21 मई 2026 को UPSSSC Lekhpal परीक्षा आयोजित होने वाली है। समय बहुत कम बचा है, सिलेबस विशाल है, और कंप्यूटर सेक्शन को लेकर छात्रों में स्वाभाविक रूप से घबराहट बनी हुई है। ऐसे समय में यदि आप केवल बेसिक कंप्यूटर पढ़ते रह गए और Cloud Computing, Internet of Things और Big Data Processing जैसे एडवांस टॉपिक्स को छोड़ दिया, तो आप उन कुछ महत्वपूर्ण अंकों से चूक सकते हैं जो मेरिट लिस्ट से आपको बाहर कर सकते हैं। लेकिन अब घबराने की बिल्कुल ज़रूरत नहीं है! आपकी इसी चिंता को हमेशा के लिए दूर करने के लिए मैं लेकर आया हूँ हमारी Top 50 Series का यह 5वां और सबसे महत्वपूर्ण ब्लॉग पोस्ट। इसमें हम UPSSSC Latest Exams के बदलते पैटर्न पर आधारित एकदम 'क्रीम' और अति-संभावित Bilingual Computer Questions (PYQs के साथ) को कवर करेंगे। आइए, इन 50 प्रश्नों के साथ अपनी सफलता पर मुहर लगाएँ!
UPSSSC लेखपाल कंप्यूटर: क्लाउड कंप्यूटिंग (Cloud Computing)
आगामी UPSSSC Exams 2026, विशेष रूप से UPSSSC Lekhpal 2026 के लिए, यह ब्लॉग पोस्ट एक मील का पत्थर साबित होगी। छात्रों की तैयारी को धार देने के लिए यहाँ UPSSSC Advance Computer Topics के अंतर्गत Cloud Computing-based Computer Questions को संकलित किया गया है। UPSSSC Latest Exams के बदलते पैटर्न को ध्यान में रखते हुए तैयार किए गए ये Bilingual Computer Questions निश्चित ही आपकी सफलता सुनिश्चित करेंगे। आइए UPSSSC Computer Questions के इस शानदार सफर की शुरुआत करें।
प्रश्न 01: क्लाउड कंप्यूटिंग के संस्थापक (Founder) के रूप में किसे जाना जाता है, जो एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक थे? (Who is known as the founder of Cloud Computing, who was an American computer scientist?)
- (A) चार्ल्स बैबेज (Charles Babbage)
- (B) जे.सी.आर. लिक्लिडर (J.C.R. Licklider)
- (C) डग कटिंग (Doug Cutting)
- (D) हरमन हॉलेरिथ (Herman Hollerith)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) जे.सी.आर. लिक्लिडर (J.C.R. Licklider)
व्याख्या (Explanation): क्लाउड कंप्यूटिंग के संस्थापक (Founder) के तौर पर जे.सी.आर. लिक्लिडर (J.C.R. Licklider) को जाना जाता है । वह एक प्रमुख अमेरिकी कंप्यूटर साइंटिस्ट थे जिन्होंने इंटरैक्टिव कंप्यूटिंग (Interactive Computing) और इंटरनेट के प्रारंभिक विज़न में महत्वपूर्ण योगदान दिया था । क्लाउड कंप्यूटिंग एक ऐसी तकनीकी सेवा है जहाँ डेटा और सॉफ़्टवेयर इंटरनेट के माध्यम से सुगमता से उपलब्ध होते हैं ।
प्रश्न 02: हालांकि क्लाउड कंप्यूटिंग का विकास कई लोगों के प्रयासों से हुआ है, लेकिन आमतौर पर इसके आधुनिक व्यावसायिक युग की शुरुआत 2006 में किस सर्विस के लॉन्च से मानी जाती है? (Although the development of cloud computing involved the efforts of many, the beginning of its modern commercial era is generally considered to be the launch of which service in 2006?)
- (A) गूगल क्लाउड प्लेटफॉर्म (Google Cloud Platform - GCP)
- (B) माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर (Microsoft Azure)
- (C) अमेज़न वेब सर्विस (Amazon Web Services - AWS)
- (D) आईबीएम क्लाउड (IBM Cloud)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) अमेज़न वेब सर्विस (Amazon Web Services - AWS)
व्याख्या (Explanation): क्लाउड कंप्यूटिंग की शुरुआत आमतौर पर अमेज़न वेब सर्विस (Amazon Web Services - AWS) के लॉन्च से मानी जाती है, जो वर्ष 2006 में हुआ था । AWS को शुरुआत में एक वर्चुअल ऑनलाइन कंप्यूटिंग समुदाय (Virtual online computing community) के रूप में शुरू किया गया था । यह आगे चलकर क्लाउड कंप्यूटिंग के लिए एक बहुत ही महत्वपूर्ण स्तर प्रदान करने वाली पहली बड़ी व्यावसायिक पेशकश (Commercial Offering) बन गया ।
प्रश्न 03: निम्नलिखित में से कौन क्लाउड कंप्यूटिंग का मुख्य सेवा मॉडल (Service Model) नहीं है? (Which of the following is NOT a main cloud computing service model?)
- (A) SaaS
- (B) PaaS
- (C) IaaS
- (D) DaaS
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (D) DaaS
व्याख्या (Explanation): क्लाउड कंप्यूटिंग (Cloud Computing) मुख्य रूप से तीन मुख्य सेवा मॉडलों (Main Service Models) के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को इंटरनेट पर सेवाएं प्रदान करता है: IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service), और SaaS (Software as a Service) । इसके अतिरिक्त FaaS (Function as a Service) भी एक मान्यता प्राप्त मॉडल है ।
दूसरी ओर, DaaS (Desktop as a Service) क्लाउड से उपयोगकर्ताओं को वर्चुअल डेस्कटॉप (Virtual Desktops) प्रदान करता है । हालांकि यह क्लाउड पर आधारित है, लेकिन इसे आमतौर पर IaaS या PaaS के शीर्ष पर निर्मित एक समाधान (Solution) माना जाता है, न कि एक अलग मुख्य सेवा मॉडल (Main Service Model) के रूप में ।
प्रश्न 04: क्लाउड कंप्यूटिंग में 'सॉफ़्टवेयर एज़ ए सर्विस' (SaaS) मॉडल के अंतर्गत उपयोगकर्ताओं को क्या सुविधा मिलती है? (What facility do users get under the 'Software as a Service' (SaaS) model in cloud computing?)
- (A) केवल वर्चुअल मशीन और स्टोरेज का एक्सेस (Access to virtual machines and storage only)
- (B) इंटरनेट पर होस्ट किए गए सॉफ़्टवेयर और अनुप्रयोगों तक सीधी पहुँच (Direct access to software and applications hosted on the internet)
- (C) एप्लिकेशन विकसित करने के लिए एक कच्चा प्लेटफॉर्म (A raw platform to develop applications)
- (D) भौतिक सर्वर का पूर्ण नियंत्रण (Full control of the physical server)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) इंटरनेट पर होस्ट किए गए सॉफ़्टवेयर और अनुप्रयोगों तक सीधी पहुँच (Direct access to software and applications hosted on the internet)
व्याख्या (Explanation): सॉफ़्टवेयर एज़ ए सर्विस (Software as a Service - SaaS) क्लाउड सेवाओं में सबसे ऊपरी स्तर की सेवा (Top Layer Service) है । इसमें उपयोगकर्ताओं को सांदर्भिक सॉफ़्टवेयर और अनुप्रयोग (Applications) तक सीधे वेब ब्राउज़र के माध्यम से पहुँच मिलती है । इस मॉडल में उपयोगकर्ता को एप्लिकेशन के अंतर्निहित बुनियादी ढांचे (Underlying infrastructure) को प्रबंधित करने की कोई आवश्यकता नहीं होती, क्योंकि प्रदाता उसे होस्ट और प्रबंधित करता है । Google Workspace, Gmail, Office 365, और Salesforce इसके प्रमुख उदाहरण हैं ।
प्रश्न 05: क्लाउड डिप्लॉयमेंट (Deployment) का वह कौन सा मॉडल है जो विशेष रूप से उन संगठनों या उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अतिरिक्त सुरक्षा के लिए अपने स्वयं के डेटा सेंटर या इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करना पसंद करते हैं? (Which model of cloud deployment is specifically designed for organizations or users who prefer to use their own data center or infrastructure for added security?)
- (A) पब्लिक क्लाउड (Public Cloud)
- (B) हाइब्रिड क्लाउड (Hybrid Cloud)
- (C) कम्युनिटी क्लाउड (Community Cloud)
- (D) प्राइवेट क्लाउड (Private Cloud)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (D) प्राइवेट क्लाउड (Private Cloud)
व्याख्या (Explanation): प्राइवेट क्लाउड (Private Cloud) डिप्लॉयमेंट (Deployment) मॉडल विशेष रूप से उन उपयोगकर्ताओं या संस्थाओं के लिए है जो अपने डेटा को लेकर अत्यधिक संवेदनशील हैं और अपने स्वयं के डेटा सेंटर (Data Center) या निजी इंफ्रास्ट्रक्चर (Infrastructure) का उपयोग करना पसंद करते हैं । इसके विपरीत, पब्लिक क्लाउड (Public Cloud) में इंफ्रास्ट्रक्चर सार्वजनिक तौर पर उपलब्ध होता है और कई उपयोगकर्ताओं द्वारा साझा किया जाता है ।
प्रश्न 06: एक कंपनी को विभिन्न प्रकार के उपकरणों का उपयोग करके वर्ल्ड वाइड ग्राहक को आईटी सेवाएं प्रदान करने की आवश्यकता होती है। क्लाउड कम्प्यूटिंग की कौन-सी विशेषता कंपनी को ऐसी सेवाएं डिलीवरी करने में मदद कर सकती है? (A company needs to provide IT services to a World-Wide customer base utilizing a diverse set of devices. Which attribute of cloud computing can help the company deliver such services?)
- (A) लचीला मूल्य निर्धारण (Flexible pricing)
- (B) एप्लीकेशन सर्वर की क्षैतिज स्केलिंग (Horizontal scaling of application servers)
- (C) लम्बवत स्केलिंग या एप्लीकेशन सर्वर (Vertical scaling of application servers)
- (D) व्यापकता (Pervasiveness)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (D) व्यापकता (Pervasiveness)
व्याख्या (Explanation): व्यापकता (Pervasiveness) या ब्रॉड नेटवर्क एक्सेस (Broad Network Access) क्लाउड कंप्यूटिंग की एक अत्यंत महत्वपूर्ण विशेषता है । इसका अर्थ यह है कि क्लाउड सेवाएँ (Cloud Services) इंटरनेट के माध्यम से दुनिया में कहीं से भी और किसी भी डिवाइस (जैसे मोबाइल, लैपटॉप, टैबलेट, स्मार्टफोन) से एक्सेस की जा सकती हैं । यह विशेषता कंपनियों को विभिन्न प्रकार के उपकरणों का उपयोग करने वाले अपने वैश्विक ग्राहकों तक बिना किसी तकनीकी बाधा के अपनी आईटी सेवाएँ पहुँचाने में सबसे अधिक मदद करती है ।
प्रश्न 07: क्लाउड कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर मुख्य रूप से फ्रंट-एंड और बैक-एंड में विभाजित होता है। निम्नलिखित में से कौन सा घटक (Component) क्लाउड के 'फ्रंट-एंड' (Front-End) का हिस्सा है? (Cloud computing architecture is mainly divided into front-end and back-end. Which of the following components is a part of the 'Front-End' of the cloud?)
- (A) डेटा सेंटर (Data Center)
- (B) वर्चुअलाइजेशन (Virtualization)
- (C) वेब ब्राउज़र और मोबाइल ऐप (Web Browser and Mobile App)
- (D) सुरक्षा प्रणाली (Security System)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) वेब ब्राउज़र और मोबाइल ऐप (Web Browser and Mobile App)
व्याख्या (Explanation): क्लाउड कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर मुख्य रूप से दो भागों में विभाजित होता है । 'फ्रंट-एंड' (Front-End) क्लाइंट साइड (Client Side) होता है, जिसके माध्यम से उपयोगकर्ता सीधे क्लाउड सेवाओं से जुड़ते हैं । इसमें वेब ब्राउज़र, मोबाइल ऐप, API और क्लाइंट डिवाइस (जैसे लैपटॉप, मोबाइल, टैबलेट) शामिल होते हैं । वहीं दूसरी ओर, क्लाउड सर्वर (Cloud Servers), डेटा सेंटर (Data Center), वर्चुअलाइजेशन (Virtualization), नेटवर्क और सुरक्षा प्रणाली (Security System) 'बैक-एंड' (Back-End) का हिस्सा होते हैं जो डेटा को नियंत्रित करते हैं ।
प्रश्न 08: किसी त्यौहार की सेल (Sale) के दौरान ई-कॉमर्स वेबसाइट पर ट्रैफ़िक बढ़ने पर सर्वरों की संख्या स्वतः बढ़ जाना, और ट्रैफ़िक कम होने पर घट जाना, क्लाउड कंप्यूटिंग की किस विशेषता को दर्शाता है? (The automatic increase in the number of servers when traffic increases on an e-commerce website during a festival sale, and the decrease when traffic decreases, reflects which feature of cloud computing?)
