंगिक या स्पैम सामग्री हो सकती है।
  • मिसिंग डेटा: डेटा में अंतराल विश्लेषण की गुणवत्ता को प्रभावित करते हैं।
3. डेटा भंडारण और प्रबंधन
  • जटिल डेटा एकीकरण: संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा को मिलाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
  • भंडारण की लागत: बड़े डेटा सेट्स को स्टोर करना महंगा हो सकता है, विशेष रूप से छोटे संगठनों के लिए।
4. डेटा प्रसंस्करण और विश्लेषण
  • संगणना शक्ति: बड़े डेटा सेट्स को संसाधित करने के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है।
  • जटिल एल्गोरिदम: असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए विशेष एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है।
  • कौशल अंतराल: योग्य डेटा वैज्ञानिकों की कमी बिग डेटा अनुप्रयोगों की सीमित उपयोगिता का कारण बनती है।
5. नैतिक और कानूनी मुद्दे
  • डेटा स्वामित्व और सहमति: यह सवाल कि डेटा का मालिक कौन है और इसे कौन उपयोग कर सकता है?
  • एल्गोरिदम में पक्षपात: एल्गोरिदम पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित या बढ़ा सकते हैं, जिससे अनुचित परिणाम हो सकते हैं।
  • निगरानी: बिग डेटा बड़े पैमाने पर निगरानी की संभावना के कारण गोपनीयता के मुद्दों को बढ़ाता है।

भारत में बिग डेटा पहलें

1. National Data and Analytics Platform (NDAP):
  • प्रारंभकर्ता : NITI Aayog
  • उद्देश्य : सार्वजनिक सरकारी डेटा तक पहुँच को लोकतांत्रिक बनाना।
  • विशेषताएँ : स्वच्छ, सुलभ, और अंतर-संचालनीय डेटा सेट प्रदान करता है।
2. केंद्रीय प्रत्यक्ष कर बोर्ड (CBDT) परियोजना इन्शाइट (InSight) : 
  • उद्देश्य: टैक्स अनुपालन को सुधारना और बिग डेटा विश्लेषण का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाना।
  • विशेषताएँ: विशाल वित्तीय डेटा का विश्लेषण करके कर चोरी का पता लगाता है।
3. डिजिटल इंडिया कार्यक्रम :
  • बिग डेटा पर ध्यान: सेवाओं के डिजिटलीकरण को बढ़ावा देना, जिससे विशाल डेटा सेट्स बनते हैं।
  • विशेषताएँ: ई-गवर्नेंस, स्वास्थ्य देखभाल और शिक्षा जैसे क्षेत्रों में निर्णय-निर्माण को बेहतर बनाना।
  • उदाहरण: JAM त्रयी का उपयोग करके घोस्ट लाभार्थियों की पहचान।
4.  ओपन गवर्नमेंट डेटा (OGD) प्लेटफॉर्म
  • प्रारंभ: अक्टूबर 2012
  • संगठन: राष्ट्रीय सूचना विज्ञान केंद्र (NIC), इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) द्वारा बनाया गया।
  • लक्ष्य: राष्ट्रीय डेटा साझाकरण और पहुंच नीति (NDSAP) के अनुपालन में सरकारी डेटा को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराना।
4. राष्ट्रीय डेटा वेयरहाउस
  • संगठन: सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय (MoSPI)
  • विशेषताएँ: एक केंद्रीकृत भंडारण प्रणाली, जहाँ विभिन्न सरकारी एजेंसियों द्वारा एकत्रित डेटा रखा जाता है, जिसे विश्लेषण और सार्वजनिक उपयोग के लिए आसानी से एक्सेस किया जा सकता है।
5. बिग डेटा प्रबंधन नीति :
  • CAG (भारत के नियंत्रक और महालेखापरीक्षक) द्वारा 
6. भारतीय रेलवे और बिग डेटा :
  • परियोजना: One ICT (सूचना और संचार प्रौद्योगिकी) प्लेटफॉर्म
  • उद्देश्य: परिचालन दक्षता और यात्री सेवाओं को सुधारना।
7. कृषि: बिग डेटा और AI एकीकरण :
  • संगठन: कृषि मंत्रालय
  • उपयोग: फसल उत्पादन, मौसम पैटर्न, और मृदा स्वास्थ्य का अनुमान लगाने के लिए बिग डेटा का उपयोग।
  • उदाहरण: कृषि विज्ञान केंद्र (Krishi Vigyan Kendras) और राष्ट्रीय कृषि बाजार (e-NAM) वास्तविक समय विश्लेषण और मूल्य निर्धारण के लिए बिग डेटा का उपयोग करते हैं।
8. राष्ट्रीय ई-गवर्नेंस योजना (NeGP) :
  • उद्देश्य: बिग डेटा का उपयोग करके सरकारी सेवाओं की डिलीवरी और पारदर्शिता में सुधार करना।
9. राष्ट्रीय डिजिटल स्वास्थ्य मिशन  (NDHM):
  • उद्देश्य: इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ABHA IDs) बनाने के लिए बिग डेटा विश्लेषण का एकीकरण।
10. प्रौद्योगिकी नवाचार हब (TIH) मिशन
  • मुख्य TIH जो बिग डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं::
    • भारतीय सांख्यिकी संस्थान (ISI), कोलकाता
    • IIT इंदौर
    • IIT (BHU), वाराणसी

