Big data
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Este documento trata sobre computación en la nube y big data. Define computación en la nube como un modelo que permite acceso a recursos informáticos a través de una red de forma ubicua y a pedido. Describe tres tipos de nubes: privada, pública e híbrida. Explica que big data se refiere a entender relaciones entre grandes cantidades de información. Menciona stream computing, almacenamiento de datos y Hadoop como tecnologías clave relacionadas con big data.
Big data
- 1. UNIVERSIDAD TÉCNICA DE AMBATO CLOUD COMPUTING La computación en nube es un modelo que permite , acceso ubicuo conveniente, a pedido de red a una compartida conjunto de recursos informáticos configurables (por ejemplo, redes, servidores,almacenamiento,aplicacionesyservicios) que se puedenaprovisionarrápidamente ypuestoenlibertadconmínimoesfuerzodegestiónointeracciónproveedorde servicios. (Mell, 2011) - NUBE PRIVADA La infraestructurade lanube estápreparadapara el uso exclusivode unasolaorganizaciónque comprende variosconsumidores(porejemplo,unidadesde negocio) .Puede serde propiedad, gestionados y operado por la organización , un tercero , o alguna combinación de ellos, y que puede existir dentro o fuera de las instalaciones (Mell, 2011) - PÚBLICA La infraestructurade lanubeestápreparadaparaelusoabiertoporelpúblicoengeneral .Puede serde propiedad,administradoyoperadoporunaempresa,ounaorganizacióngubernamental académica,o algunacombinaciónde ellos.Existeenlasinstalacionesdelproveedorde lanube. (Mell, 2011) - HIBRIDA La infraestructurade la nube esuna composiciónde doso más nube distintainfraestructuras( privada,comunitariaopública) que siguensiendoentidadesúnicas,peroestánobligadosjunto con la tecnología estandarizada o propietaria que permite que los datos y las aplicaciones la portabilidad (por ejemplo , la nube de ruptura de equilibrio de carga entre las nubes ) . (Mell, 2011) BIG DATA Los datos masivos consisten en ver y comprender las relaciones en el seno y entre distintos fragmentosde informaciónque hace muypoconosesforzábamosporcaptarplenamente(Viktor Mayer Schönberger, 2010) - Stream Computing Un sistemade computaciónde altorendimientoque analizamúltiplesflujosde datosdemuchas fuentesviven.Lacorriente de lapalabraenlacomputaciónde flujose utiliza parasignificarque tirade flujosde datos,el procesamientode losdatosyel streamingde nuevocomounsoloflujo . Corriente de computaciónutilizael software algorithmsthatanalizalosdatosentiemporeal a medidaque fluyeparaincrementarlavelocidadylaprecisióncuandose tratade lamanipulación y el análisis de datos.(Buck, 2015) - Almacenamiento de datos Cuando se habla de la ventaja de los datos abiertos a menudo se mencionan tres tipos de beneficios:latransparenciaparael buenfuncionamientodelassociedadesdemocráticaspuesto que permite conocer lo que hacen los gobiernos; el aporte del valor comercial y social puesto que permite la creación de negocios y servicios innovadores basados en esos datos; y la participación y el compromiso de los ciudadanos puesto que al estar más informados pueden
- 2. implicarse más en los procesos de tomas de decisiones. (Hernández Pérez & García Moreno, 2013) - Hadoop Big Data representa una nueva era en la exploración y utilización de datos , e IBMestá en una posiciónúnicaparaayudar a los clientesanavegarestatransformación.Este librorevelacómo IBM está aprovechando la tecnología de grandes volúmenes de datos de código abierto , infundidocon las tecnologías de IBM, para ofrecer una solución robusta,de clase empresarial de la plataforma , seguro y de alta disponibilidad de datos grandes . Se discuten - Las tres características definitorias de Big Data - volumen , variedad y velocidad. Usted obtendrá una cartilla sobre Hadoop. (Paul Zikopoulos, 2011) Bibliografía Buck, I.(2015). StreamComputing on GraphicsHardware. New York. HernándezPérez,A.,&García Moreno,M. A.(Juniode 2013). Datosabiertosy repositoriosel nuevo reto de los bibliotecarios. El Profesionalde lainformación. Mell,P.a. (Septemberde 2011). The NIST definition of cloud computing. Obtenidode http://faculty.winthrop.edu/domanm/csci411/Handouts/NIST.pdf Paul Zikopoulos,C.E.(2011). Understanding Big Data:AnalyticsforEnterpriseClass Hadoop and Streaming Data. McGraw-Hill Osborne. ViktorMayerSchönberger,K.C. (2010). Big data : la revolución delos datosmasivos. Madrid: HougthonMifflin.