- (A) मल्टी-टेनेंसी (Multi-tenancy)
- (B) रैपिड इलास्टिसिटी / स्केलेबिलिटी (Rapid elasticity / Scalability)
- (C) मेजर्ड सर्विस (Measured service)
- (D) रेसिलिएंट कंप्यूटिंग (Resilient Computing)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) रैपिड इलास्टिसिटी / स्केलेबिलिटी (Rapid elasticity / Scalability)
व्याख्या (Explanation): रैपिड इलास्टिसिटी (Rapid elasticity) या स्केलेबिलिटी क्लाउड की वह शानदार विशेषता है जो संसाधनों को मांग के अनुसार तेजी से और स्वचालित रूप से बढ़ाने (Scale-up/out) या घटाने (Scale-down/in) की सुविधा देती है । उदाहरण के लिए, भारी वेब ट्रैफ़िक के दौरान ई-कॉमर्स वेबसाइटें क्रैश होने से बच जाती हैं, क्योंकि सिस्टम आवश्यकतानुसार अतिरिक्त सर्वरों की संख्या स्वचालित रूप से जोड़ लेता है और ट्रैफ़िक कम होने पर उन्हें हटा देता है ताकि वेबसाइट सुचारू रूप से चले ।
प्रश्न 09: क्लाउड कंप्यूटिंग में वह तकनीकी सिद्धांत क्या कहलाता है जिसमें सॉफ्टवेयर का एक ही इंस्टेंस (Instance) और हार्डवेयर संसाधन कई अलग-अलग ग्राहकों (टेनेंट्स) द्वारा साझा किए जाते हैं, जबकि उनका व्यक्तिगत डेटा पूरी तरह सुरक्षित रहता है? (In cloud computing, what is the technical principle called in which a single instance of software and hardware resources are shared by several different customers (tenants), while their personal data remains completely secure?)
- (A) वर्चुअलाइजेशन (Virtualization)
- (B) रिसोर्स पूलिंग (Resource Pooling)
- (C) मल्टी-टेनेंसी (Multi-tenancy)
- (D) ऑन-डिमांड सेल्फ-सर्विस (On-Demand Self-Service)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) मल्टी-टेनेंसी (Multi-tenancy)
व्याख्या (Explanation): इस सिद्धांत को मल्टी-टेनेंसी (Multi-tenancy) कहा जाता है । यह क्लाउड का एक प्रमुख आर्किटेक्चरल सिद्धांत (Architectural Principle) है । इसके अंतर्गत प्रदाता (Provider) के सॉफ्टवेयर का एक ही इंस्टेंस (Instance) और उससे जुड़े हार्डवेयर संसाधन कई अलग-अलग ग्राहकों (जिन्हें टेनेंट्स कहा जाता है) द्वारा साझा किए जाते हैं । इसकी सबसे बड़ी खूबी यह है कि एक ही सर्वर पर होने के बावजूद प्रत्येक ग्राहक का डेटा और कॉन्फ़िगरेशन एक-दूसरे से पूरी तरह अलग और सुरक्षित रहता है । यह सिद्धांत रिसोर्स पूलिंग (Resource pooling) को संभव बनाता है ।
प्रश्न 10: क्लाउड सेवाओं के संदर्भ में, 'FaaS' का पूर्ण रूप क्या है, जिसका एक उत्कृष्ट उदाहरण 'AWS Lambda' है? (In the context of cloud services, what is the full form of 'FaaS', an excellent example of which is 'AWS Lambda'?)
- (A) फाइल एज़ ए सर्विस (File as a Service)
- (B) फोल्डर एज़ ए सर्विस (Folder as a Service)
- (C) फंक्शन एज़ ए सर्विस (Function as a Service)
- (D) फैसिलिटी एज़ ए सर्विस (Facility as a Service)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) फंक्शन एज़ ए सर्विस (Function as a Service)
व्याख्या (Explanation): 'FaaS' का पूर्ण रूप "फंक्शन एज़ ए सर्विस" (Function as a Service) है । इसे अक्सर सर्वरलेस कंप्यूटिंग (Serverless Computing) का मॉडल भी कहा जाता है । इस मॉडल में उपयोगकर्ता या डेवलपर्स छोटी कोड स्निपेट्स (Code Snippets या Functions) को अपलोड करते हैं, जो किसी विशिष्ट घटना (Event) के जवाब में चलते हैं । इसमें कोड को चलाने के लिए बुनियादी ढांचे (Infrastructure) या सर्वर के प्रबंधन की पूरी जिम्मेदारी क्लाउड प्रदाता (Cloud Provider) संभालता है । AWS Lambda, Google Cloud Functions, और Azure Functions इसके बेहतरीन उदाहरण हैं ।
प्रश्न 11: प्रसिद्ध क्लाउड कम्प्यूटिंग स्टोरेज सेवा 'स्काई ड्राइव' (Sky Drive) का संबंध किस प्रमुख तकनीकी कंपनी से है? (The famous cloud computing storage service 'Sky Drive' is associated with which major technology company?)
- (A) गूगल (Google)
- (B) अमेज़न (Amazon)
- (C) ओरेकल (Oracle)
- (D) माइक्रोसॉफ्ट (Microsoft)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (D) माइक्रोसॉफ्ट (Microsoft)
व्याख्या (Explanation): 'स्काई ड्राइव' (Sky Drive) माइक्रोसॉफ्ट (Microsoft) से सम्बंधित एक प्रसिद्ध क्लाउड स्टोरेज सेवा (Cloud computing service) है । यह उपयोगकर्ताओं को अपनी फ़ाइलों, दस्तावेज़ों और अन्य महत्वपूर्ण डेटा को ऑनलाइन सुरक्षित रूप से सहेजने और किसी भी डिवाइस से एक्सेस करने की सुविधा प्रदान करती है। वर्तमान में माइक्रोसॉफ्ट की इस सेवा को मुख्य रूप से 'OneDrive' के नाम से जाना जाता है, किंतु परीक्षाओं में अक्सर इसके पुराने नाम (Sky Drive) से भी प्रश्न पूछे जाते हैं।
प्रश्न 12: निम्नलिखित में से कौन सा एक वर्चुअलाइजेशन सॉफ्टवेयर (Virtualization Software) का उदाहरण है, जो क्लाउड कंप्यूटिंग के बुनियादी ढांचे को शक्ति प्रदान करता है? (Which of the following is an example of Virtualization Software that powers the infrastructure of cloud computing?)
- (A) ड्रॉपबॉक्स (Dropbox)
- (B) वीएमवेयर (VMware)
- (C) सेल्सफोर्स (Salesforce)
- (D) अपाचे स्पार्क (Apache Spark)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) वीएमवेयर (VMware)
व्याख्या (Explanation): वीएमवेयर (VMware) एक प्रसिद्ध वर्चुअलाइजेशन सॉफ्टवेयर (Virtualization Software) है । वर्चुअलाइजेशन एक ऐसा तकनीकी सॉफ्टवेयर समाधान है जो एक ही भौतिक सर्वर (Physical Server) पर कई अलग-अलग वर्चुअल मशीनों (Virtual Machines - VMs) को एक साथ चलाने की अनुमति देता है । यह तकनीक संसाधनों के कुशल उपयोग और स्केलेबिलिटी (Scalability) में बेहद मदद करती है । VMware के अलावा vSphere, KVM और Hyper-V भी इसके प्रमुख उदाहरण हैं । अन्य विकल्पों में: ड्रॉपबॉक्स (SaaS स्टोरेज), सेल्सफोर्स (SaaS), और अपाचे स्पार्क (Big Data Processing Tool) शामिल हैं ।
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UPSSSC लेखपाल कंप्यूटर: इंटरनेट ऑफ थिंग्स (Internet of Things - IoT)
आगामी UPSSSC Exams 2026 और विशेष रूप से UPSSSC Lekhpal 2026 की परीक्षा के लिए यह ब्लॉग पोस्ट एक अत्यंत महत्वपूर्ण टूल है। यहाँ UPSSSC Advance Computer Topics के तहत Internet of Things-based Computer Questions को पूरी गहराई के साथ प्रस्तुत किया जा रहा है। UPSSSC Latest Exams के मानकों के अनुसार तैयार किए गए ये Bilingual Computer Questions आपके अभ्यास को और भी मजबूत करेंगे। आइए इन बेहतरीन प्रश्नों के साथ आगे बढ़ते हैं।
प्रश्न 11: 1999 में सप्लाई चेन मैनेजमेंट में RFID तकनीक के उपयोग को समझाते हुए 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' (IoT) शब्द का सबसे पहले उपयोग किसने किया था? (Who first coined the term 'Internet of Things' (IoT) in 1999 while explaining the use of RFID technology in supply chain management?)
- (A) डग कटिंग (Doug Cutting)
- (B) टिम बर्नर्स-ली (Tim Berners-Lee)
- (C) केविन एश्टन (Kevin Ashton)
- (D) डग लेनी (Doug Laney)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) केविन एश्टन (Kevin Ashton)
व्याख्या (Explanation): इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) की अवधारणा 1990 के दशक में विकसित होना शुरू हुई थी, लेकिन इसे 1999 में व्यापक पहचान मिली जब ब्रिटिश तकनीकी पायनियर केविन एश्टन (Kevin Ashton) ने पहली बार इस शब्द का प्रयोग किया। उन्होंने प्रॉक्टर एंड गैंबल (Procter & Gamble) में काम करते समय एक प्रेजेंटेशन के दौरान यह बताया था कि कैसे RFID (Radio-Frequency Identification) तकनीक को सप्लाई चेन मैनेजमेंट में कुशलता से उपयोग किया जा सकता है।
प्रश्न 12: IoT सिस्टम के 5 बुनियादी घटकों (Components) में से वह कौन सा उपकरण है जो प्रोसेस किए गए डेटा के आधार पर भौतिक कार्रवाई (Physical Action) करता है, जैसे मोटर चलाना, लाइट्स ऑन/ऑफ करना या वाल्व खोलना? (Among the 5 basic components of an IoT system, which device performs physical actions based on processed data, such as running a motor, turning lights on/off, or opening a valve?)
- (A) सेंसर (Sensor)
- (B) एक्चुएटर (Actuator)
- (C) मिडलवेयर (Middleware)
- (D) क्लाउड सर्वर (Cloud Server)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) एक्चुएटर (Actuator)
व्याख्या (Explanation): इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) सिस्टम मुख्य रूप से सेंसर, एक्चुएटर, कनेक्टिविटी, डेटा प्रोसेसिंग और यूजर इंटरफ़ेस से मिलकर बना होता है।
- एक्चुएटर (Actuators): ये वे उपकरण हैं जो सिस्टम द्वारा प्रोसेस किए गए डेटा या निर्देशों के आधार पर भौतिक वातावरण में वास्तविक कार्रवाई (Physical action) करते हैं। उदाहरण के लिए—स्मार्ट होम में तापमान बढ़ने पर AC की मोटर चालू करना या स्मार्ट लाइट को जलाना।
- इसके विपरीत, सेंसर (Sensors) भौतिक वातावरण से डेटा (जैसे तापमान, गति, प्रकाश) को एकत्र (Collect) करने का कार्य करते हैं।
प्रश्न 13: सूची I (IoT प्रोटोकॉल) को सूची II (उनकी मुख्य विशेषता) के साथ सुमेलित करें: (Match List I (IoT Protocol) with List II (Their key feature):)
| सूची I (प्रोटोकॉल / Protocol) | सूची II (विशेषता / Feature) |
|---|---|
| 1. MQTT | A. IEEE 802.15.4 पर आधारित, मेश नेटवर्किंग (Mesh Networking) |
| 2. CoAP | B. पब्लिश/सब्सक्राइब (Publish/Subscribe) मैसेजिंग, सेंसर क्लाउड के लिए आदर्श |
| 3. Zigbee | C. 3GPP द्वारा मानकीकृत सेलुलर LPWAN तकनीक |
| 4. NB-IoT | D. रिक्वेस्ट/रिस्पॉन्स (Request/Response) मॉडल, UDP आधारित |
नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर का चयन करें:
- (A) 1-B, 2-D, 3-A, 4-C
- (B) 1-D, 2-B, 3-A, 4-C
- (C) 1-B, 2-A, 3-D, 4-C
- (D) 1-A, 2-D, 3-C, 4-B
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (A) 1-B, 2-D, 3-A, 4-C
व्याख्या (Explanation): > * MQTT (Message Queuing Telemetry Transport): यह एक पब्लिश/सब्सक्राइब (Publish/Subscribe) आधारित हल्का मैसेजिंग प्रोटोकॉल है, जो 1999 में IBM द्वारा विकसित किया गया था। यह TCP पर काम करता है।
- CoAP (Constrained Application Protocol): यह HTTP के समान रिक्वेस्ट/रिस्पॉन्स (Request/Response) आर्किटेक्चर का उपयोग करता है लेकिन यह हलके उपकरणों के लिए UDP पर आधारित है।
- Zigbee: यह IEEE 802.15.4 मानक पर आधारित एक शॉर्ट-रेंज प्रोटोकॉल है जो मेश टोपोलॉजी (Mesh topology) का समर्थन करता है।
- NB-IoT: यह 3GPP द्वारा विकसित एक सेलुलर LPWAN (Low-Power Wide-Area Network) तकनीक है, जो बहुत संकीर्ण बैंडविड्थ (Very narrow bandwidth) का उपयोग करती है।
प्रश्न 14: IoT उपकरणों और सेंसरों के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन-सा कथन सही नहीं है? (Regarding IoT devices and sensors, which of the following statements is not correct?)
- (A) प्रकाश सेंसर (Light sensor) एनालॉग प्रकृति का होता है। (Light sensor is analog in nature.)
