Se trata del modelo de entrada, procesamiento y salida que se explica a continuación; El diagrama ilustra la relación entre la computación en la nube y el big data en detalle.
Gráfica comparativa
| Bases para la comparación | Computación en la nube | Big Data |
|---|---|---|
| BASIC | Los servicios a pedido se proporcionan mediante el uso de recursos y sistemas informáticos integrados. | Amplio conjunto de datos estructurados, no estructurados y complejos que prohíben la técnica de procesamiento tradicional para trabajar en ellos. |
| Propósito | Permita que los datos se almacenen y procesen en el servidor remoto y se acceda desde cualquier lugar. | Organización del gran volumen de datos e información para extraer valioso conocimiento oculto. |
| Trabajando | La computación distribuida se utiliza para analizar los datos y producir datos más útiles. | Internet se utiliza para proporcionar los servicios basados en la nube. |
| Ventajas | Bajo costo de mantenimiento, plataforma centralizada, provisión para respaldo y recuperación. | Paralelismo rentable, escalable, robusto. |
| Desafíos | Disponibilidad, transformación, seguridad, modelo de carga. | Variedad de datos, almacenamiento de datos, integración de datos, procesamiento de datos y gestión de recursos. |
Definición de Cloud Computing
La computación en la nube proporciona una plataforma integrada de servicios para almacenar y recuperar cualquier cantidad de datos, en cualquier momento, desde cualquier lugar y bajo demanda a través de Internet de alta velocidad. La nube es un amplio conjunto de servidores terrestres dispersos en Internet para almacenar, administrar y procesar los datos. La computación en la nube se desarrolla para que los desarrolladores implementen fácilmente la computación a escala web. La evolución de Internet ha creado el modelo de computación en la nube, ya que Internet es la base de la computación en la nube. Para que la computación en la nube funcione de manera eficiente, necesitamos la conexión a Internet de alta velocidad. Ofrece un entorno flexible, donde la capacidad y las capacidades pueden agregarse dinámicamente y usarse de acuerdo con la estrategia de pago por uso.
La computación en la nube tiene algunas propiedades esenciales que son la agrupación de recursos, el autoservicio a pedido, el acceso amplio a la red, el servicio medido y la elasticidad rápida. Hay cuatro tipos de nube: pública, privada, híbrida y comunitaria.
Existen básicamente tres modelos de computación en la nube: Plataforma como servicio (Paas), Infraestructura como servicio (Iaas), Software como servicio (Saas), que utiliza hardware y servicios de software.
- Infraestructura como servicio : este servicio se utiliza para entregar la infraestructura, que incluye la capacidad de procesamiento de almacenamiento y las máquinas virtuales. Implementa la virtualización de recursos sobre la base del acuerdo de nivel de servicio (SLA).
- Plataforma como servicio : se encuentra por encima de la capa IaaS, que proporciona un entorno de programación y tiempo de ejecución para que los usuarios puedan implementar las aplicaciones en la nube.
- Software como servicio : entrega las aplicaciones al cliente que se ejecutan directamente en el proveedor de la nube.
Definición de Big Data
Los datos se convierten en big data con el aumento de volumen, variedad, velocidad, más allá de las capacidades de los sistemas de TI, lo que a su vez genera dificultades para almacenar, analizar y procesar los datos. Algunas organizaciones han desarrollado el equipo y la experiencia para lidiar con este tipo de cantidad masiva de datos estructurados, pero los volúmenes que aumentan exponencialmente y el flujo rápido de datos dejan de ser capaces de extraerlos y generar inteligencia accionable rápidamente. Estos datos voluminosos no pueden almacenarse en los dispositivos normales y dispersarse en el entorno distribuido. La computación de datos grandes es un concepto inicial de la ciencia de datos que se concentra en la minería de información multidimensional para el descubrimiento científico y el análisis de negocios en infraestructura a gran escala.
Las dimensiones fundamentales de los datos masivos son el volumen, la velocidad, la variedad y la veracidad que también se mencionaron anteriormente, luego se desarrollan otras dos dimensiones que son la variabilidad y el valor.
- Volumen : significa el tamaño creciente de los datos que ya es problemático para procesarlos y almacenarlos.
- Velocidad : es la instancia en la que se capturan los datos y la velocidad de flujo de los datos.
- Variedad : los datos no se presentan en una sola forma siempre, hay varias formas de datos, por ejemplo, texto, audio, imagen y video.
- Veracidad : se refiere a la fiabilidad de los datos.
- Variabilidad : describe la confiabilidad, complejidad e inconsistencias producidas en el big data.
- Valor : la forma original del contenido puede no ser muy útil y productiva, por lo que los datos se analizan y se descubren datos de alto valor.
Diferencias clave entre Cloud Computing y Big Data
- La computación en la nube es el servicio de computación que se entrega a pedido mediante el uso de recursos informáticos dispersos en Internet. Por otro lado, el big data es un conjunto masivo de datos informáticos, que incluyen datos estructurados, no estructurados, semiestructurados que no pueden procesarse mediante los algoritmos y técnicas tradicionales.
- La computación en la nube proporciona a los usuarios una plataforma para aprovechar servicios como Saas, Paas e Iaas, a pedido y también cobra por el servicio según su uso. En contraste, el objetivo principal de Big Data es extraer el conocimiento y los patrones ocultos de una colección enorme de datos.
- La conexión a Internet de alta velocidad es un requisito esencial para la computación en la nube. Al contrario, Big Data utiliza la computación distribuida para analizar y extraer los datos.
Relación entre el cloud computing y big data.
El diagrama que se muestra a continuación ilustra la relación y el funcionamiento de la computación en nube con big data. En este modelo, el modelo primario de entrada, procesamiento y computación de salida se usa como una referencia en la cual los datos grandes se insertan en el sistema utilizando dispositivos de entrada como mouse, teclado, teléfonos celulares y otros dispositivos inteligentes. La segunda etapa de procesamiento incluye las herramientas y técnicas utilizadas por la nube para proporcionar los servicios. Finalmente, el resultado del procesamiento se entrega a los usuarios.
Conclusión
La tecnología de computación en la nube proporciona un marco adecuado y compatible para el big data a través de la facilidad de uso, el acceso a los recursos, el bajo costo en el uso de recursos en la oferta y la demanda, y también minimiza el uso de equipos sólidos utilizados en el manejo de big data. Tanto la nube como el big data hacen hincapié en aumentar el valor de una empresa al tiempo que reduce el costo de inversión.