हाल की घटना

  • जनवरी 2025 में, भारत ने संयुक्त राष्ट्र के विशेषज्ञ समिति में शामिल होने के लिए बिग डेटा और डेटा विज्ञान के लिए आधिकारिक आंकड़ों पर समिति (UN-CEBD) में सदस्यता प्राप्त की। यह सदस्यता भारत को आधिकारिक आंकड़ों के लिए बिग डेटा के उपयोग में वैश्विक मानकों में योगदान करने का अवसर प्रदान करती है।

परिभाषा : क्लाउड कंप्यूटिंग का अर्थ है इंटरनेट के माध्यम से कंप्यूटिंग सेवाओं (जैसे सर्वर, स्टोरेज, डेटाबेस, नेटवर्किंग, सॉफ़्टवेयर) का वितरण।

  • ये सेवाएं ऑन-डिमांड प्रदान की जाती हैं और उपयोगकर्ताओं को ऑन-प्रिमाइसेस बुनियादी ढांचे की आवश्यकता के बिना संसाधनों तक पहुंचने की अनुमति देती हैं।
  • यह दृष्टिकोण नवाचार में तेजी, लचीले संसाधन, और पैमाने की अर्थव्यवस्था प्रदान करता है।
  • उदाहरण: गूगल ड्राइव का उपयोग करके फ़ाइलों को स्टोर करना।

“क्लाउड” क्यों कहा जाता है?

  • “क्लाउड” शब्द इंटरनेट का प्रतीक है। कम्प्यूटिंग संसाधन दूरस्थ रूप से होस्ट किए जाते हैं और ऑनलाइन एक्सेस किए जाते हैं, ठीक वैसे जैसे जानकारी “क्लाउड” में स्टोर की जाती है।

क्लाउड कंप्यूटिंग के रोज़मर्रा के उदाहरण

  • ईमेल सेवाएं: Gmail, Yahoo Mail
  • क्लाउड स्टोरेज: Google Drive, Dropbox
  • स्ट्रीमिंग सेवाएं: Netflix, Spotify
  • ऑनलाइन सहयोग: Google Docs, Microsoft Teams

क्लाउड कंप्यूटिंग की मुख्य विशेषताएँ और लाभ

  1. ऑन-डिमांड एक्सेस: आवश्यकतानुसार संसाधनों तक पहुँच प्राप्त करता है।
    उदाहरण: आवश्यकता होने पर अतिरिक्त स्टोरेज का उपयोग करना।
  2. ब्रॉड नेटवर्क एक्सेस: इंटरनेट के माध्यम से विभिन्न उपकरणों (पीसी, स्मार्टफोन, आदि) के माध्यम से पहुंच।
  3. संसाधन पूलिंग: कई उपयोगकर्ता समान संसाधनों को साझा करते हैं।
  4. पे-एज़-यू-गो: आप केवल उतना भुगतान करते हैं जितना आप उपयोग करते हैं। उदाहरण: क्लाउड स्टोरेज का भुगतान उस डेटा की मात्रा के आधार पर करना जो स्टोर किया जाता है।
  5. विश्वसनीयता: स्वचालित बैकअप और आपदा रिकवरी, डेटा की सुरक्षा सुनिश्चित करते हैं।
  6. स्केलेबिलिटी और इलास्टिसिटी: मांग के आधार पर संसाधनों को बढ़ाया या घटाया जा सकता है।

क्लाउड कंप्यूटिंग के लाभ:

  • लागत दक्षता: आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जो आप उपयोग करते हैं, कोई अग्रिम लागत नहीं।
  • स्केलेबिलिटी और लचीलापन: मांग के आधार पर संसाधनों को बढ़ाया या घटाया जा सकता है।
    उदाहरण: BigBasket त्यौहारी सीज़न के दौरान पीक ट्रैफिक के लिए संसाधनों को बढ़ाता है।
  • वैश्विक पहुँच: सेवाओं तक कहीं से भी, किसी भी उपकरण के माध्यम से पहुँच। उदाहरण: Google Drive।
  • सुरक्षा में वृद्धि: डेटा एन्क्रिप्शन, सुरक्षित पहुँच, आपदा रिकवरी और स्वचालित बैकअप।
  • सहयोग और उत्पादकता: वास्तविक समय में टीम वर्क और आसानी से फ़ाइल साझा करना।
    उदाहरण: Zoho क्लाउड टूल्स के माध्यम से वैश्विक टीम सहयोग को सक्षम करता है।
  • स्वचालित अपडेट और रखरखाव: बिना किसी डाउनटाइम के निर्बाध अपडेट।
  • उच्च प्रदर्शन: बिना हार्डवेयर निवेश के शक्तिशाली कंप्यूटिंग तक पहुँच।
  • पर्यावरणीय लाभ: ऊर्जा की खपत और ई-कचरे में कमी।
  • नवोन्मेष और लचीलापन → तेज़ विकास और उन्नत उपकरणों तक पहुँच।
  • व्यवसाय निरंतरता → उच्च विश्वसनीयता, पुनरावृत्ति, और न्यूनतम व्यवधान।