- (B) कीबोर्ड एक डिजिटल सेंसर या इनपुट डिवाइस है। (Keyboard is a digital sensor or input device.)
- (C) माइक्रोफोन एक डिजिटल सेंसर है। (Microphone is a digital sensor.)
- (D) पुश बटन (Push button) एक डिजिटल सेंसर है। (Push button is a digital sensor.)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) माइक्रोफोन एक डिजिटल सेंसर है। (Microphone is a digital sensor.)
व्याख्या (Explanation): माइक्रोफोन एक 'डिजिटल सेंसर' नहीं है। माइक्रोफोन (Microphone) ध्वनि तरंगों (Sound waves) को विद्युत संकेतों (Electrical signals) में परिवर्तित करता है, जो मूल रूप से एक सतत या एनालॉग (Analog) प्रक्रिया है। इस एनालॉग सिग्नल को बाद में डिजिटल रूप में बदलने के लिए एनालॉग-टू-डिजिटल कन्वर्टर (ADC) की आवश्यकता होती है। अतः मूल रूप से यह एक एनालॉग ट्रांसड्यूसर है।
- अन्य कथन सत्य हैं: प्रकाश सेंसर (जैसे LDR) प्रकाश की तीव्रता को लगातार मापते हैं, इसलिए ये एनालॉग होते हैं। कीबोर्ड और पुश बटन दो अवस्थाओं (ON/OFF या 1/0) में काम करते हैं, इसलिए ये डिजिटल (Digital/Discrete) इनपुट डिवाइस माने जाते हैं।
प्रश्न 15: IoT आर्किटेक्चर की नेटवर्क लेयर (Network Layer) में, डिवाइस और क्लाउड के बीच एक 'पुल' (Bridge) के रूप में कौन कार्य करता है, जो डेटा को क्लाउड में भेजने से पहले प्रारंभिक रूप से प्री-प्रोसेस (Pre-Processing), फ़िल्टर और सुरक्षित (Encrypt) करता है? (In the Network Layer of IoT architecture, what acts as a 'bridge' between the device and the cloud, which initially pre-processes, filters, and encrypts the data before sending it to the cloud?)
- (A) एक्चुएटर (Actuator)
- (B) गेटवे / मिडलवेयर (Gateway / Middleware)
- (C) यूजर इंटरफ़ेस (User Interface)
- (D) माइक्रो कंट्रोलर (Microcontroller)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) गेटवे / मिडलवेयर (Gateway / Middleware)
व्याख्या (Explanation): इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) नेटवर्क में 'गेटवे (Gateway) या मिडलवेयर (Middleware)' एक अत्यंत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
- गेटवे स्मार्ट डिवाइसों (सेंसर) और इंटरनेट/क्लाउड के बीच एक मध्यस्थ (Intermediary) के रूप में कार्य करता है।
- सेंसरों द्वारा उत्पन्न भारी मात्रा में कच्चे डेटा को सीधे क्लाउड पर भेजने से नेटवर्क जाम हो सकता है। इसलिए, गेटवे डेटा को स्थानीय स्तर पर फ़िल्टर करता है (Pre-Processing), विभिन्न प्रोटोकॉल्स का अनुवाद (Protocol Translation) करता है, और डेटा को एन्क्रिप्ट करके सुरक्षित रूप से क्लाउड तक पहुँचाता है ताकि अवांछित एक्सेस को रोका जा सके।
प्रश्न 16: कौन सा वैश्विक संगठन (Organization) IoT प्रोटोकॉल के मानकीकरण (Standardization) में सक्रिय रूप से शामिल है, विशेष रूप से फिजिकल लेयर (PHY) और मीडिया एक्सेस कंट्रोल (MAC) लेयर के वायरलेस मानकों के लिए? (Which global organization is actively involved in the standardization of IoT protocols, especially for wireless standards of the Physical Layer (PHY) and Media Access Control (MAC) layer?)
- (A) आईईटीएफ (IETF)
- (B) आईएसओ (ISO)
- (C) आईईईई (IEEE)
- (D) आईईसी (IEC)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) आईईईई (IEEE)
व्याख्या (Explanation): आईईईई (IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers) एक वैश्विक संगठन है जो IoT (Internet of Things) के निचले स्तरों—जैसे फिजिकल लेयर (PHY) और मैक (MAC) लेयर—के मानकीकरण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
- IEEE द्वारा विकसित प्रमुख वायरलेस मानक:
- IEEE 802.15.4: यह Low-Rate Wireless Personal Area Networks (LR-WPANs) के लिए है। यह Zigbee और Thread जैसे प्रोटोकॉल का मुख्य आधार है।
- IEEE 802.11: यह Wi-Fi का मानक है।
- IEEE 802.15.1: यह ब्लूटूथ (Bluetooth) का मानक है।
- IETF (Internet Engineering Task Force) मुख्य रूप से ऊपरी स्तर के प्रोटोकॉल (जैसे TCP/IP, CoAP, MQTT) पर केंद्रित है।
प्रश्न 17: इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) में 'वेब ऑफ थिंग्स' (Web of Things - WoT) दृष्टिकोण का मुख्य उद्देश्य क्या है? (What is the main purpose of the 'Web of Things' (WoT) approach in the Internet of Things (IoT)?)
- (A) IoT उपकरणों की हार्डवेयर लागत बढ़ाना (To increase the hardware cost of IoT devices)
- (B) पूर्ण रूप से सुरक्षा में सुधार करना (To completely improve security)
- (C) प्रयोज्यता और अंतरसंचालनीयता में सुधार करना (To improve usability and interoperability)
- (D) केवल वायर्ड नेटवर्क को बढ़ावा देना (To promote only wired networks)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) प्रयोज्यता और अंतरसंचालनीयता में सुधार करना (To improve usability and interoperability)
व्याख्या (Explanation): 'वेब ऑफ थिंग्स' (Web of Things - WoT), IoT का एक उन्नत विस्तार है। इसका मुख्य उद्देश्य IoT उपकरणों को वर्ल्ड वाइड वेब (WWW) के मौजूदा आर्किटेक्चर और मानकों (जैसे HTTP, RESTful APIs, JSON) के साथ एकीकृत (Integrate) करना है।
- प्रयोज्यता (Usability): वेब मानकों का उपयोग करने से डेवलपर्स के लिए IoT एप्लिकेशन बनाना आसान हो जाता है।
- अंतरसंचालनीयता (Interoperability): जब अलग-अलग कंपनियों के उपकरण समान वेब मानकों का उपयोग करते हैं, तो वे एक-दूसरे के साथ आसानी से जुड़ सकते हैं और संवाद (Communicate) कर सकते हैं।
प्रश्न 18: NFC (नियर फील्ड कम्युनिकेशन) तकनीक, जो IoT सिस्टम में निकट संपर्क संचार के लिए प्रयोग की जाती है, निम्नलिखित में से किस दर (Rate) पर डेटा संचारित कर सकती है? (At what rate can NFC (Near Field Communication) technology, used for near-contact communication in IoT systems, transmit data?)
- (A) 106 Kbps
- (B) 212 Kbps
- (C) 424 Kbps
- (D) ये सभी (All of these)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (D) ये सभी (All of these)
व्याख्या (Explanation): NFC (Near Field Communication) एक छोटी दूरी (Short-range) की वायरलेस संचार तकनीक है जो उपकरणों को एक-दूसरे के बेहद करीब लाने पर डेटा साझा करने की अनुमति देती है। NFC फोरम (NFC Forum) द्वारा निर्धारित मानकों के अनुसार, NFC कई डेटा दरों (Data rates) पर संचार करने का समर्थन करता है।
- इसकी मुख्य प्रमाणित डेटा दरें 106 kbps, 212 kbps, और 424 kbps हैं।
- अतः, NFC एकल दर तक सीमित नहीं है, बल्कि यह आवश्यकतानुसार इन विभिन्न दरों पर डेटा संचारित कर सकता है।
प्रश्न 19: सूची I (IoT प्लेटफार्म) को सूची II (सम्बन्धित कंपनी) के साथ सुमेलित करें: (Match List I (IoT Platform) with List II (Related Company):)
| सूची I (IoT प्लेटफार्म) | सूची II (कंपनी) |
|---|---|
| 1. Watson IoT | A. Microsoft |
| 2. Azure IoT Hub | B. Siemens |
| 3. Predix | C. IBM |
| 4. MindSphere | D. General Electric (GE) |
नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर का चयन करें:
- (A) 1-C, 2-A, 3-D, 4-B
- (B) 1-A, 2-C, 3-B, 4-D
- (C) 1-D, 2-B, 3-A, 4-C
- (D) 1-C, 2-B, 3-D, 4-A
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (A) 1-C, 2-A, 3-D, 4-B
व्याख्या (Explanation): आज बाजार में कई बड़ी तकनीकी कंपनियों ने अपने स्वयं के 'IoT प्लेटफॉर्म' विकसित किए हैं ताकि डेटा कलेक्शन और डिवाइस मैनेजमेंट को आसान बनाया जा सके। इनका सही मिलान इस प्रकार है:
- IBM Watson IoT: यह IBM का AI-संचालित IoT प्लेटफॉर्म है।
- Microsoft Azure IoT Hub: यह Microsoft की प्रसिद्ध क्लाउड IoT सेवा है।
- GE Predix: यह General Electric (GE) द्वारा औद्योगिक (Industrial) IoT अनुप्रयोगों के लिए बनाया गया प्लेटफॉर्म है।
- Siemens MindSphere: यह Siemens का ओपन IoT ऑपरेटिंग सिस्टम है।
प्रश्न 20: IoT उपकरणों (IoT Devices) में अस्थाई डेटा और कोड स्टोर करने के लिए किस प्रकार की मेमोरी का उपयोग किया जाता है, जो डेटा को जल्दी एक्सेस करने की क्षमता देती है लेकिन पावर सप्लाई बंद होने पर डेटा खो देती है? (Which type of memory is used in IoT devices to store temporary data and code, which gives the ability to access data quickly but loses data when the power supply is turned off?)
- (A) फ़्लैश मेमोरी (Flash Memory)
- (B) रीड-ओनली मेमोरी (ROM)
- (C) रैंडम एक्सेस मेमोरी (RAM)
- (D) एक्सटर्नल SD कार्ड (External SD Card)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) रैंडम एक्सेस मेमोरी (RAM)
व्याख्या (Explanation): इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) डिवाइस में अलग-अलग उद्देश्यों के लिए विभिन्न प्रकार की मेमोरी उपयोग की जाती है।
- RAM (Random Access Memory): इसका उपयोग अस्थाई (Temporary) डेटा और कोड को स्टोर करने के लिए किया जाता है। यह डिवाइस को बहुत तेज़ी से डेटा एक्सेस करने की सुविधा देती है (जो रियल-टाइम प्रोसेसिंग के लिए ज़रूरी है), लेकिन यह 'वोलेटाइल' (Volatile) प्रकृति की होती है, यानी पावर कट होते ही इसमें मौजूद डेटा डिलीट हो जाता है।
- फ़्लैश मेमोरी (Flash Memory): यह IoT में डेटा संचित करने का सबसे सामान्य स्थायी (Non-volatile) तरीका है।
प्रश्न 21: नीचे दिए गए दो कथनों को पढ़ें—एक अभिकथन (A) है और दूसरा उसका कारण (R)। (Read the two statements below—one is an Assertion (A) and the other is its Reason (R).)
अभिकथन (A): स्वायत्त वाहनों और औद्योगिक स्वचालन जैसे रियल-टाइम IoT अनुप्रयोगों में क्लाउड कंप्यूटिंग के स्थान पर 'फॉग कंप्यूटिंग' को अधिक प्राथमिकता दी जाती है। (Assertion (A): 'Fog Computing' is preferred over cloud computing in real-time IoT applications like autonomous vehicles and industrial automation.)
कारण (R): फॉग कंप्यूटिंग सारा डेटा प्रोसेसिंग के लिए केंद्रीय सर्वर पर भेजती है, जिससे बैंडविड्थ की खपत बढ़ती है लेकिन सुरक्षा मजबूत होती है। (Reason (R): Fog computing sends all data to the central server for processing, which increases bandwidth consumption but strengthens security.)
- (A) A और R दोनों सत्य हैं, और R, A की सही व्याख्या है। (Both A and R are true, and R is the correct explanation of A.)
- (B) A और R दोनों सत्य हैं, लेकिन R, A की सही व्याख्या नहीं है। (Both A and R are true, but R is not the correct explanation of A.)
- (C) A सत्य है, लेकिन R असत्य है। (A is true, but R is false.)
- (D) A असत्य है, लेकिन R सत्य है। (A is false, but R is true.)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) A सत्य है, लेकिन R असत्य है। (A is true, but R is false.)
