¿Qué es la computación en la nube?

¿Qué es la computación en la nube?

La computación en la nube es el uso de una red de servidores remotos conectados a internet para almacenar, administrar y procesar datos, servidores, bases de datos, redes y software, bajo demanda.

En lugar de que las organizaciones tengan que hacer grandes inversiones para comprar equipos, capacitar al personal y proporcionar mantenimiento continuo, algunas o todas estas necesidades son manejadas por un proveedor de servicios en la nube.

Las características de la computación en la nube

  1. Suministras el tipo y tamaño exactamente correctos de los recursos informáticos que necesitas.
  2. Puedes acceder al instante a todos los recursos que necesitas.
  3. Una forma sencilla de acceder a servidores, almacenamiento, bases de datos y un conjunto de servicios de aplicaciones: poder de computo, almacenamiento y bases de datos.

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Big Data

Servicios que ya seguramente has usado en la nube

Gmail Servicio de email en la nube. Pagas solo por tus emails almacenados (no infraestructura)

logo gmail

Dropbox Servicio de almacenamiento en la nube. Originalmente se construyó en AWS

  • Netflix Servicio de video en demanda. Construido en AWS.

Tipos de Modelos de computación en la nube

El usuario de la nube privada tiene un uso exclusivo de la nube. Un pequeño segmento del mercado se compone de nubes privadas gestionadas, que típicamente son conjuntos combinados de hardware y software que están en las instalaciones del cliente, pero que la mayor diferencia aquí es que están gestionadas por un suministrador. En este modelo, el suministrador proporciona, soporte, mantenimiento, actualizaciones e incluso gestión remota de la nube privada.

Y ofrenciendole a las empresas:

  • Control total.
  • Seguridad para aplicaciones sensibles.
  • Satisface necesidades comerciales específicas.

Ejemplos de suministradores que ofrecen nubes privadas gestionadas: Citrix, Cisco, CSC, Dell, EMC, Hewlett Packard Enterprise, IBM Mirantis, Rackspace.

Una nube pública esta basada en el modelo estándar de la computación en la nube, en la que un proveedor de servicios pone a disposición del público en general recursos, como aplicaciones y almacenamiento, a través de internet. Los servicios de nube pública pueden ser gratuitos u ofrecidos en un modelo de pago por uso.

 Los principales beneficios del uso de un servicio de nube pública son:

  • Configuración fácil y económica, porque el proveedor cubre los costos de hardware, aplicaciones y ancho de banda.
  • Escalabilidad para satisfacer las necesidades.
  • No desperdicia recursos porque paga por lo que usa.

Los principales proveedores tenemos a:

  • AWS
  • Azure
  • Google Cloud Platform (GCP) 

Según Microsoft una nube híbrida es un tipo de  informática en la nube que combina la infraestructura del entorno local o de una nube privada, con una nube pública.

Las nubes híbridas permiten que los datos y las aplicaciones se muevan entre ambos entornos.

Un  ejemplo de un escenario con nube híbrida, sería tener únicamente en la nube el respaldo de información y máquinas virtuales configuradas listas, para que en caso de contingencia, el trabajo se moviera hacia la nube y pudieran seguir operando.

La nube hìbrida se caracteriza por:

  • Mantener algunos servidores en las instalaciones y extender otras capacidades en la nube.
  • Control sobre activos sensibles en tu infraestructura privada
  • Flexibilidad y rentabilidad de la nube pública.

Ventajas de la Computación en la nube

– Reduce los costos de las empresas.
– Ofrece seguridad de datos.
– Permite una total movilidad.
– Fomenta la colaboración.
– Ayuda al control de calidad.
– Tiene actualizaciones automáticas.
– Permite la prevención de pérdidas.

Problemas resueltos por la nube

Flexibilidad: Cambia los tipos de recursos cuando sea necesario.

Rentabilidad: Pagar sobre la marcha por lo que se usa.

Escabilidad:  Acomodar cargas grandes al hacer que el hardware sea más fuerte.

Elasticidad: Capacidad de escalar cuando sea necesario.

Alta disponibilidad: Tolerancia a los fallos.

Agilidad: Desarrollar, probar y ejecutar rápidamente aplicaciones en la nube.

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¿Y qué es un Data Lake? 🤨

¿Y qué es un Data Lake? 🤨

Un Data Lake es un repositorio o sistema de almacenamiento para grandes cantidades de datos de cualquier tipo, almacenados en su formato nativo y utilizado principalmente por especialistas en datos (estadísticos, científicos de datos o analistas) para la extracción de conocimiento mediante tecnologías de bajo costo que mejoran la exploración de datos dentro de una empresa y que contiene un conjunto de datos que pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados.

El Data Lake va más allá del Data Warehouse superando las limitaciones de espacio. A las empresas los almacenes de datos ya se hayan empezado a quedar pequeños, creando así la necesidad de buscar nuevas formas donde guardar su información a un precio más accesible, para estos complejos problemas surge la solución del Data Lake.

  IMPORTANTE

El Data Lake es un repositorio que almacena grandes cantidades de datos, donde los datos pueden ser estructurados,  semiestructurados o no estructurado.

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ventajas de un data lake

 1.- Permite centralizar todos los datos en un mismo lugar, sea cual sea su origen. 

2.- Es posible que la fuente original del dato esté obsoleta o se haya desactivado, pero su contenido puede seguir siendo valioso para el análisis. Con este sistema se puede acceder a dicha información.

3.- Todos los datos que llegan al sistema pueden ser normalizados y enriquecidos.

4.- Los datos se preparan de acuerdo con las necesidades del momento, lo que reduce notablemente los costes y los tiempos.

5.- Cualquier usuario autorizado puede acceder a la información y enriquecerla desde cualquier lugar, lo que ayuda a la organización a reunir con más facilidad los datos necesarios para tomar decisiones.

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capacidades de un data lake

1.- Capturar y almacenar datos sin procesar a escala a un bajo costo.
2.- Almacenar muchos tipos de datos en el mismo repositorio.
3.- Realizar transformaciones en los datos.
4.- Definir la estructura de los datos en el momento en que se utilizan, evitando el esfuerzo complejo y costoso de modelado e integración de datos.
5- Realizar nuevos tipos de procesamiento de datos.
6.- Realizar análisis de un solo sujeto basados en casos de uso muy específicos.

 

 

Data lake y sus datos

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