क्लाउड कंप्यूटिंग के प्रकार

A. क्लाउड कंप्यूटिंग के डिप्लॉयमेंट मॉडल्स

पब्लिक क्लाउड:
  • परिभाषा : पब्लिक क्लाउड एक ऐसा क्लाउड होता है जो तृतीय-पक्ष क्लाउड प्रदात्ताओं द्वारा स्वामित्व और संचालित होता है। इसमें इंटरनेट के माध्यम से संसाधन प्रदान किए जाते हैं और इन्हें कई ग्राहकों के बीच साझा किया जाता है।
  • उदाहरण : Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform, Microsoft Azure.
  • लाभ:
    • लागत प्रभावी, क्योंकि संसाधन साझा किए जाते हैं।
    • मांग में उतार-चढ़ाव को संभालने के लिए स्केलेबल।
    • उपयोगकर्ता को किसी रखरखाव की आवश्यकता नहीं होती।
  • उपयोग के मामले: वेब होस्टिंग, परीक्षण और विकास, छोटे और मध्यम आकार के उद्यम (SMEs)
  • भारतीय संदर्भ : स्टार्टअप्स जैसे Zomato और Paytm सार्वजनिक क्लाउड का उपयोग लागत प्रभावी स्केलिंग के लिए करते हैं।
प्राइवेट क्लाउड :
  • परिभाषा : विशेष रूप से किसी एकल संगठन के लिए। यह अधिक नियंत्रण और सुरक्षा प्रदान करता है।
  • उदाहरण : ऑन-प्रिमाइसेस प्राइवेट क्लाउड, जिसका उपयोग Infosys या Tata Consultancy Services (TCS) जैसी कंपनियाँ करती हैं।
  • लाभ :
    • बेहतर डेटा सुरक्षा और नियंत्रण।
    • संगठन की जरूरतों के अनुसार अनुकूल।
  • उपयोग के मामले : वित्तीय संस्थान, स्वास्थ्य सेवा संगठन, सरकारी एजेंसियाँ।
  • भारतीय संदर्भ :भारतीय स्टेट बैंक (SBI) ग्राहक डेटा प्रबंधन के लिए प्राइवेट क्लाउड का उपयोग करता है।
हाइब्रिड क्लाउड:
  • परिभाषा : सार्वजनिक और निजी क्लाउड का संयोजन, जो डेटा और एप्लिकेशंस को साझा करने की अनुमति देता है।
  • उदाहरण : AWS Outposts, Microsoft Azure Stack
  • लाभ:
    • लागत प्रभावशीलता और डेटा सुरक्षा का संतुलन।
    • गतिशील कार्यभार के लिए उपयुक्त।
  • भारतीय संदर्भ : भारतीय रेलवे अपने विशाल डेटा नेटवर्क को प्रबंधित करने के लिए हाइब्रिड क्लाउड मॉडल का उपयोग करता है।
कम्युनिटी क्लाउड :
  • परिभाषा : एक साझा क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर जिसका उपयोग एकसमान चिंताओं (जैसे, सुरक्षा, अनुपालन, या नियामक आवश्यकताएँ) वाले कई संगठनों द्वारा किया जाता है। इस इन्फ्रास्ट्रक्चर का प्रबंधन इनमें से किसी एक संगठन या तीसरे पक्ष के प्रदाता द्वारा किया जा सकता है।
  • उदाहरण : HealthCloud, जो स्वास्थ्य सेवा संगठनों द्वारा उपयोग किया जाता है।
  • लाभ:
    • संगठनों के बीच सहयोग।
    • सदस्यों के बीच लागत साझा करना।
  • भारतीय संदर्भ : विश्वविद्यालय और अनुसंधान संस्थान सहयोगी परियोजनाओं के लिए संसाधनों को साझा करने में कम्युनिटी क्लाउड का उपयोग करते हैं।