व्याख्या (Explanation): अभिकथन (A) बिल्कुल सत्य है। रियल-टाइम अनुप्रयोगों (जैसे कनेक्टेड कारें) में जहाँ तुरंत निर्णय लेने की आवश्यकता होती है, फॉग कंप्यूटिंग का ही उपयोग किया जाता है क्योंकि यह 'लेटेंसी' (प्रतिक्रिया समय) को कम करता है। हालाँकि, कारण (R) पूरी तरह से गलत है। फॉग कंप्यूटिंग सारा डेटा केंद्रीय सर्वर (Cloud) पर नहीं भेजती है। इसके विपरीत, यह डेटा को डेटा उत्पन्न होने वाले स्रोत (Edge) के करीब ही प्रोसेस कर देती है, जिससे बैंडविड्थ (Bandwidth) की भारी बचत होती है और नेटवर्क पर बोझ कम होता है।
प्रश्न 22: सूची I (IoT विकास उपकरण) को सूची II (उनकी प्रमुख विशेषता) के साथ सुमेलित करें: (Match List I (IoT Development Tool) with List II (Their key feature):)
| सूची I (IoT उपकरण / Tool) | सूची II (विशेषता / Feature) |
|---|---|
| 1. Arduino | A. Node.js के साथ काम करने वाला हार्डवेयर प्लेटफॉर्म |
| 2. Tessel 2 | B. पायथन (Python) कोडिंग पर आधारित ओपन-सोर्स होम ऑटोमेशन |
| 3. Home Assistant | C. Java, C, और C++ को सपोर्ट करने वाला प्रसिद्ध IDE |
| 4. Eclipse | D. इटली की कंपनी द्वारा निर्मित ओपन-सोर्स हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर |
नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर का चयन करें:
- (A) 1-D, 2-A, 3-B, 4-C
- (B) 1-A, 2-B, 3-C, 4-D
- (C) 1-D, 2-C, 3-B, 4-A
- (D) 1-C, 2-A, 3-D, 4-B
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (A) 1-D, 2-A, 3-B, 4-C
व्याख्या (Explanation): IoT के विकास के लिए कई उपकरणों (Tools) का उपयोग किया जाता है:
- Arduino: यह एक इटैलियन कंपनी द्वारा निर्मित ओपन-सोर्स प्रोटोटाइपिंग प्लेटफॉर्म है, जो हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को मिलाकर इलेक्ट्रॉनिक ब्रेन बनाने में मदद करता है।
- Tessel 2: यह एक हार्डवेयर प्लेटफॉर्म है जो Node.js के साथ बेहतरीन तरीके से काम करता है, जिसमें पावर और इनपुट/आउटपुट को मैनेज करने के लिए दो प्रोसेसर होते हैं।
- Home Assistant: यह पायथन (Python) कोडिंग सिस्टम पर आधारित एक ओपन-सोर्स होम ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म है जो अपनी सुरक्षा और प्राइवेसी के लिए प्रसिद्ध है।
- Eclipse: यह एक लोकप्रिय Integrated Development Environment (IDE) है जो Java, C, और C++ का समर्थन करता है।
प्रश्न 23: डेटा एकत्र करने के लिए फिंगरप्रिंट सेंसर (Fingerprint Sensors) द्वारा आमतौर पर किस प्रकार के संचार इंटरफ़ेस (Communication Interface) का उपयोग किया जाता है? (What type of interface is commonly used by fingerprint sensors to collect data?)
- (A) IPI इंटरफ़ेस (IPI interface)
- (B) I2P इंटरफ़ेस (I2P interface)
- (C) UART इंटरफ़ेस (UART interface)
- (D) TCP/IP इंटरफ़ेस (TCP/IP interface)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) UART इंटरफ़ेस (UART interface)
व्याख्या (Explanation): फिंगरप्रिंट सेंसर (जैसे R307 या FPM10A) डेटा भेजने या कमांड प्राप्त करने के लिए आमतौर पर UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter) इंटरफ़ेस का उपयोग करते हैं। UART एक बहुत ही सामान्य सीरियल कम्युनिकेशन प्रोटोकॉल (Serial Communication Protocol) है जिसका उपयोग माइक्रोकंट्रोलर (जैसे Arduino या Raspberry Pi) और सेंसर के बीच संचार के लिए व्यापक रूप से किया जाता है। इसकी सरलता और व्यापक सपोर्ट इसे IoT डिवाइस निर्माताओं की पहली पसंद बनाते हैं।
प्रश्न 24: निम्नलिखित में से कौन सा प्रोटोकॉल "पब्लिश/सब्सक्राइब" (Publish/Subscribe) मैसेजिंग मॉडल पर काम नहीं करता है, बल्कि यह HTTP के समान "रिक्वेस्ट/रिस्पॉन्स" (Request/Response) मॉडल पर आधारित है? (Which of the following protocols does NOT work on the "Publish/Subscribe" messaging model, but is instead based on the "Request/Response" model similar to HTTP?)
- (A) MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)
- (B) AMQP (Advanced Message Queuing Protocol)
- (C) DDS (Data Distribution Service)
- (D) CoAP (Constrained Application Protocol)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (D) CoAP (Constrained Application Protocol)
व्याख्या (Explanation): इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) की एप्लीकेशन लेयर पर मुख्य रूप से दो तरह के मैसेजिंग मॉडल इस्तेमाल होते हैं:
- Publish/Subscribe मॉडल: MQTT, AMQP, और DDS इस मॉडल पर काम करते हैं। ये सेंसर क्लाउड और रियल-टाइम डेटा डिस्ट्रीब्यूशन के लिए बेहतरीन हैं।
- Request/Response मॉडल:CoAP (Constrained Application Protocol) इस मॉडल पर काम करता है। यह IETF RFC 7252 द्वारा परिभाषित है और HTTP (GET/POST) के समान काम करता है, लेकिन इसे कम बैंडविड्थ वाले हलके उपकरणों के लिए 'UDP' पर बनाया गया है।
प्रश्न 25: इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) में उपयोग किए जाने वाले सेंसर और इनपुट उपकरणों के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन सा एक 'डिजिटल सेंसर' (Digital Sensor) नहीं है? (In the context of sensors and input devices used in the Internet of Things (IoT), which of the following is NOT a 'Digital Sensor'?)
- (A) माइक्रोफोन (Microphone)
- (B) कीबोर्ड (Keyboard)
- (C) पुश बटन (Push Button)
- (D) उपर्युक्त सभी डिजिटल सेंसर हैं (All of the above are digital sensors)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (A) माइक्रोफोन (Microphone)
व्याख्या (Explanation): 'माइक्रोफोन' एक डिजिटल सेंसर नहीं है; यह मूल रूप से एक एनालॉग ट्रांसड्यूसर (Analog Transducer) है। माइक्रोफोन ध्वनि तरंगों (Sound waves) को विद्युत संकेतों में परिवर्तित करता है जो ध्वनि के दबाव के अनुसार लगातार बदलते रहते हैं (सतत/Continuous होते हैं)। इसे डिजिटल रूप में बदलने के लिए एनालॉग-टू-डिजिटल कन्वर्टर (ADC) की आवश्यकता होती है।
- दूसरी ओर, कीबोर्ड और पुश बटन असतत (Discrete) इनपुट डिवाइस हैं। वे केवल दो अवस्थाओं (ON/OFF या High/Low) में काम करते हैं, इसलिए इन्हें पूर्ण रूप से डिजिटल सेंसर (Digital Sensors) माना जाता है।
प्रश्न 26: SPI (Serial Peripheral Interface) एक सिंक्रोनस सीरियल कम्युनिकेशन प्रोटोकॉल है जिसका उपयोग माइक्रोकंट्रोलर और सेंसर के बीच संचार के लिए किया जाता है। मानक SPI संचार में कितने तारों (Wires) का उपयोग किया जाता है? (SPI (Serial Peripheral Interface) is a synchronous serial communication protocol used for communication between a microcontroller and a sensor. How many wires are used in standard SPI communication?)
- (A) 2
- (B) 3
- (C) 4
- (D) 4 से अधिक (More than 4)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) 4
व्याख्या (Explanation): SPI (Serial Peripheral Interface) प्रोटोकॉल छोटी दूरी के संचार के लिए उपयोग किया जाता है और यह मानक रूप से 4 तारों (Four wires) का उपयोग करता है। ये 4 तार निम्नलिखित होते हैं:
- SCLK (Serial Clock): डेटा ट्रांसमिशन को सिंक्रोनाइज़ करने के लिए।
- MOSI (Master Out Slave In): मास्टर से स्लेव तक डेटा भेजने के लिए।
- MISO (Master In Slave Out): स्लेव से मास्टर तक डेटा भेजने के लिए।
- SS/CS (Slave Select / Chip Select): मास्टर द्वारा यह चुनने के लिए कि वह किस विशिष्ट डिवाइस के साथ संचार कर रहा है।
प्रश्न 27: भारत में 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' (IoT) की पहल और कानूनों के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: (Consider the following statements regarding Internet of Things (IoT) initiatives and laws in India:)
- MeitY मंत्रालय ने 2015 में IoT नीति दस्तावेज़ का पहला मसौदा जारी किया था। (The Ministry of MeitY released the first draft of the IoT policy document in 2015.)
- NASSCOM, MeitY और ERNET द्वारा मिलकर 'IoT Centre of Excellence (CoE)' की स्थापना की गई है। (The 'IoT Centre of Excellence (CoE)' has been established jointly by NASSCOM, MeitY and ERNET.)
- भारत के सूचना प्रौद्योगिकी अधिनियम की धारा 43A व्यावसायिक संगठनों द्वारा संवेदनशील डेटा की सुरक्षा से संबंधित है। (Section 43A of India's Information Technology Act deals with the protection of sensitive data by business organizations.)
उपर्युक्त में से कौन-सा/से कथन सत्य है/हैं? (Which of the above statements is/are true?)
- (A) केवल 1 और 2 (Only 1 and 2)
- (B) केवल 2 और 3 (Only 2 and 3)
- (C) केवल 1 (Only 1)
- (D) 1, 2 और 3 सभी (All 1, 2, and 3)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (D) 1, 2 और 3 सभी (All 1, 2, and 3)
व्याख्या (Explanation): दिए गए तीनों कथन पूर्णतः सत्य हैं।
- भारत में IoT के विकास के लिए 2015 में स्मार्ट सिटीज मिशन और MeitY द्वारा IoT नीति का पहला मसौदा जारी किया गया था।
- स्टार्ट-अप्स और रिसर्च को बढ़ावा देने के लिए NASSCOM, MeitY और ERNET ने मिलकर IoT Centre of Excellence की स्थापना की है।
- डेटा सुरक्षा के लिए भारत के IT Act (संशोधन 2011) की धारा 43A व्यावसायिक संगठनों को संवेदनशील और व्यक्तिगत जानकारी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए बाध्य करती है, और धारा 72A बिना सहमति के व्यक्तिगत डेटा उजागर करने पर दंड का प्रावधान करती है।
प्रश्न 28: इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) में उपयोग की जाने वाली वह कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसका एक प्रमुख एक्सटेंशन (Extension) फ़ाइल .jar है? (Which programming language used in the Internet of Things (IoT) has a major extension file .jar?)
- (A) सी ++ (C++)
- (B) पायथन (Python)
- (C) जावा (Java)
- (D) लुआ (Lua)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) जावा (Java)
व्याख्या (Explanation): '.jar' का अर्थ Java Archive है। यह एक पैकेज फ़ाइल फॉर्मेट है जिसका उपयोग जावा (Java) क्लास फ़ाइलों, मेटाडेटा और अन्य संसाधनों को एक ही फ़ाइल में एकत्रित करने के लिए किया जाता है।
- IoT में बड़े और महत्वपूर्ण प्रोजेक्ट्स (जैसे Android एप्लिकेशन और एम्बेडेड सिस्टम) के लिए Java का भारी उपयोग किया जाता है।
- उदाहरण के लिए, IoT में इस्तेमाल होने वाला प्रसिद्ध ग्लोबल सेंसर नेटवर्क (GSN - Global Sensor Networks) प्लेटफॉर्म मुख्य रूप से जावा भाषा का उपयोग करके ही कार्यान्वित (Implemented) किया गया है।
प्रश्न 29: इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) से संबंधित विभिन्न विशेषताओं और घटकों के बीच, निम्नलिखित में से कौन सा विकल्प IoT से संबंधित नहीं है? (Among various features and components related to the Internet of Things (IoT), which of the following options is NOT related to IoT?)
- (A) डाटा स्टोरेज (Data Storage)
- (B) गोपनीयता (Privacy)
- (C) सुरक्षा (Security)
- (D) थ्रूपुट (Throughput)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (D) थ्रूपुट (Throughput)
व्याख्या (Explanation): 'थ्रूपुट' (Throughput) मुख्य रूप से नेटवर्क संचार (Network Communication) का एक मापदंड है, जो एक निश्चित समय में सफलतापूर्वक प्रेषित डेटा की मात्रा को दर्शाता है। यह नेटवर्किंग का एक सामान्य मीट्रिक है, लेकिन यह सीधे तौर पर IoT की कोई मूलभूत या आंतरिक विशेषता (Intrinsic characteristic) नहीं है।
- इसके विपरीत, डाटा स्टोरेज (अरबों डिवाइसों का डेटा स्टोर करना), गोपनीयता (संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा एकत्र होना), और सुरक्षा (विशाल नेटवर्क को हैकिंग से बचाना) IoT सिस्टम के डिज़ाइन और संचालन के सबसे बड़े, मूलभूत और अभिन्न अंग (Fundamental aspects) हैं।
प्रश्न 30: IoT नेटवर्क में, OSI मॉडल के बजाय आमतौर पर किस मॉडल का अनुसरण किया जाता है, और MQTT व CoAP प्रोटोकॉल उस मॉडल की किस परत (Layer) पर कार्य करते हैं? (In IoT networks, which model is generally followed instead of the OSI model, and at which layer of that model do the MQTT and CoAP protocols operate?)
