Infraestructura de big data

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Cómo configurar un entorno de big data

Se dé cuenta o no, es posible que ya esté utilizando, dependiendo, afiliado, apoyando o involucrado de alguna manera con las infraestructuras de datos. De hecho, lo que usted u otros denominan genéricamente infraestructura o centro de datos puede ser la infraestructura de datos.

Greg Schulz es fundador y analista consultor principal de la consultora independiente de TI Server StorageIO y UnlimitedIO LLC (por ejemplo, StorageIO). Ha trabajado en TI para una empresa de servicios eléctricos, servicios financieros y empresas de transporte en funciones que van desde el desarrollo de aplicaciones empresariales hasta la gestión de sistemas, arquitectura, estrategia, rendimiento y planificación de la capacidad.

Infraestructura de análisis de datos

1. Identificar y aplicar marcos para el almacenamiento distribuido y el procesamiento en paralelo utilizando múltiples ordenadores (virtuales) 2. Describir una variedad de opciones de despliegue basadas en la nube para el análisis de big data, y la capacidad de implementar despliegues simples y prototipos 3. Identificar una variedad de opciones de despliegue de bases de datos y servidores tradicionales para el análisis de big data y poner en práctica despliegues simples y prototipos 4. Articular los riesgos de seguridad, en particular la ciberdelincuencia, asociados a una variedad de opciones de despliegue para el análisis de grandes datos. 5. Identificar los principios de despliegue ciberseguro y aplicar las salvaguardias básicas a los prototipos de despliegue. Comparar críticamente las ventajas y desventajas de las diferentes opciones de despliegue para el análisis de big data

El conocimiento asumido es el nivel mínimo de conocimiento de un área temática que se supone que los estudiantes han adquirido a través de estudios previos. Es responsabilidad de los estudiantes asegurarse de que cumplen con las expectativas de conocimiento supuesto de la asignatura. Se recomienda encarecidamente a los estudiantes que no posean estos conocimientos previos que no se matriculen y lo hagan bajo su propia responsabilidad. No se harán concesiones por la falta de conocimientos previos de los estudiantes.Assumed Prior Learning (o equivalente):

Definición de big data

Big Data Infrastructure and Analytics Conference tiene como objetivo reunir a los principales científicos académicos, investigadores y estudiosos de la investigación para intercambiar y compartir sus experiencias y resultados de investigación sobre todos los aspectos de Big Data Infrastructure and Analytics Conference. También proporciona una plataforma interdisciplinaria de primer nivel para los investigadores, profesionales y educadores para presentar y discutir las innovaciones más recientes, las tendencias y las preocupaciones, así como los desafíos prácticos encontrados y las soluciones adoptadas en los campos de la Conferencia de Infraestructura y Análisis de Big Data.

Infraestructura de análisis de big data para dummies pdf

El Internet de las cosas (IoT) es un subconjunto especializado de las soluciones de big data. El siguiente diagrama muestra una posible arquitectura lógica para IoT. El diagrama hace hincapié en los componentes de flujo de eventos de la arquitectura.

Los dispositivos pueden enviar eventos directamente a la pasarela de la nube o a través de una pasarela de campo. Una pasarela de campo es un dispositivo o software especializado, normalmente colocado con los dispositivos, que recibe los eventos y los reenvía a la pasarela de la nube. La pasarela de campo también puede preprocesar los eventos brutos de los dispositivos, realizando funciones como el filtrado, la agregación o la transformación de protocolos.

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