    B. Cloud Computing के सेवा मॉडल्स

    इंफ्रास्ट्रक्चर ऐज़ अ सर्विस (IaaS):
    1. परिभाषा: IaaS, इंटरनेट के माध्यम से वर्चुअलाइज्ड कंप्यूटिंग संसाधन प्रदान करता है। IaaS सबसे बुनियादी सेवा मॉडल है, जिसमें प्रदाता इन्फ्रास्ट्रक्चर (सर्वर, स्टोरेज, नेटवर्किंग) का प्रबंधन करता है, जबकि उपयोगकर्ता ऑपरेटिंग सिस्टम, एप्लिकेशन और मिडलवेयर को नियंत्रित करता है।
    2. उदाहरण :
      • AWS EC2 (Elastic Compute Cloud)
      • Google Compute Engine
      • Microsoft Azure Virtual Machines
      • MeghRaj Initiative (भारत सरकार की पहल)
    3. फायदे:
      • उच्च स्तर पर स्केलेबल और लागत-कुशल।
      • उपयोगकर्ता को इन्फ्रास्ट्रक्चर पर नियंत्रण मिलता है।
    4. भारतीय संदर्भ : ज़ोमैटो अपने ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म को प्रबंधित करने के लिए Microsoft Azure का उपयोग करता है
    प्लेटफार्म ऐज़ अ सर्विस  (PaaS):
    • परिभाषा: यह एक ऐसा प्लेटफॉर्म प्रदान करता है, जो ग्राहकों को बिना इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन के एप्लिकेशन विकसित, चलाने और प्रबंधित करने की सुविधा देता है।
    • उदाहरण : Microsoft Azure App Service, Google App Engine, AWS Elastic Beanstalk, आधार प्रमाणीकरण सेवाएँ।
    • लाभ :
      • विकास प्रक्रिया को सरल बनाता है।
      • तैनाती चक्र (deployment cycles) को तेज करता है।
    • भारतीय संदर्भ : भारतीय स्टार्टअप्स तेजी से एप्लिकेशन और समाधान विकसित करने के लिए PaaS का उपयोग करते हैं।
    सॉफ़्टवेयर ऐज़ अ सर्विस (SaaS):
    • परिभाषा : यह इंटरनेट पर सब्सक्रिप्शन आधारित मॉडल के तहत सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन प्रदान करता है।
    • उदाहरण : Google Workspace (Docs, Sheets, Gmail), Microsoft Office 365, Salesforce, GSTN (Goods and Services Tax Network), DigiLocker, AEPS, BHIM.
    • लाभ :
      • इंटरनेट के माध्यम से रेडी-टू-यूज़ एप्लिकेशन।
      • सब्सक्रिप्शन-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल।
      • किसी भी इंटरनेट कनेक्शन वाले डिवाइस से सुलभ।
    • भारतीय संदर्भ : DigiLocker, जो भारतीय सरकार की एक पहल है, SaaS-आधारित एप्लिकेशन का एक उदाहरण है।
      पहलूIaaSPaaSSaaS
      लक्षित उपयोगकर्ताआईटी एडमिन, डेवलपर्स जिन्हें नियंत्रण की आवश्यकता है।एप्लिकेशन विकास पर ध्यान केंद्रित करने वाले डेवलपर्सरेडी-टू-यूज़ टूल्स की आवश्यकता वाले अंतिम उपयोगकर्ता।
      नियंत्रण स्तरउच्च (इन्फ्रास्ट्रक्चर नियंत्रण)मध्यम (एप्लिकेशन पर नियंत्रण, इंफ्रास्ट्रक्चर पर नहीं)।निम्न (प्रदाता सबकुछ प्रबंधित करता है)।
      स्केलेबिलिटीअत्यधिक स्केलेबलस्केलेबल, लेकिन प्लेटफ़ॉर्म की सीमाओं के भीतर।सॉफ़्टवेयर की विशेषताओं तक सीमित।
      सेटअप समयमध्यमकमतत्काल
      अनुकूलनउच्चमध्यमनिम्न
      लागतउपयोग के अनुसार भुगतान (उपयोग किए गए संसाधनों के आधार पर)उपयोग के अनुसार भुगतान (प्लेटफ़ॉर्म उपयोग के लिए)।सब्सक्रिप्शन-आधारित।
      रखरखावउपयोगकर्ता द्वारा प्रबंधित।उपयोगकर्ता और प्रदाता के बीच साझा।प्रदाता द्वारा प्रबंधित।
      उदाहरणAmazon EC2, Microsoft Azure VMs, Google Compute EngineAWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Microsoft Azure App ServiceGoogle Workspace, Zoho CRM, Microsoft Office 365

      क्लाउड कंप्यूटिंग कैसे काम करता है

      A. क्लाउड आर्किटेक्चर के घटक
      • फ्रंट-एंड प्लेटफ़ॉर्म (क्लाइंट साइड) → उपयोगकर्ता का डिवाइस (कंप्यूटर, स्मार्टफोन, टैबलेट) इंटरनेट के माध्यम से क्लाउड सेवाओं तक पहुंचता है। उदाहरण : Google Drive, ई-कॉमर्स वेबसाइट।
      • बैक-एंड प्लेटफ़ॉर्म (सर्वर साइड):  → इंफ्रास्ट्रक्चर: सर्वर, स्टोरेज, डेटाबेस, और एप्लिकेशन जिन्हें प्रदाताओं द्वारा डेटा सेंटर में होस्ट किया जाता है। उदाहरण : AWS EC2, Google Cloud Storage.
      • क्लाउड-आधारित डिलीवरी मॉडल:
        • सर्विस लेयर : Delivers IaaS, PaaS, or SaaS services.
        • मैनेजमेंट लेयर : संसाधन निगरानी और प्रोविज़न्स का प्रबंधन करता है।
        • सिक्योरिटी लेयर : संसाधनों को अनधिकृत पहुंच और खतरों से बचाता है।
      • नेटवर्क (Network) → इंटरनेट/इंट्रानेट के माध्यम से फ्रंट-एंड और बैक-एंड को जोड़ता है, जिससे सेवाओं तक सुचारु पहुंच संभव होती है।
      B. क्लाउड कंप्यूटिंग में वर्चुअलाइजेशन :
      • भौतिक घटकों जैसे सर्वर, स्टोरेज, और नेटवर्क के वर्चुअल संस्करण बनाना।
      • हाइपरवाइजर : ऐसा सॉफ़्टवेयर जो वर्चुअलाइजेशन को सक्षम बनाता है, जिससे एक ही भौतिक मशीन पर कई ऑपरेटिंग सिस्टम चल सकें।

      C. क्लाउड कंप्यूटिंग प्रक्रिया प्रवाह

      1. उपयोगकर्ता अनुरोध → उपयोगकर्ता कोई अनुरोध भेजता है (जैसे, वेबसाइट पर जाना या फ़ाइल डाउनलोड करना)।
      2. डेटा ट्रांसमिशन  → अनुरोध इंटरनेट के माध्यम से क्लाउड के बैक-एंड सर्वर पर भेजा जाता है।
      3. क्लाउड सेवा प्रसंस्करण → बैक-एंड डेटा या कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करके अनुरोध को संसाधित करता है।
      4. उपयोगकर्ता को प्रतिक्रिया → क्लाउड सर्वर प्रसंस्कृत डेटा को उपयोगकर्ता के डिवाइस पर भेजता है।
      बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग
      Fig: क्लाउड कंप्यूटिंग की आर्किटेक्चर