- (A) TCP/IP मॉडल, नेटवर्क परत (Network Layer)
- (B) TCP/IP मॉडल, एप्लीकेशन परत (Application Layer)
- (C) OSI मॉडल, डेटा लिंक परत (Data Link Layer)
- (D) TCP/IP मॉडल, ट्रांसपोर्ट परत (Transport Layer)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) TCP/IP मॉडल, एप्लीकेशन परत (Application Layer)
व्याख्या (Explanation): इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) आमतौर पर 7-लेयर वाले OSI मॉडल के बजाय TCP/IP मॉडल (4-लेयर मॉडल) का अनुसरण करता है।
- TCP/IP मॉडल की लेयर्स: 1. नेटवर्क इंटरफेस (Network Interface/PHY), 2. इंटरनेट/नेटवर्क लेयर (Internet Layer), 3. ट्रांसपोर्ट लेयर (Transport Layer), 4. एप्लीकेशन लेयर (Application Layer)।
- IoT के सबसे प्रमुख संदेश प्रोटोकॉल जैसे MQTT, CoAP, XMPP, AMQP, और DDS इस मॉडल की सबसे ऊपरी परत यानी एप्लीकेशन लेयर (Application Layer / Layer 7) पर कार्य करते हैं।
UPSSSC लेखपाल कंप्यूटर: बिग डेटा प्रोसेसिंग (Big Data Processing)
आगामी UPSSSC Exams 2026 और विशेष रूप से UPSSSC Lekhpal 2026 की परीक्षा के लिए यह ब्लॉग पोस्ट एक बेहद शानदार अध्ययन सामग्री साबित होगी। अब हम इस श्रृंखला के अंतिम लेकिन सबसे महत्वपूर्ण भाग में प्रवेश कर रहे हैं। यहाँ UPSSSC Advance Computer Topics के तहत Big Data Processing-based Computer Questions को संकलित किया गया है। UPSSSC Latest Exams के बदलते पैटर्न को ध्यान में रखते हुए तैयार किए गए ये Bilingual Computer Questions आपके कॉन्फिडेंस को कई गुना बढ़ा देंगे। आइए 50 प्रश्नों की इस शानदार सीरीज़ के अगले चरण की शुरुआत करें!
प्रश्न 31: 'बिग डेटा' (Big Data) शब्द को लोकप्रिय बनाने और इसके अध्ययन को दिशा देने के लिए किसे 'बिग डेटा का पिता' (Father of Big Data) माना जाता है? (Who is considered the 'father of big data' for popularizing the term and giving direction to its study?)
- (A) डग कटिंग (Doug Cutting)
- (B) जॉन आर. माशे (John R. Mashey)
- (C) डग लेनी (Doug Laney)
- (D) हरमन हॉलेरिथ (Herman Hollerith)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) जॉन आर. माशे (John R. Mashey)
व्याख्या (Explanation): कंप्यूटर वैज्ञानिक जॉन आर. माशे (John R. Mashey) को 'बिग डेटा का पिता' (Father of Big Data) माना जाता है, क्योंकि उन्होंने 1990 के दशक में इस शब्द को गढ़ा और इसे तकनीकी दुनिया में लोकप्रिय बनाया।
- अन्य महत्वपूर्ण नाम: डग कटिंग (Doug Cutting) और माइक कैफ़रेला ने 2005 में 'अपाचे हैडूप' (Apache Hadoop) का निर्माण किया था। डग लेनी (Doug Laney) ने 2001 में बिग डेटा प्रोसेसिंग के प्रसिद्ध "5V's" के सिद्धांत को प्रतिपादित किया था। हरमन हॉलेरिथ ने 1881 में हॉलेरिथ टैब्यूलेटिंग मशीन बनाई थी जिससे शुरुआती दौर में डेटा की गणना आसान हुई थी।
प्रश्न 32: अपाचे हैडूप (Apache Hadoop) फ्रेमवर्क का एक बड़ा हिस्सा मुख्य रूप से किस प्रोग्रामिंग भाषा में लिखा गया है? (A major part of the Apache Hadoop framework is primarily written in which programming language?)
- (A) सी ++ (C++)
- (B) पायथन (Python)
- (C) जावा (Java)
- (D) आर (R)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) जावा (Java)
व्याख्या (Explanation): अपाचे हैडूप (Apache Hadoop) एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग बड़े पैमाने पर डेटा (Big Data) को स्टोर करने और प्रोसेस करने के लिए किया जाता है। इसका कोर फ्रेमवर्क और इसके अधिकांश प्रमुख घटक मुख्य रूप से जावा (Java) प्रोग्रामिंग भाषा में लिखे गए हैं। यह क्रॉस-प्लेटफॉर्म (Cross-platform) काम करता है। हालांकि विशिष्ट कार्यों या अनुकूलन (Optimizations) के लिए इसके कुछ अन्य घटकों में सी (C) या पायथन जैसी भाषाओं का भी उपयोग किया जा सकता है, लेकिन इसका आधार जावा ही है।
प्रश्न 33: बिग डेटा में डेटा के प्रकारों (Types of Data) के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन सा 'संरचित डेटा' (Structured Data) का एक उत्कृष्ट उदाहरण है? (In the context of types of data in Big Data, which of the following is an excellent example of 'Structured Data'?)
- (A) सोशल मीडिया पोस्ट (Social media posts)
- (B) वीडियो और ऑडियो फ़ाइलें (Video and audio files)
- (C) बैंक के लेन-देन का डेटा (Bank transaction data)
- (D) ईमेल संदेश (Email messages)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) बैंक के लेन-देन का डेटा (Bank transaction data)
व्याख्या (Explanation): बिग डेटा प्रोसेसिंग में डेटा मुख्य रूप से तीन प्रकार का होता है:
- संरचित डेटा (Structured Data): यह वह डेटा है जो पूर्वनिर्धारित प्रारूप (Predefined formats) में व्यवस्थित होता है, जैसे तालिकाओं (Tables/Rows/Columns) में। बैंक के लेन-देन (Bank transactions), एक्सेल स्प्रेडशीट, और SQL डेटाबेस इसके सबसे बेहतरीन उदाहरण हैं।
- असंरचित डेटा (Unstructured Data): इसका कोई निश्चित प्रारूप नहीं होता, जैसे—सोशल मीडिया पोस्ट, वीडियो, इमेजेज, ऑडियो और ईमेल।
- अर्ध-संरचित डेटा (Semi-Structured Data): इसमें XML फ़ाइलें, JSON डाक्यूमेंट्स और NoSQL डेटाबेस शामिल होते हैं।
प्रश्न 34: नीचे दिए गए दो कथनों को पढ़ें—एक अभिकथन (A) है और दूसरा उसका कारण (R)। (Read the two statements below—one is an Assertion (A) and the other is its Reason (R).
अभिकथन (A): अपाचे स्पार्क (Apache Spark) डेटा प्रोसेसिंग के मामले में पारंपरिक हैडूप (Hadoop MapReduce) की तुलना में बहुत तेज (लगभग 100 गुना तक तेज) काम करता है। (Assertion (A): Apache Spark works much faster (up to 100 times faster) than traditional Hadoop (MapReduce) in terms of data processing.)
कारण (R): अपाचे स्पार्क 'इन-मेमोरी कंप्यूटिंग' (In-memory computing) का उपयोग करता है, जो बार-बार डिस्क से डेटा पढ़ने और लिखने की आवश्यकता को कम कर देता है। (Reason (R): Apache Spark uses 'In-memory computing', which reduces the need to repeatedly read and write data to the disk.)
- (A) A और R दोनों सत्य हैं, और R, A की सही व्याख्या है। (Both A and R are true, and R is the correct explanation of A.)
- (B) A और R दोनों सत्य हैं, लेकिन R, A की सही व्याख्या नहीं है। (Both A and R are true, but R is not the correct explanation of A.)
- (C) A सत्य है, लेकिन R असत्य है। (A is true, but R is false.)
- (D) A असत्य है, लेकिन R सत्य है। (A is false, but R is true.)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (A) A और R दोनों सत्य हैं, और R, A की सही व्याख्या है। (Both A and R are true, and R is the correct explanation of A.)
व्याख्या (Explanation): अभिकथन (A) और कारण (R) दोनों पूर्ण रूप से सत्य हैं। 'अपाचे स्पार्क' अपनी 'इन-मेमोरी कंप्यूटिंग' (In-memory computing) तकनीक के लिए जाना जाता है। हैडूप का मैप-रिड्यूस (MapReduce) डेटा के हर छोटे प्रोसेस के बाद उसे हार्ड ड्राइव (Disk) पर लिखता है और फिर पढ़ता है, जिसमें बहुत समय लगता है। इसके विपरीत, स्पार्क पूरी प्रोसेसिंग RAM (मेमोरी) के अंदर ही करता है, जिससे यह बैच प्रोसेसिंग और रियल-टाइम स्ट्रीमिंग दोनों में हैडूप से कई गुना तेज़ हो जाता है।
प्रश्न 35: अपाचे हैडूप इकोसिस्टम (Apache Hadoop Ecosystem) के मुख्य घटकों में 'YARN' का पूर्ण रूप क्या है, जो क्लस्टर में संसाधनों के प्रबंधन का कार्य करता है? (What is the full form of 'YARN' among the core components of the Apache Hadoop Ecosystem, which performs the task of resource management in the cluster?)
- (A) येट अनदर रिसोर्स नेटवर्क (Yet Another Resource Network)
- (B) येट अनदर रिसोर्स नेगोशिएटर (Yet Another Resource Negotiator)
- (C) यील्ड एंड रिसोर्स नेगोशिएटर (Yield And Resource Negotiator)
- (D) येट अनदर राउटिंग नोड (Yet Another Routing Node)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) येट अनदर रिसोर्स नेगोशिएटर (Yet Another Resource Negotiator)
व्याख्या (Explanation): YARN का पूर्ण रूप Yet Another Resource Negotiator है। अपाचे हैडूप के आर्किटेक्चर में इसके तीन प्रमुख स्तंभ हैं:
- HDFS (Hadoop Distributed File System): यह विशाल डेटा को स्टोर करने का काम करता है।
- MapReduce: यह डेटा की प्रोसेसिंग (समानांतर रूप से) करता है।
- YARN: यह हैडूप क्लस्टर का 'ऑपरेटिंग सिस्टम' या 'मैनेजर' है। इसका मुख्य कार्य पूरे सिस्टम के संसाधनों (Resources जैसे CPU, Memory) का प्रबंधन करना और विभिन्न एप्लिकेशन्स को काम सौंपना है।
प्रश्न 36: सूची I (बिग डेटा टूल्स) को सूची II (उनके मुख्य कार्य) के साथ सुमेलित करें: (Match List I (Big Data Tools) with List II (Their main functions):)
| सूची I (टूल्स / Tools) | सूची II (मुख्य कार्य / Main Function) |
|---|---|
| 1. Apache Kafka | A. डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization) |
| 2. Apache Sqoop | B. रियल-टाइम डेटा स्ट्रीमिंग और मैसेज ब्रोकिंग |
| 3. Tableau | C. RDBMS और हैडूप के बीच थोक डेटा ट्रांसफर |
| 4. HDFS | D. बिग डेटा का वितरित स्टोरेज (Distributed Storage) |
नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर का चयन करें:
- (A) 1-B, 2-C, 3-A, 4-D
- (B) 1-C, 2-B, 3-A, 4-D
- (C) 1-D, 2-A, 3-B, 4-C
- (D) 1-B, 2-A, 3-C, 4-D
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (A) 1-B, 2-C, 3-A, 4-D
व्याख्या (Explanation): बिग डेटा प्रोसेसिंग के विभिन्न चरणों में अलग-अलग टूल्स का उपयोग होता है:
- Apache Kafka: यह एक डिस्ट्रिब्यूटेड स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म है जो हाई-थ्रूपुट के साथ 'रियल-टाइम डेटा स्ट्रीमिंग और मैसेज ब्रोकिंग' (Real-time data streaming and message broking) में इस्तेमाल होता है (जैसे LinkedIn, Uber द्वारा)।
- Apache Sqoop: इसका उपयोग रिलेशनल डेटाबेस (RDBMS जैसे MySQL, Oracle) और हैडूप (Hadoop) के बीच बड़ी मात्रा में डेटा ट्रांसफर करने के लिए किया जाता है।
- Tableau: यह डेटा एनालिसिस के बाद परिणामों को ग्राफ्स और चार्ट्स में प्रदर्शित करने वाला एक शानदार 'डेटा विज़ुअलाइज़ेशन' (Data Visualization) टूल है।
- HDFS: यह हैडूप का फाइल सिस्टम है जो भारी डेटा के सुरक्षित 'वितरित स्टोरेज' (Distributed Storage) को संभालता है।
प्रश्न 37: मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के क्षेत्र में, 'TensorFlow' क्या है और इसे किस कंपनी द्वारा विकसित किया गया है? (In the field of Machine Learning and Data Science, what is 'TensorFlow' and which company developed it?)
