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¿Qué es y para qué sirve el #BigData?

2015-08-03

El concepto de "big data" se deriva del tamaño cada vez mayor y la cantidad de conjuntos de datos que existen en la actualidad, así como también al ritmo en el que se están generando.
Con el surgimiento y crecimiento de la nube, las organizaciones e industrias de todos los tamaños están produciendo más datos que nunca, tanta información que incluso se generan hasta varios terabytes por segundo.

Uno de los puntos más importantes del Big Data es que en ellos están escondidos ideas con valor de negocio potencial. El desafío consiste en organizar y analizar esos datos para crear nuevas estrategias y tomar decisiones organizativas que ayuden a potenciar y mejorar el negocio.

Hasta hace poco, las herramientas más comunes para la organización y el análisis de datos fueron los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) aprovechando el Structured Query Language (SQL). Las soluciones SQL utilizan conjuntos de datos estructurados, normalmente almacenados y manipulados en un único servidor.

Pero cuando el tamaño del conjunto de datos aumenta hasta el límite de capacidad del servidor existente, la solución tiene que "escalar" moviéndose a un servidor más grande con mayor potencia de procesamiento y más capacidad de almacenamiento. Una ampliación de este tipo puede implicar mucho tiempo y dar lugar a un aumento sustancial en el costo.
Y con la rápida llegada de los datos, a partir de muchas fuentes diferentes y en esquemas innumerables, los administradores de bases de datos tienen que encontrar la forma de maximizar la eficiencia y la “escalabilidad” de su solución.

La industria ha comenzado a desplazar las bases de datos a otras bases NOSQL (no sólo SQL) que utilizan conjuntos de datos no relacionales y no estructurados. Esto permite que los datos se almacenen en múltiples sistemas, permitiendo a las aplicaciones NoSQL"escalar" a través del incremento adicional de los sistemas de comodities logrando un crecimiento en la demanda de capacidad y mayor rentabilidad.

Además de los modelos de base de datos para la manipulación y procesamiento de datos, la arquitectura y el tamaño del big data presenta una infraestructura particular de requerimientos que incluye:

  • Almacenamiento para acomodar el tamaño de los datos en sí
  • RAM para cargar todos los datos que necesiten de una sola vez
  • Potencia de procesamiento con el nivel de rendimiento requerido para la solución
  • Red capaz de conectar los distintos data stores con baja latencia para mejorar el rendimiento

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