      क्लाउड कंप्यूटिंग की मुख्य चुनौतियाँ

      • सुरक्षा और गोपनीयता संबंधित चिंताएँ : संवेदनशील डेटा को क्लाउड पर स्टोर करने से यह सुरक्षा उल्लंघन या साइबर हमलों के लिए संवेदनशील हो सकता है।
      • डाउनटाइम और सेवा की विश्वसनीयता : क्लाउड सेवाओं में आउटेज हो सकते हैं, जो संचालन को बाधित कर सकते हैं।
      • वेंडर लॉक-इन : संगतता की कमी के कारण क्लाउड प्रदाताओं को स्विच करना जटिल और महंगा हो सकता है।
      • डेटा ट्रांसफर और बैंडविड्थ लागत: बड़ी मात्रा में डेटा ट्रांसफर करने से उच्च लागत हो सकती है।
      • अनुपालन और कानूनी मुद्दे : डेटा को सीमाओं के पार स्टोर करना अनुपालन संबंधी चिंताओं को उत्पन्न कर सकता है। उदाहरण: यूरोपीय व्यवसायों के लिए GDPR अनुपालन।
      • सीमित नियंत्रण और लचीलापन : व्यवसाय इन्फ्रास्ट्रक्चर पर नियंत्रण खो सकते हैं, जिससे कस्टमाइजेशन (अनुकूलन) सीमित हो सकता है।
      • पर्यावरणीय प्रभाव : डेटा सेंटर बड़ी मात्रा में ऊर्जा खपत करते हैं, जिससे पर्यावरणीय चिंताएँ बढ़ती हैं।
      • लागत प्रबंधन : उच्च स्केलिंग लागत।
      • इंटरनेट निर्भरता : क्लाउड सेवाएँ स्थिर और उच्च गति वाले इंटरनेट कनेक्शन पर निर्भर होती हैं। यदि किसी क्षेत्र में खराब कनेक्टिविटी हो, तो क्लाउड सेवाओं का उपयोग समस्याग्रस्त हो सकता है।

      क्लाउड कंप्यूटिंग के अनुप्रयोग

      1. व्यवसाय और उद्यमों में क्लाउड कंप्यूटिंग
      • सॉफ़्टवेयर ऐज़ ए सर्विस (SaaS) →  बिना इंस्टॉलेशन के ऑनलाइन सॉफ़्टवेयर तक पहुँच। उदाहरण : Google Workspace, Salesforce for CRM (ग्राहक संबंध प्रबंधन के लिए)
      • क्लाउड-आधारित सहयोग → जगह की परवाह किए बिना वास्तविक समय में टीमवर्क। उदाहरण : Microsoft Teams, Slack फ़ाइल साझा करने और संचार के लिए
      • बिग डेटा और विश्लेषण  → बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करके अंतर्दृष्टि प्राप्त करना।. उदाहरण : AWS, Google Cloud (वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग के लिए)।
      • आपदा रिकवरी → डेटा का बैकअप और व्यापार निरंतरता सुनिश्चित करना।  उदाहरण : DRaaS डाउनटाइम को कम करता है।
      2. शिक्षा में क्लाउड
      • लर्निंग मैनेजमेंट सिस्टम (LMS):  ऑनलाइन पाठ्यक्रम, वर्चुअल कक्षाएँ, और व्यक्तिगत शिक्षा का समर्थन करता है। Example: Google Classroom, ई-लर्निंग के लिए कौरसेरा (Coursera)
      3. स्वास्थ्य देखभाल में क्लाउड
      • टेलीमेडिसिन और रिमोट मॉनिटरिंग : Practo भारत भर में टेलीकंसल्टेशन के लिए क्लाउड तकनीकों का उपयोग करता है।
      • इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड्स (EHR) : रोगी डेटा को सुरक्षित रूप से स्टोर और रिमोट एक्सेस की अनुमति देता है। उदाहरण → Health Cloud: ABHA ID (आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन के तहत स्वास्थ्य रिकॉर्ड्स को सुरक्षित रूप से स्टोर और प्रबंधित करता है)।
      • AI और डेटा-प्रेरित निदान : AI-पावर्ड क्लाउड सिस्टम्स निदान और उपचार रणनीतियों को बेहतर बनाते हैं।
      4. सरकार में क्लाउड
      • ई-गवर्नेंस और सार्वजनिक सेवाएँ
        • नेशनल ई-गवर्नमेंट सर्विसेस पोर्टल : NeGP क्लाउड कंप्यूटिंग पर निर्भर है, जिससे ऑनलाइन सेवाओं और एप्लिकेशन को होस्ट किया जा सके, जिससे कहीं से भी सरकारी सेवाओं तक पहुँच संभव हो।
        • ऑनलाइन पोर्टल्स: कर भुगतान, पंजीकरण, और पेंशन प्रबंधन के लिए (जैसे GST पोर्टल, e-District)।
      • स्मार्ट सिटी : भुवनेश्वर और अहमदाबाद ने शहरी सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए क्लाउड का उपयोग किया है।
      5. मीडिया और मनोरंजन में क्लाउड
      • कंटेंट स्ट्रीमिंग और वितरण : उदाहरण Disney+ Hotstar (क्लाउड का उपयोग लाइव स्पोर्ट्स स्ट्रीमिंग और ऑन-डिमांड कंटेंट के लिए करता है)।
      6. बिग डेटा और विश्लेषण में क्लाउड
      • डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टि  – उदाहरण: AWS और Google Cloud (बिग डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए टूल्स प्रदान करते हैं)।
      7. IoT और स्मार्ट डिवाइसेज़ में क्लाउड
      • इंटीग्रेशन और ऑटोमेशन  : IoT डिवाइसों को डेटा एक्सचेंज और स्मार्ट ऑटोमेशन के लिए जोड़ना। उदाहरण: Google Nest और Amazon Alexa (क्लाउड का उपयोग स्मार्ट होम सिस्टम्स को प्रबंधित करने के लिए करते हैं)।
      8. वित्तीय सेवाओं में क्लाउड
      • सुरक्षित लेन-देन और डिजिटल बैंकिंग उदाहरण: ICICI Bank, SBI (AI-संचालित क्लाउड समाधानों का उपयोग करते हैं)।
      9. आपूर्ति शृंखला प्रबंधन में क्लाउड
      • क्लाउड-आधारित ERP समाधान सप्लाई चेन की दक्षता के लिए।
      • उदाहरण: SAP S/4HANA (लॉजिस्टिक्स और उत्पादन के लिए)।
      10. क्लाउड गेमिंग 
      • हाई-एंड हार्डवेयर के बिना गेम खेलना। उदाहरण: NVIDIA GeForce NOW, Google Stadia (गेम स्ट्रीमिंग के लिए)।
      11. ई-कॉमर्स और रिटेल 
      • ऑनलाइन स्टोर और इन्वेंट्री का वास्तविक समय में प्रबंधन करना।
        उदाहरण: Amazon, Shopify (ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म्स के लिए)।
      12. डेटा स्टोरेज और बैकअप
      • → विशाल डेटा को बिना भौतिक उपकरणों के स्टोर और एक्सेस करना।
      • उदाहरण: Google Drive, iCloud (स्टोरेज और स्वचालित बैकअप के लिए)।
      13. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML)
      • (ML) →AI मॉडल्स को बिना आंतरिक इन्फ्रास्ट्रक्चर के चलाना।
      • उदाहरण: Google AI, AWS AI Services (ML टूल्स के लिए)।