- (A) अमेज़ॅन द्वारा विकसित एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल (A data visualization tool developed by Amazon)
- (B) माइक्रोसॉफ्ट द्वारा विकसित एक रिलेशनल डेटाबेस (A relational database developed by Microsoft)
- (C) गूगल द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी (An open-source machine learning library developed by Google)
- (D) आईबीएम द्वारा विकसित एक क्लाउड स्टोरेज सिस्टम (A cloud storage system developed by IBM)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) गूगल द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी (An open-source machine learning library developed by Google)
व्याख्या (Explanation):TensorFlow एक अत्यंत शक्तिशाली और लोकप्रिय ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसे Google (विशेष रूप से Google Brain Team) द्वारा विकसित किया गया है।
- बिग डेटा एनालिसिस में इसका उपयोग जटिल मशीन लर्निंग (Machine Learning) और डीप लर्निंग (Deep Learning) मॉडल्स को सपोर्ट करने के लिए किया जाता है।
- बिग डेटा में उपयोग होने वाले अन्य प्रमुख मशीन लर्निंग टूल्स में Apache Mahout (क्लस्टरिंग और क्लासिफिकेशन के लिए) और Apache MLlib (Spark के लिए बिल्ट-इन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी) शामिल हैं।
प्रश्न 38: निम्नलिखित में से कौन सा डेटाबेस मुख्य रूप से 'डिस्ट्रिब्यूटेड और स्केलेबल NoSQL डेटाबेस' है, जो फॉल्ट-टॉलरेंस के लिए जाना जाता है और भारी मात्रा में डेटा हैंडल करने के लिए फेसबुक (Facebook) और इंस्टाग्राम (Instagram) जैसी कंपनियों द्वारा उपयोग किया जाता है? (Which of the following databases is primarily a 'distributed and scalable NoSQL database', known for fault-tolerance and used by companies like Facebook and Instagram to handle massive amounts of data?)
- (A) MySQL
- (B) Apache Cassandra
- (C) PostgreSQL
- (D) Oracle Database
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) Apache Cassandra
व्याख्या (Explanation):Apache Cassandra एक फ्री और ओपन-सोर्स, डिस्ट्रिब्यूटेड NoSQL डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली है।
- जब बिग डेटा (Unstructured या Semi-Structured) की मात्रा बहुत अधिक हो जाती है, तो पारंपरिक RDBMS (जैसे MySQL, PostgreSQL, Oracle) धीमे पड़ जाते हैं। ऐसे में NoSQL डेटाबेस काम आते हैं।
- कैसेंड्रा (Cassandra) विशेष रूप से बिना किसी सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर (Single point of failure) के कई कमोडिटी सर्वरों पर बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उच्च उपलब्धता (High-availability) और फॉल्ट-टॉलरेंस देता है। इसी खूबी के कारण फेसबुक (Facebook) और इंस्टाग्राम (Instagram) जैसी बड़ी कंपनियाँ इसका उपयोग करती हैं।
प्रश्न 39: बिग डेटा प्रोसेसिंग के विभिन्न चरणों (Stages) का सही तार्किक क्रम (Logical Sequence) क्या है? (What is the correct logical sequence of the different stages of Big Data Processing?)
- (A) Data Analysis → Data Storage → Data Collection → Data Processing → Data Visualization
- (B) Data Collection → Data Processing → Data Storage → Data Visualization → Data Analysis
- (C) Data Collection → Data Storage → Data Processing → Data Analysis → Data Visualization
- (D) Data Storage → Data Collection → Data Analysis → Data Processing → Data Visualization
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) Data Collection → Data Storage → Data Processing → Data Analysis → Data Visualization
व्याख्या (Explanation): बिग डेटा प्रोसेसिंग एक सुव्यवस्थित प्रक्रिया है जिसमें कई चरण शामिल होते हैं। इसका सही और तार्किक क्रम इस प्रकार है:
- Data Collection (डेटा संग्रह): सबसे पहले सोशल मीडिया, सेंसर, या लॉग्स आदि से कच्चा डेटा एकत्र किया जाता है।
- Data Storage (डेटा स्टोरेज): एकत्र किए गए भारी डेटा को HDFS, Cloud Storage, या NoSQL में सुरक्षित रखा जाता है।
- Data Processing (डेटा प्रोसेसिंग): डेटा को Hadoop या Spark जैसे टूल्स की मदद से प्रोसेस या क्लीन किया जाता है।
- Data Analysis (डेटा विश्लेषण): प्रोसेस्ड डेटा पर मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग (Data Mining) तकनीकें लगाकर उससे पैटर्न और व्यावसायिक जानकारी (Value) निकाली जाती है।
- Data Visualization (डेटा विज़ुअलाइज़ेशन): अंत में परिणामों को आसानी से समझने के लिए Tableau या Power BI की मदद से ग्राफ्स या चार्ट्स (Visual format) में प्रस्तुत किया जाता है।
प्रश्न 40: बिग डेटा प्रोसेसिंग में कौन सा टूल डेटा के रियल-टाइम और बैच प्रोसेसिंग (Real-time and Batch Processing) दोनों का समर्थन करता है, और अपने 'लो-लेटेंसी' (Low-latency) और हाई-स्ट्रीमिंग प्रोसेसिंग के लिए विशेष रूप से जाना जाता है? (Which tool in Big Data Processing supports both real-time and batch processing of data, and is specifically known for its 'low-latency' and high-streaming processing?)
- (A) Apache Flink
- (B) Apache Sqoop
- (C) Tableau
- (D) Apache Mahout
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (A) Apache Flink
व्याख्या (Explanation):Apache Flink एक ओपन-सोर्स, यूनिफाइड स्ट्रीम-प्रोसेसिंग और बैच-प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क है।
- बिग डेटा में अक्सर डेटा बहुत तेज़ी से आता है (Velocity)। Flink विशेष रूप से अपने लो-लेटेंसी (Low-Latency) यानी कम देरी और उच्च फॉल्ट-टॉलरेंस के लिए प्रसिद्ध है। यह जावा और स्काला (Scala) भाषा में लिखा गया है।
- जबकि अपाचे स्टॉर्म (Apache Storm) भी रियल-टाइम प्रोसेसिंग करता है, Flink स्ट्रीम प्रोसेसिंग (High throughput streaming) के लिए एक अधिक आधुनिक और बेहतर विकल्प माना जाता है। अन्य विकल्पों में Sqoop (डेटा ट्रांसफर) और Mahout (मशीन लर्निंग) के लिए उपयोग होते हैं।
प्रश्न 41: अपाचे हैडूप (Apache Hadoop) इकोसिस्टम में कौन से टूल्स विशेष रूप से बड़े पैमाने पर 'सर्च और इंडेक्सिंग' (Searching and Indexing) के लिए इस्तेमाल किए जाते हैं? (What tools are used for searching and indexing in the Hadoop ecosystem?)
- (A) एचडीएफएस और मैपरेड्यूस (HDFS and MapReduce)
- (B) यार्न और ऊजी (YARN and Oozie)
- (C) सोलर और ल्यूसीन (Solr and Lucene)
- (D) पिग और हाइव (Pig and Hive)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) सोलर और ल्यूसीन (Solr and Lucene)
व्याख्या (Explanation): अपाचे हैडूप इकोसिस्टम में विभिन्न कार्यों के लिए अलग-अलग टूल्स होते हैं।
- Solr और Lucene: इनका उपयोग मुख्य रूप से बिग डेटा में तेज़ और उन्नत 'सर्च और इंडेक्सिंग' (Searching and Indexing) के लिए किया जाता है। अपाचे ल्यूसीन (Lucene) एक शक्तिशाली टेक्स्ट सर्च इंजन लाइब्रेरी है, जबकि सोलर (Solr) ल्यूसीन पर ही आधारित एक एंटरप्राइज़ सर्च प्लेटफ़ॉर्म है।
- अन्य विकल्पों के कार्य: HDFS और MapReduce क्रमशः स्टोरेज और प्रोसेसिंग के लिए हैं। YARN संसाधन प्रबंधन (Resource Management) के लिए है। Pig और Hive डेटा क्वेरी और स्क्रिप्टिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं।
प्रश्न 42: बिग डेटा प्रोसेसिंग के संदर्भ में, आमतौर पर किस आकार (साइज) के डेटा को 'बिग डेटा' (Big Data) के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, जिसे पारंपरिक डेटाबेस प्रबंधित करने में असमर्थ होते हैं? (In the context of Big Data Processing, what size of data is generally classified as 'Big Data', which traditional databases are unable to manage?)
- (A) किलोबाइट या मेगाबाइट (Kilobyte or Megabyte)
- (B) मेगाबाइट या गीगाबाइट (Megabyte or Gigabyte)
- (C) पेटाबाइट या एक्साबाइट (Petabyte or Exabyte)
- (D) बाइट या किलोबाइट (Byte or Kilobyte)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) पेटाबाइट या एक्साबाइट (Petabyte or Exabyte)
व्याख्या (Explanation): 'बिग डेटा' शब्द का उपयोग उस विशाल और जटिल डेटा सेट के लिए किया जाता है जो इतना बड़ा होता है कि पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर (जैसे सामान्य RDBMS) उसे समय पर कैप्चर, स्टोर या प्रोसेस नहीं कर सकते।
- आमतौर पर, जब डेटा का आकार पेटाबाइट्स (Petabytes - PB) या एक्साबाइट्स (Exabytes - EB) तक पहुँच जाता है, तो उसे 'बिग डेटा' कहा जाता है।
- 1 पेटाबाइट = 1024 टेराबाइट (TB), और 1 एक्साबाइट = 1024 पेटाबाइट (PB) होता है। सोशल मीडिया, सैटेलाइट इमेजरी, और IoT सेंसर रोज़ाना इसी स्तर का डेटा उत्पन्न कर रहे हैं।
प्रश्न 43: नीचे दिए गए दो कथनों को पढ़ें—एक अभिकथन (Assertion - A) है और दूसरा उसका कारण (Reason - R)। (Read the two statements below—one is an Assertion (A) and the other is its Reason (R).
अभिकथन (A): अपाचे महौट (Apache Mahout) का उपयोग बिग डेटा में स्केलेबल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (जैसे क्लस्टरिंग और क्लासिफिकेशन) को लागू करने के लिए किया जाता है। (Assertion (A): Apache Mahout is used to implement scalable machine learning algorithms (like clustering and classification) in Big Data.)
कारण (R): अपाचे महौट विशेष रूप से अपाचे स्पार्क (Apache Spark) के लिए विकसित की गई एक बिल्ट-इन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है। (Reason (R): Apache Mahout is a built-in machine learning library specifically developed for Apache Spark.)
- (A) A और R दोनों सत्य हैं, और R, A की सही व्याख्या है। (Both A and R are true, and R is the correct explanation of A.)
- (B) A और R दोनों सत्य हैं, लेकिन R, A की सही व्याख्या नहीं है। (Both A and R are true, but R is not the correct explanation of A.)
- (C) A सत्य है, लेकिन R असत्य है। (A is true, but R is false.)
- (D) A असत्य है, लेकिन R सत्य है। (A is false, but R is true.)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) A सत्य है, लेकिन R असत्य है। (A is true, but R is false.)
व्याख्या (Explanation): अभिकथन (A) बिल्कुल सत्य है। अपाचे महौट (Apache Mahout) वास्तव में एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जिसका मुख्य कार्य स्केलेबल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (जैसे क्लस्टरिंग, क्लासिफिकेशन, और कोलैबोरेटिव फिल्टरिंग) को निष्पादित करना है। हालाँकि, कारण (R) असत्य है। अपाचे महौट 'अपाचे स्पार्क' की बिल्ट-इन लाइब्रेरी नहीं है; इसे शुरुआत में हैडूप के 'मैपरेड्यूस' (MapReduce) पर चलने के लिए डिज़ाइन किया गया था। 'अपाचे स्पार्क' के लिए जो विशेष बिल्ट-इन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है, उसे Apache MLlib कहा जाता है, जो स्पार्क के इन-मेमोरी आर्किटेक्चर का लाभ उठाती है।
प्रश्न 44: बिग डेटा प्रोसेसिंग में बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करके उनमें छिपे हुए पैटर्न और उपयोगी जानकारी को निकालने के लिए मुख्य रूप से किस तकनीक का उपयोग किया जाता है, जो संगठनों को नीति निर्माण (Policy Making) में मदद करती है? (Which technique is primarily used in Big Data Processing to extract hidden patterns and useful information by analyzing large data sets, which helps organizations in policy making?)
- (A) डेटा एनकैप्सुलेशन (Data Encapsulation)
- (B) डेटा माइनिंग (Data Mining)
- (C) डेटा मास्किंग (Data Masking)
- (D) डेटा डिलीशन (Data Deletion)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) डेटा माइनिंग (Data Mining)
व्याख्या (Explanation): विशाल बिग डेटा से मूल्यवान और छिपी हुई जानकारी (Hidden patterns, correlations, and insights) निकालने की इस वैज्ञानिक प्रक्रिया को डेटा माइनिंग (Data Mining) कहा जाता है।
- उद्देश्य (Purpose): बिग डेटा प्रोसेसिंग और डेटा माइनिंग का अंतिम उद्देश्य कंपनियों और सरकारों को सटीक 'निर्णय लेने (Decision Making)' और 'नीति निर्माण (Policy Making)' में मदद करना है।
- डेटा एनकैप्सुलेशन ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग का कॉन्सेप्ट है, और डेटा मास्किंग सुरक्षा के लिए डेटा को छिपाने की तकनीक है।
प्रश्न 45: बिग डेटा आर्किटेक्चर के अंतर्गत, निम्नलिखित में से कौन-सा विकल्प अपाचे हैडूप (Apache Hadoop) इकोसिस्टम के 'प्रमुख घटकों' (Core Components) के समूह से बेमेल (Odd one out) है? (Under the Big Data architecture, which of the following options is the odd one out from the group of 'Core Components' of the Apache Hadoop ecosystem?)
