La computación en la nube y el análisis de Big Data son dos tecnologías que hacen parte de la forma en que las empresas manejan y procesan grandes cantidades de datos. Para recordar nuestros anteriores cursos, la computación en la nube ofrece recursos informáticos escalables y bajo demanda a través de internet, eliminando la necesidad de que las organizaciones mantengan sus propios servidores físicos.
Por otro lado, el análisis de Big Data se refiere al proceso de examinar, extraer y analizar grandes conjuntos de datos para revelar patrones, tendencias y asociaciones que pueden proporcionar información valiosa para la toma de decisiones.
Curso para descubrir los secretos ocultos de la computación en la nube
Uno de los componentes secretos en el ecosistema de Big Data es Apache Spark, un marco de procesamiento de datos en memoria que facilita el análisis de grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente. Según el sitio oficial de Spark este es ampliamente utilizado en una variedad de aplicaciones de Big Data debido a su capacidad para realizar tareas como el procesamiento de datos en tiempo real, el análisis de gráficos y el aprendizaje automático.
Ahora, al aprovechar los servicios de infraestructura en la nube, las organizaciones pueden implementar y escalar fácilmente clústeres de Spark según sea necesario, sin preocuparse por la gestión de hardware subyacente. Con lo cual, las empresas pueden reducir los costos operativos y la complejidad asociada con el mantenimiento de infraestructura física.
Primer secreto oculto: una reducción notable de los costos en la computación en la nube
Además de Spark, existen otros componentes de Big Data como, por ejemplo, el sistema de archivos distribuido HDFS (Hadoop Distributed File System) utilizado para almacenar grandes conjuntos de datos en entornos de nube. HDFS, según IBM, distribuye datos a través de múltiples nodos en un clúster, lo que permite un acceso rápido y eficiente a los datos, incluso cuando se trata de grandes volúmenes.
Segundo secreto oculto: en la computación en la nube no existen problemas con grandes volúmenes de datos.
Finalmente, nuestro secreto anterior se apoya con el paradigma de programación MapReduce, que también se ha popularizado en el contexto de Big Data y la computación en la nube. MapReduce, es un modelo de programación utilizado para procesar y generar grandes conjuntos de datos distribuidos a través de un clúster de computadoras.
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Otros secretos sobre la computación en la nube
Secreto 3:
Un sistema de almacenamiento valor en memoria almacena datos en forma de pares clave-valor en la memoria RAM para un acceso ultrarápido, mientras que una base de datos distribuida NoSQL es una base de datos diseñada para manejar grandes volúmenes de datos no relacionales distribuidos en múltiples nodos de servidor.
Secreto 4: Algunas herramientas comunes incluyen Apache Storm, Apache Spark Streaming, y las arquitecturas Lambda y Kappa. Las cuales son tecnologías que permiten el procesamiento continuo de flujos de datos en tiempo real para obtener información instantánea y tomar decisiones en tiempo real. Toma esto en cuenta para tu próximo contrato de servicios.
Secreto 5: El procesamiento de grafos se centra en analizar y encontrar patrones en conjuntos de datos estructurados en forma de grafos, como el grafo web, mientras que el aprendizaje automático se basa en algoritmos que permiten a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programadas explícitamente para cada tarea. Si tu servicio no cuenta con este sistema, simplemente no estarás a la altura del big data moderno.
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