      भारत में क्लाउड कंप्यूटिंग पहल

      1. मेघराज (GI क्लाउड):
        • इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) द्वारा 2013 में लॉन्च
        • उद्देश्य:
          • ICT खर्चों को अनुकूलित करना
          • ई-सेवा वितरण को तेज़ करना
          • सरकारी विभागों के बीच अंतरसंचालनीयता को बढ़ाना
        • इन्फ्रास्ट्रक्चर :
          • मौजूदा राष्ट्रीय और राज्य डेटा केंद्रों का उपयोग करता है
          • क्लाउड सेवा मॉडल्स प्रदान करता है :
            • IaaS (इन्फ्रास्ट्रक्चर ऐज़ अ सर्विस)
            • PaaS (प्लैटफ़ॉर्म ऐज़ अ सर्विस)
            • SaaS (सॉफ़्टवेयर ऐज़ अ सर्विस)
        • क्रियान्वयन : राष्ट्रीय सूचना विज्ञान केंद्र (NIC) द्वारा प्रबंधित
        • सुरक्षा :बेहतर सुरक्षा के लिए प्राइवेट क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर कार्य करता है।
        • प्रभाव :
          • सरकारी संचालन में पारदर्शिता, जिम्मेदारी और दक्षता में सुधार करता है
          • 300 से अधिक सरकारी विभाग क्लाउड सेवाओं का लाभ उठाते हैं, जिससे एप्लिकेशन तैनाती और डेटा प्रबंधन सरल हो जाता है।

      भामाशाह राज्य डेटा सेंटर 

      भामाशाह राज्य डेटा सेंटर (BSDC) जयपुर, राजस्थान में स्थित है। यह एक अत्याधुनिक सुविधा है, जो राज्य की ई-गवर्नेंस पहलों का समर्थन करने के लिए सुरक्षित, स्केलेबल, और प्रभावी डेटा संग्रहण और प्रसंस्करण क्षमताएँ प्रदान करता है।

      • लॉन्च वर्ष: 21 मार्च, 2018 को आधारशिला रखी गई।
      • क्षमता: 600 रैक स्पेस के लिए डिज़ाइन किया गया।

      महत्व

      • यह भारत में सबसे बड़ा सरकारी स्वामित्व, संचालन, और प्रबंधन वाला डेटा सेंटर है।
      • BSDC भारतीय सरकारी क्षेत्र का एकमात्र टियर IV डेटा सेंटर है, जो उच्चतम विश्वसनीयता और सुरक्षा मानकों को दर्शाता है।
      • इसे एक ग्रीन डेटा सेंटर के रूप में डिज़ाइन किया गया है।
      • उन्नत सुरक्षा उपायों से सुसज्जित है, जिसमें स्वचालित एसेट प्रबंधन और अग्नि सुरक्षा स्वचालन प्रणाली शामिल हैं।