- (A) मैप-रिड्यूस (MapReduce)
- (B) एच.डी.एफ.एस. (HDFS)
- (C) यार्न (YARN)
- (D) टेन्सरफ्लो (TensorFlow)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (D) टेन्सरफ्लो (TensorFlow)
व्याख्या (Explanation): अपाचे हैडूप (Apache Hadoop) के मुख्य रूप से तीन प्रमुख घटक (Main/Core Components) होते हैं:
- HDFS: विशाल डेटा को वितरित रूप से स्टोर करने के लिए।
- MapReduce: उस डेटा की बैच प्रोसेसिंग (समानांतर कंप्यूटिंग) करने के लिए।
- YARN: पूरे हैडूप क्लस्टर में संसाधनों का प्रबंधन करने के लिए।
दूसरी ओर, टेन्सरफ्लो (TensorFlow) गूगल द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग (Deep Learning) लाइब्रेरी है। यह हैडूप का कोर घटक नहीं है, बल्कि बिग डेटा में मशीन लर्निंग कार्यों के लिए एक अलग शक्तिशाली टूल है।
प्रश्न 46: सूची I (बिग डेटा टूल्स) को सूची II (उनके मुख्य विवरण/कार्य) के साथ सुमेलित करें: (Match List I (Big Data Tools) with List II (Their main description/function):)
| सूची I (टूल्स / Tools) | सूची II (विवरण / Description) |
|---|---|
| 1. Apache Hive | A. हैडूप क्लस्टर्स में समन्वय (Coordination) स्थापित करना |
| 2. Apache Pig | B. हैडूप के लिए डेटा वेयरहाउसिंग और SQL-जैसी क्वेरी |
| 3. Apache Oozie | C. 'पिग लैटिन' (Pig Latin) भाषा के माध्यम से डेटा प्रवाह स्क्रिप्टिंग |
| 4. Zookeeper | D. हैडूप की जॉब्स (Jobs) के लिए वर्कफ़्लो शेड्यूलिंग प्रणाली |
नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर का चयन करें:
- (A) 1-B, 2-C, 3-D, 4-A
- (B) 1-C, 2-B, 3-A, 4-D
- (C) 1-D, 2-A, 3-B, 4-C
- (D) 1-B, 2-D, 3-C, 4-A
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (A) 1-B, 2-C, 3-D, 4-A
व्याख्या (Explanation): हैडूप इकोसिस्टम के इन महत्वपूर्ण टूल्स का सही मिलान इस प्रकार है:
- Apache Hive: यह हैडूप का डेटा वेयरहाउस (Data Warehouse) है जो RDBMS से परिचित लोगों के लिए SQL जैसी क्वेरी भाषा (HiveQL) प्रदान करता है।
- Apache Pig: यह भारी डेटासेट के विश्लेषण के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म है जो 'पिग लैटिन' (Pig Latin) नामक स्क्रिप्टिंग भाषा का उपयोग करता है।
- Apache Oozie: यह एक शेड्यूलर (Scheduler) है जो विभिन्न हैडूप जॉब्स (जैसे MapReduce, Pig, Hive) को एक वर्कफ़्लो में प्रबंधित करता है।
- Zookeeper: यह एक केंद्रीकृत सेवा है जो बड़े डिस्ट्रिब्यूटेड क्लस्टर्स में समन्वय (Coordination) और कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन का कार्य करती है।
प्रश्न 47: बिग डेटा में 'प्रोसेसिंग तकनीकों' के संदर्भ में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: (Consider the following statements in the context of 'Processing Techniques' in Big Data:)
- हैडूप का 'मैप-रिड्यूस' (MapReduce) वास्तविक समय (Real-time) डेटा प्रोसेसिंग के लिए सबसे उपयुक्त है। (Hadoop's 'MapReduce' is best suited for real-time data processing.)
- 'अपाचे स्पार्क' (Apache Spark) इन-मेमोरी कंप्यूटिंग का उपयोग करता है, जिससे यह तेज़ बैच और स्ट्रीम प्रोसेसिंग कर सकता है। ('Apache Spark' uses in-memory computing, which allows it to perform fast batch and stream processing.)
उपर्युक्त में से कौन-सा/से कथन सत्य है/हैं? (Which of the above statements is/are true?)
- (A) केवल 1 (Only 1)
- (B) केवल 2 (Only 2)
- (C) 1 और 2 दोनों (Both 1 and 2)
- (D) न तो 1 और न ही 2 (Neither 1 nor 2)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) केवल 2 (Only 2)
व्याख्या (Explanation): > * कथन 1 असत्य है। हैडूप का मैप-रिड्यूस (MapReduce) बैच प्रोसेसिंग (Batch Processing) के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहाँ यह बड़ी मात्रा में जमा हुए ठंडे डेटा को आराम से प्रोसेस करता है। यह वास्तविक समय (Real-time) या कम-लेटेंसी वाली स्ट्रीमिंग के लिए उपयुक्त नहीं है।
- कथन 2 पूर्णतः सत्य है। अपाचे स्पार्क (Apache Spark) अपनी 'इन-मेमोरी कंप्यूटिंग' (RAM में डेटा प्रोसेस करना) के कारण मैप-रिड्यूस से काफी तेज़ है और यह 'बैच' के साथ-साथ 'रियल-टाइम स्ट्रीम प्रोसेसिंग' दोनों का बेहतरीन समर्थन करता है।
प्रश्न 48: 'बिग डेटा' (Big Data) की विशेषताओं के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन-सा कथन पूर्णतः असत्य है? (In the context of the characteristics of 'Big Data', which of the following statements is completely false?)
- (A) बिग डेटा की 'Velocity' उस तीव्र गति को दर्शाती है जिस पर नया डेटा उत्पन्न हो रहा है। (The 'Velocity' of Big Data reflects the rapid speed at which new data is being generated.)
- (B) बिग डेटा में केवल 'संरचित' (Structured) डेटा ही मौजूद हो सकता है, जैसे एक्सेल टेबल्स। (Big Data can only contain 'Structured' data, like Excel tables.)
- (C) 'Value' से तात्पर्य उस विशाल डेटा से प्राप्त होने वाली उपयोगी व्यावसायिक अंतर्दृष्टि से है। ('Value' refers to the useful business insight obtained from that massive data.)
- (D) 'Volume' डेटा के विशाल आकार (टेराबाइट/पेटाबाइट) को संदर्भित करता है। ('Volume' refers to the massive size (Terabyte/Petabyte) of the data.)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) बिग डेटा में केवल 'संरचित' (Structured) डेटा ही मौजूद हो सकता है, जैसे एक्सेल टेबल्स। (Big Data can only contain 'Structured' data, like Excel tables.)
व्याख्या (Explanation): कथन (B) गलत है क्योंकि 'बिग डेटा' अपने 5V's में 'विविधता' (Variety) की विशेषता रखता है। इसका मतलब है कि बिग डेटा केवल 'संरचित' (Structured) तालिकाओं तक सीमित नहीं है। इसमें भारी मात्रा में असंरचित डेटा (Unstructured data)—जैसे वीडियो, ऑडियो, इमेजेज, सोशल मीडिया कमेंट्स—और अर्ध-संरचित डेटा (Semi-structured data)—जैसे JSON और XML फाइलें—शामिल होता है। बल्कि आज की दुनिया में उत्पन्न होने वाले बिग डेटा का लगभग 80% हिस्सा असंरचित (Unstructured) ही होता है।
प्रश्न 49: अपाचे स्पार्क (Apache Spark) इकोसिस्टम के अंतर्गत, स्केलेबल और तेज़ मशीन लर्निंग कार्यों को निष्पादित करने के लिए विशेष रूप से कौन सी 'बिल्ट-इन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी' (Built-in Machine Learning Library) प्रदान की गई है? (Under the Apache Spark ecosystem, which 'Built-in Machine Learning Library' is specifically provided to execute scalable and fast machine learning tasks?)
- (A) अपाचे महौट (Apache Mahout)
- (B) अपाचे एम.एल.लिब (Apache MLlib)
- (C) टेन्सरफ्लो (TensorFlow)
- (D) अपाचे काफ्का (Apache Kafka)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (B) अपाचे एम.एल.लिब (Apache MLlib)
व्याख्या (Explanation): 'अपाचे स्पार्क' बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक बेहद तेज़ इन-मेमोरी इंजन है। इसके इकोसिस्टम में मशीन लर्निंग (Machine Learning) कार्यों को आसान और स्केलेबल बनाने के लिए Apache MLlib नामक एक बिल्ट-इन लाइब्रेरी दी गई है।
- MLlib क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन, क्लस्टरिंग और कोलैबोरेटिव फिल्टरिंग जैसे एल्गोरिदम को बहुत ही उच्च गति पर चलाने की क्षमता रखती है।
- 'अपाचे काफ्का' रियल-टाइम डेटा स्ट्रीमिंग के लिए है, और 'अपाचे महौट' मुख्य रूप से हैडूप (MapReduce) के लिए डिज़ाइन किया गया मशीन लर्निंग टूल था।
प्रश्न 50: बड़े व्यावसायिक संगठनों और सरकारी संस्थानों द्वारा 'बिग डेटा प्रोसेसिंग' (Big Data Processing) की जटिल तकनीकों को अपनाने का सबसे अंतिम और मुख्य उद्देश्य (Ultimate Goal) क्या है? (What is the ultimate goal of adopting the complex techniques of 'Big Data Processing' by large business organizations and government institutions?)
- (A) केवल महँगे हार्ड ड्राइव को डेटा से भरना (Only to fill expensive hard drives with data)
- (B) बिना किसी कारण के पुराने डेटाबेस को धीमा करना (To slow down old databases without any reason)
- (C) डेटा के आधार पर सटीक निर्णय लेना और नीति निर्माण करना (Data-driven accurate decision making and policy making)
- (D) इंटरनेट की बैंडविड्थ को पूरी तरह से समाप्त करना (To completely exhaust the internet bandwidth)
- (E) उपर्युक्त में से कोई नहीं (None of the above)
सही उत्तर (Correct Answer): (C) डेटा के आधार पर सटीक निर्णय लेना और नीति निर्माण करना (Data-driven accurate decision making and policy making)
व्याख्या (Explanation): बिग डेटा का पूरा पारिस्थितिकी तंत्र (Ecosystem) केवल डेटा को स्टोर करने के लिए नहीं बनाया गया है। इसका अंतिम और सबसे महत्वपूर्ण लक्ष्य 'Value' (5V's में से एक) प्राप्त करना है।
- जब विशाल डेटा (Volume) का डेटा माइनिंग (Data Mining) और मशीन लर्निंग टूल्स के माध्यम से विश्लेषण किया जाता है, तो उसमें से छिपे हुए पैटर्न, बाजार के रुझान (Trends) और ग्राहकों की पसंद-नापसंद का पता चलता है।
- इस जानकारी का उपयोग करके सरकारें बेहतर नीतियां (Policies) बनाती हैं (जैसे स्मार्ट सिटी मैनेजमेंट या स्वास्थ्य देखभाल में), और कंपनियाँ अपने व्यवसाय को बढ़ाने के लिए एकदम सटीक निर्णय (Decision Making) लेती हैं।
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(नोट: खाली स्थान पर क्लिक करके छिपे हुए उत्तर (Keyterm) को रिवील करें और अपनी तैयारी का परीक्षण करें!)
☁️ क्लाउड कंप्यूटिंग (Cloud Computing) के महत्वपूर्ण तथ्य
- क्लाउड कंप्यूटिंग के जनक के रूप में जाने जाने वाले अमेरिकी कंप्यूटर साइंटिस्ट J.C.R. Licklider का विज़न ही वह आधार है, जिस पर 2006 में 'अमेज़न वेब सर्विसेज' (AWS) के लॉन्च के साथ आधुनिक व्यावसायिक क्लाउड युग की शुरुआत हुई।
- NeGP की तरह ही, क्लाउड कंप्यूटिंग को मुख्य रूप से चार परतों में विभाजित किया जाता है: इन्फ्रास्ट्रक्चर, प्लेटफ़ॉर्म, सॉफ्टवेयर और Security & Management Layer, जो डेटा सुरक्षा, एक्सेस कंट्रोल (जैसे AWS Security Hub) और निगरानी संभालती है।
- उपयोगकर्ता द्वारा बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के स्वयं ही कंप्यूटिंग संसाधनों को आवश्यकतानुसार प्राप्त करने की सुविधा On-Demand Self-Service कहलाती है, जबकि 'पे-पर-यूज़' (Pay-per-use) मॉडल के तहत उपयोग को मापना 'मेजर्ड सर्विस' कहलाता है।
- क्लाउड आर्किटेक्चर का 'बैक-एंड' (Back-End) मुख्य रूप से सर्वर, डेटाबेस, नेटवर्क और Virtualization को नियंत्रित करता है, जो हार्डवेयर संसाधनों का एक ही भौतिक सर्वर पर कई वर्चुअल मशीन (VMs) चलाने के लिए 'आभासी' संस्करण बनाता है।
- 'स्काई ड्राइव' (Sky Drive) और 'OneDrive' Microsoft द्वारा पेश की गई प्रसिद्ध क्लाउड स्टोरेज सेवाएँ हैं, जबकि VMware और vSphere वर्चुअलाइजेशन सॉफ्टवेयर के प्रमुख उदाहरण हैं जो रिसोर्स पूलिंग (Resource Pooling) को संभव बनाते हैं।
- एक विशेष क्लाउड-आधारित सेवा जो विभिन्न सिस्टम्स से लॉग (Log) डेटा को इकट्ठा करने, संग्रहीत करने और उसका विश्लेषण करने की सुविधा प्रदान करती है, उसे LaaS (Logging as a Service) के नाम से जाना जाता है।
- क्लाउड कंप्यूटिंग की वह विशेषता जो किसी तकनीकी खराबी या सिस्टम की रुकावटों के बावजूद उच्च उपलब्धता (High availability) और दोष सहिष्णुता (Fault tolerance) सुनिश्चित करके लगातार काम करते रहने की क्षमता देती है, उसे Resilient Computing कहा जाता है।
- गूगल क्लाउड का 'Compute Engine' और 'Amazon EC2' मुख्य रूप से IaaS (Infrastructure as a Service) मॉडल के उदाहरण हैं, जो उपयोगकर्ताओं को ऑपरेटिंग सिस्टम इंस्टॉल करने के लिए वर्चुअल मशीन और स्टोरेज का बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं।
- 'Google App Engine' और 'Heroku' क्लाउड कंप्यूटिंग के PaaS (Platform as a Service) मॉडल के बेहतरीन उदाहरण हैं, जो डेवलपर्स को अंतर्निहित बुनियादी ढांचे की चिंता किए बिना एप्लिकेशन विकसित, रन और प्रबंधित करने का प्लेटफॉर्म देते हैं।
- जब सार्वजनिक (Public) और निजी (Private) क्लाउड सेवाओं का बेहतरीन संयोजन किया जाता है, तो उसे Hybrid Cloud कहते हैं, जो कंपनियों को अपना संवेदनशील डेटा सुरक्षित रखने के साथ-साथ आवश्यकता पड़ने पर अतिरिक्त कंप्यूटिंग शक्ति भी प्रदान करता है।
🌐 इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) के महत्वपूर्ण तथ्य
- वर्ष 1999 में प्रॉक्टर एंड गैंबल (P&G) में 'सप्लाई चेन मैनेजमेंट' में RFID तकनीक के उपयोग को समझाते समय, ब्रिटिश तकनीकी पायनियर Kevin Ashton ने सबसे पहली बार 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' (IoT) शब्द को गढ़ा था।
- IoT आर्किटेक्चर मुख्य रूप से OSI मॉडल की 7 लेयर्स के बजाय 4-लेयर वाले TCP/IP मॉडल का अनुसरण करता है, जहाँ MQTT, CoAP, XMPP और DDS जैसे प्रमुख संदेश प्रोटोकॉल इसकी सबसे ऊपरी 'एप्लीकेशन लेयर' पर कार्य करते हैं।
- भारत सरकार के MeitY मंत्रालय ने पहली बार वर्ष 2015 में IoT नीति का मसौदा जारी किया था, जिसमें व्यक्तिगत और संवेदनशील डेटा की सुरक्षा को अनिवार्य बनाने वाली IT अधिनियम (2011) की धारा 43A एक महत्वपूर्ण कानूनी आधार है।
- IoT नेटवर्क में, 3GPP द्वारा मानकीकृत सेलुलर LPWAN तकनीकें जैसे LTE-M (Cat-M1) और 'NB-IoT' मौजूदा 4G इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके कम बिजली की खपत और दूर तक विस्तारित कवरेज (Extended coverage) प्रदान करती हैं।
- सेंसर द्वारा पर्यावरण से भारी मात्रा में कच्चा डेटा प्राप्त करने के बाद, IoT आर्किटेक्चर में Gateway (या मिडलवेयर) एक 'पुल' (Bridge) के रूप में कार्य करता है, जो डेटा को सीधे क्लाउड पर भेजने से पहले प्रोटोकॉल अनुवाद, फ़िल्टरिंग और प्री-प्रोसेसिंग करता है।
- IoT उपकरणों के बीच संचार के लिए IEEE 802.15.4 मानक पर आधारित Zigbee एक कम बिजली की खपत वाला 'मेश नेटवर्किंग' (Mesh Networking) प्रोटोकॉल है, जो विशेष रूप से वायरलेस सेंसर नेटवर्क (WSN) के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- IoT सिस्टम में, डिवाइस के अस्थाई डेटा और कोड को स्टोर करने के लिए तेजी से एक्सेस की जाने वाली 'वोलेटाइल' मेमोरी RAM का उपयोग किया जाता है, जबकि स्थायी डेटा संचय के लिए आमतौर पर 'फ़्लैश मेमोरी' या EEPROM का प्रयोग होता है।
- वर्ष 1999 में IBM द्वारा विकसित किया गया MQTT एक 'पब्लिश/सब्सक्राइब' (Publish/Subscribe) मैसेजिंग मॉडल है जो TCP पर काम करता है, जबकि CoAP 'रिक्वेस्ट/रिस्पॉन्स' (HTTP के समान) मॉडल का उपयोग करके UDP पर काम करता है।
- हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को मिलाकर इलेक्ट्रॉनिक ब्रेन बनाने के लिए इटली की एक कंपनी द्वारा निर्मित ओपन-सोर्स प्रोटोटाइपिंग प्लेटफॉर्म Arduino IoT विकास का एक प्रमुख उपकरण है, जो C/C++ प्रोग्रामिंग भाषा का समर्थन करता है।
- IoT में 'नियर फील्ड कम्युनिकेशन' (NFC) एक शॉर्ट-रेंज वायरलेस संचार है जो मुख्य रूप से 106 kbps, 212 kbps, और 424 kbps की प्रमाणित डेटा दरों पर काम करता है और इसका व्यापक उपयोग स्मार्ट कार्ड व सुरक्षित भुगतान प्रणालियों में होता है।
📊 बिग डेटा प्रोसेसिंग (Big Data Processing) के महत्वपूर्ण तथ्य
- वर्ष 2005 में डग कटिंग (Doug Cutting) और माइक कैफ़रेला द्वारा मुख्य रूप से जावा (Java) भाषा में विकसित Apache Hadoop एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है, जिसके तीन प्रमुख स्तंभ HDFS (स्टोरेज), MapReduce (प्रोसेसिंग) और YARN (रिसोर्स मैनेजमेंट) हैं।
- वर्ष 1881 में विशाल डेटा की गणना को आसान बनाने के लिए 'हर्मन हॉलेरिथ' (Herman Hollerith) ने 'हॉलेरिथ टैब्यूलेटिंग मशीन' का आविष्कार किया था, लेकिन आधुनिक 'बिग डेटा' (Big Data) शब्द को तकनीकी दुनिया में लोकप्रिय बनाने का श्रेय John R. Mashey को जाता है।
- वर्ष 2001 में 'डग लेनी' (Doug Laney) द्वारा प्रतिपादित बिग डेटा के "5V's" सिद्धांत में Volume, Velocity, Variety, Variability, और Value शामिल हैं, जहाँ विशाल डेटा से छिपी हुई अंतर्दृष्टि निकालकर सटीक 'नीति निर्माण' (Policy Making) करना इसका मुख्य उद्देश्य है।
- 'अपाचे स्पार्क' (Apache Spark) की मुख्य ताकत इसकी In-memory computing तकनीक है, जो इसे बार-बार डिस्क पर डेटा लिखने से बचाती है और पारंपरिक हैडूप (MapReduce) की तुलना में लगभग 100 गुना तक तेज़ बैच व रियल-टाइम प्रोसेसिंग प्रदान करती है।
- सोशल मीडिया पोस्ट, वीडियो, इमेजेज और ईमेल बिग डेटा के Unstructured Data के उत्कृष्ट उदाहरण हैं, जो कुल उत्पन्न डेटा का लगभग 80% हिस्सा बनाते हैं और इन्हें RDBMS में स्टोर या मैनेज करना अत्यंत कठिन होता है।
- मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के क्षेत्र में Google (गूगल) द्वारा विकसित एक अत्यंत शक्तिशाली ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी TensorFlow है, जिसका उपयोग बिग डेटा में जटिल डीप लर्निंग (Deep Learning) मॉडल्स को सपोर्ट करने के लिए किया जाता है।
- जब रिलेशनल डेटाबेस (RDBMS जैसे MySQL, PostgreSQL) और हैडूप (Hadoop) के बीच बड़ी मात्रा में थोक डेटा (Bulk data) को ट्रांसफर या इनजेस्ट करने की आवश्यकता होती है, तो बिग डेटा इकोसिस्टम में Apache Sqoop टूल का उपयोग किया जाता है।
- हाई-थ्रूपुट (High Throughput) और रियल-टाइम 'डेटा स्ट्रीमिंग व मैसेज ब्रोकिंग' के लिए लिंक्डइन (LinkedIn), उबर और ट्विटर जैसी कंपनियों द्वारा बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाने वाला डिस्ट्रिब्यूटेड स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म Apache Kafka है।
- डेटा माइनिंग (Data mining) के बाद, जटिल डेटा को आसानी से समझने और निर्णय लेने के लिए उसे ग्राफ्स और चार्ट्स के रूप में प्रदर्शित करने वाले 'डेटा विज़ुअलाइज़ेशन' (Data Visualization) टूल्स में Power BI और Tableau दुनिया भर में सबसे प्रमुख हैं।
- बिग डेटा में डिस्ट्रिब्यूटेड और स्केलेबल 'NoSQL डेटाबेस' के रूप में जानी जाने वाली Apache Cassandra विशेष रूप से अपनी हाई-अवेलबिलिटी, फॉल्ट-टॉलरेंस और बिना 'सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर' के भारी डेटा हैंडल करने के लिए फेसबुक (Facebook) व इंस्टाग्राम द्वारा उपयोग की जाती है।
निष्कर्ष (Concluion)
और इसी के साथ आपने Cloud Computing, Internet of Things और Big Data Processing के इन टॉप 50 सबसे महत्वपूर्ण प्रश्नों का सफलतापूर्वक अभ्यास कर लिया है। अब ये एडवांस टॉपिक्स आपकी सबसे बड़ी ताकत बन चुके हैं! परीक्षा में अब इस सेक्शन से कैसा भी घुमावदार प्रश्न आए, आपके पास उसका सटीक उत्तर होगा। इस 'क्रीम' और सिलेक्टिव कंटेंट ने आपके अंतिम समय के रिवीजन को एक शानदार धार दे दी है।
याद रखिए, जो छात्र इस अंतिम समय में दिशाहीन होकर भटकते हैं, वे अक्सर रेस में पीछे छूट जाते हैं। लेकिन आप सही राह पर हैं। अब समय की कमी या एडवांस कंप्यूटर सिलेबस का डर आपको बिल्कुल नहीं सताएगा।
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FAQs
UPSSSC लेखपाल 2026 परीक्षा में कंप्यूटर के एडवांस टॉपिक्स (Cloud, IoT, Big Data) का क्या महत्व है?
आजकल UPSSSC Latest Exams के पैटर्न में बेसिक कंप्यूटर के साथ-साथ क्लाउड कंप्यूटिंग, IoT और बिग डेटा प्रोसेसिंग जैसे एडवांस टॉपिक्स से काफी प्रश्न पूछे जा रहे हैं। ये प्रश्न अक्सर रैंक-मेकर साबित होते हैं और मेरिट लिस्ट में आपकी जगह पक्की करने में मदद करते हैं।
क्लाउड कंप्यूटिंग में IaaS, PaaS, और SaaS में क्या मुख्य अंतर है?
ये क्लाउड कंप्यूटिंग के मुख्य सर्विस मॉडल हैं। IaaS (इन्फ्रास्ट्रक्चर) वर्चुअल मशीन और स्टोरेज देता है, PaaS (प्लेटफ़ॉर्म) डेवलपर्स को ऐप बनाने का माहौल देता है, और SaaS (सॉफ्टवेयर) इंटरनेट पर सीधे रेडी-टू-यूज़ सॉफ्टवेयर (जैसे Gmail, Google Docs) प्रदान करता है।
इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) में वायरलेस सेंसर नेटवर्क के लिए सबसे अच्छा प्रोटोकॉल कौन सा है?
IoT में वायरलेस सेंसर नेटवर्क (WSN) के लिए 'ज़िगबी (Zigbee)' सबसे लोकप्रिय प्रोटोकॉल है। यह IEEE 802.15.4 मानक पर आधारित है और इसकी कम बिजली खपत और मेश नेटवर्किंग सुविधा इसे सेंसर के लिए आदर्श बनाती है।
बिग डेटा प्रोसेसिंग (Big Data Processing) के 5V's सिद्धांत में क्या शामिल है?
बिग डेटा के 5V's का अर्थ है: Volume (विशाल मात्रा), Velocity (तेज गति), Variety (विविधता), Variability (परिवर्तनशीलता), और Value (मूल्य)। यह सिद्धांत 2001 में डग लेनी द्वारा दिया गया था।
क्या इन टॉप 50 प्रश्नों में UPSSSC के पिछले वर्षों के प्रश्न (PYQs) भी शामिल हैं?
हाँ, बिल्कुल! इस ब्लॉग पोस्ट में केवल नए और संभावित प्रश्न ही नहीं, बल्कि UPSSSC की पूर्व परीक्षाओं में पूछे गए महत्वपूर्ण PYQs को भी विस्तृत व्याख्या के साथ शामिल किया गया है, ताकि छात्रों को परीक्षा के सटीक स्तर का अंदाज़ा लग सके।
Thanks for Reading! / पढ़ने के लिए धन्यवाद! 🙏
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