      उद्देश्य

      • एप्लिकेशन होस्टिंग के लिए एक मजबूत इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदान करके ई-गवर्नेंस पहलों को प्रोत्साहित करना।
      • विशेष रूप से ग्रामीण और दूरस्थ क्षेत्रों में नागरिकों को सेवाओं की कुशलतापूर्वक इलेक्ट्रॉनिक डिलीवरी सुनिश्चित करना।
      राष्ट्रीय डेटा सेंटर
      • डेटा संग्रहण क्षमता को 100 पेटाबाइट (PB) तक बढ़ाया गया।
      • NIC के राष्ट्रीय क्लाउड सेवाओं में सुधार: NIC द्वारा दिल्ली, पुणे, भुवनेश्वर, हैदराबाद में प्रमुख डेटा केंद्रों की स्थापना की गई।
      बैंकिंग क्षेत्र
      • भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) का क्लाउड स्टोरेज पायलट कार्यक्रम : RBI 2025 में वित्तीय संस्थानों के लिए क्लाउड स्टोरेज पायलट कार्यक्रम शुरू करने की योजना बना रहा है।
      • इंडियन बैंकिंग कम्युनिटी क्लाउड (IBCC) : यह बैंकिंग उद्योग का पहला सामुदायिक क्लाउड है।
      राष्ट्रीय ज्ञान नेटवर्क (NKN):
      • प्रारंभ: दूरसंचार विभाग द्वारा।
      • उद्देश्य:  देश भर के शैक्षणिक, अनुसंधान, और सरकारी संस्थानों को जोड़ना।
      • NKN विभिन्न संस्थानों के बीच सहयोग को सक्षम बनाता है।
      • क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से डेटा और संसाधनों का साझा उपयोग सुनिश्चित करता है।
      PARAM सुपरकंप्यूटर :
      • भारत ने PARAM सुपरकंप्यूटरों की श्रृंखला विकसित की है, जिसका उद्देश्य गणना संबंधी क्षमताओं को बढ़ाना है।
      Microsoft का भारत में निवेश :
      • Microsoft ने भारत में 3 बिलियन डॉलर के निवेश की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य अपने Azure क्लाउड और AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) अवसंरचना का विस्तार करना है।.
        • 2030 तक 10 मिलियन लोगों को AI में प्रशिक्षण
      Digilocker
      • Digilocker एक सार्वजनिक क्लाउड स्टोरेज सेवा है, जो नागरिकों को डिजिटल रूप से सत्यापन और हस्ताक्षरित दस्तावेज़ों की तत्काल सुविधा प्रदान करती है। इसे सरकार द्वारा नागरिकों के लिए डिजिटल प्रमाणन और दस्तावेज़ों के सुरक्षित भंडारण हेतु विकसित किया गया है।
      भारतीय रेल  
      • RailCloud भारतीय रेलवे का एक प्रमुख क्लाउड-आधारित मंच है। इस परियोजना का पहला अनुप्रयोग Nivaran शिकायत निवारण प्लेटफार्म के रूप में विकसित किया गया था, जो यात्रियों द्वारा शिकायतों के समाधान में सहायता करता है।
      Project AMBER: SANKALP कार्यक्रम के तहत
      • उद्देश्य : 1,500 व्यक्तियों को क्लाउड कंप्यूटिंग कौशल में प्रशिक्षण देना।
      • सहयोग : यह परियोजना कौशल विकास और उद्यमिता मंत्रालय (MSDE), Generation India Foundation (GIF), और Amazon Web Services India (AWS India) के बीच साझेदारी के रूप में शुरू की गई है।
      • फ़ोकस : इस परियोजना का विशेष ध्यान तकनीकी क्षेत्र में लिंग विविधता को बढ़ावा देना है।
      • विस्तार और प्रभाव : Project AMBER का उद्देश्य 30,000 युवाओं को प्रशिक्षित करना है, जिसमें महिलाओं का 50% भागीदारी शामिल है।
        • यह परियोजना Industry 4.0 और Web 3.0 जैसे क्षेत्रों में जनसांख्यिकीय परिवर्तन और प्रौद्योगिकी में विकास को समर्थन देती है।

        भारत: क्लाउड कंप्यूटिंग और डेटा सेंटर हब के रूप में

        भारत की डिजिटल प्रगति:
        • मोबाइल डेटा खपत : भारत दुनिया में सबसे अधिक मोबाइल डेटा खपत वाला देश है।
        • डिजिटल अर्थव्यवस्था का अनुमानित विकास: 2017-18 में $200 बिलियन से बढ़कर 2028 तक $1 ट्रिलियन तक पहुँचने का अनुमान है।
        क्लाउड कंप्यूटिंग और डेटा सेंटर
        • डेटा सेंटर क्या है?
          • एक सुरक्षित स्थान जहाँ डेटा का संग्रहण, प्रसंस्करण, और पहुंच संभव होती है।
          • क्लाउड सेवा प्रदाताओं (जैसे AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) की मेजबानी करता है।
          • भारत की दृष्टि:
          • प्रधानमंत्री नरेंद्र मोदी की प्रतिबद्धता: भारत को एक वैश्विक डेटा सेंटर हब बनाना।
          • बजट 2022-23: डेटा सेंटर को इंफ्रास्ट्रक्चर सूची में शामिल किया गया।
        वैश्विक संदर्भ
        • वैश्विक डेटा सेंटर आँकड़े :  ~8,000 डेटा सेंटर विश्व स्तर पर। शीर्ष 6 देश:
          • यूएस: 33%
          • यूके: 5.7%
          • जर्मनी: 5.5%
          • चीन: 5.2%
          • कनाडा: 3.3%
          • नीदरलैंड्स: 3.4%
        भारत का डेटा-केंद्रित भविष्य
        • भारत को डेटा सेंटर की आवश्यकता क्यों है?
          • प्रस्तावित डेटा संरक्षण अधिनियम डेटा स्थानीयकरण की आवश्यकता को अनिवार्य करता है।
          • डिजिटल संप्रभुता की रक्षा के लिए।
        • ड्राफ्ट डेटा सेंटर नीति (2020) :
          • उद्देश्य :
            • भारत को वैश्विक हब बनाना।
            • निवेश को बढ़ावा देना और डिजिटल अर्थव्यवस्था को सशक्त करना।
            • विश्वासपूर्ण होस्टिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर को सक्षम बनाना।
        सक्षम पारिस्थितिकी तंत्र
        • मुख्य नीतिगत क्षेत्र:
          • स्वच्छ, लागत-प्रभावी बिजली।
          • मजबूत कनेक्टिविटी: (MeitY + DoT सहयोग)
          • डेटा सेंटर को आवश्यक सेवाओं के रूप में पहचानना।
          • डेटा सेंटर आर्थिक क्षेत्र (DCEZs) की स्थापना करना।
        • TRAI सिफारिशें (2022):
          • प्रोत्साहन: (जैसे डेटा सेंटर प्रोत्साहन योजना)।
          • डेटा सेंटर रेडीनेस इंडेक्स (DCRI) लॉन्च करना।
          • ग्रीन प्रमाणन और डेटा से संबंधित पाठ्यक्रमों को बढ़ावा देना।
        NIC और राष्ट्रीय डेटा सेंटर:
        • राष्ट्रीय सूचना केंद्र  (NIC):
          • NIC दिल्ली, पुणे, हैदराबाद, भुवनेश्वर और क्षेत्रीय केंद्रों पर राष्ट्रीय डेटा सेंटर संचालित करता है।
          • यह ई-गवर्नेंस परियोजनाओं का समर्थन करता है।
        • माइलस्टोन्स:
          • पहला डेटा सेंटर (हैदराबाद, 2008) लॉन्च किया गया।
          • राष्ट्रीय क्लाउड सेवाएं (2014) मेघराज पहल के तहत शुरू की गई।

        एज कंप्यूटिंग

        एज कंप्यूटिंग एक वितरित कंप्यूटिंग मॉडल है जो केवल केंद्रीकृत क्लाउड सर्वर पर निर्भर होने के बजाय डेटा को उसके स्रोत, जैसे IoT डिवाइस या स्थानीय डेटा केंद्रों के निकट संसाधित करता है।

        यह कैसे काम करता है :
        • डेटा → स्थानीय रूप से प्रोसेस किया जाता है → केवल संबंधित जानकारी क्लाउड को भेजी जाती है।
        एज कंप्यूटिंग के लाभ:
        • लो लैटेंसी: वास्तविक समय की आवश्यकताओं के लिए त्वरित प्रतिक्रियाएँ (जैसे – स्वचालित वाहन)।
        • लागत-कुशल: क्लाउड पर भेजा गया कम डेटा बैंडविड्थ और खर्च दोनों बचाता है।
        • विश्वसनीय: खराब इंटरनेट कनेक्टिविटी के बावजूद काम करता है।
        • गोपनीयता: स्थानीय प्रोसेसिंग डेटा एक्सपोजर जोखिमों को कम करती है।
        एप्लिकेशन
        • IoT: स्मार्ट थर्मोस्टैट्स स्थानीय रूप से सेटिंग्स को ऑप्टिमाइज करते हैं।
        • स्वास्थ्य देखभाल: वियरेबल डिवाइसेज उपयोगकर्ताओं को असामान्य जीवन संकेतों पर तुरंत अलर्ट करते हैं।
        • स्मार्ट सिटी: ट्रैफिक कैमरे वास्तविक समय में ट्रैफिक जाम का पता लगाते हैं और उसका प्रबंधन करते हैं।
        • रिटेल : स्मार्ट शेल्फ स्थानीय रूप से स्टॉक स्तरों को ट्रैक करते हैं।
        चुनौतियाँ
        • उच्च सेटअप लागत: उन्नत एज डिवाइस की आवश्यकता होती है।
        • सुरक्षा जोखिम: भौतिक या साइबर हस्तक्षेप के प्रति संवेदनशील।
        • संसाधन सीमाएँ: एज डिवाइसों के पास क्लाउड सर्वरों की तुलना में कम प्रोसेसिंग शक्ति होती है।
        Big Data & Cloud Computing
        एज + क्लाउड:
        • एज रीयल-टाइम प्रोसेसिंग को स्थानीय रूप से संभालता है।
        • क्लाउड बड़े पैमाने पर डेटा को स्टोर और विश्लेषण करता है, जिसे लंबी अवधि के उपयोग के लिए किया जाता है।

        उदाहरण : स्वचालित वाहन नेविगेशन को रीयल-टाइम में प्रोसेस करते हैं (एज) और डेटा को फ्लीट विश्लेषण के लिए अपलोड करते हैं (क्लाउड)।

        बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग / बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग/ बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग/ बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग/ बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग / बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग/बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग/ बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग/ बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग / बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग/ बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग/ बिग डेटा व क्लाउड कंप्यूटिंग

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