Capítulo 2. Arquitecturas de Big Data en la Nube
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Los macrodatos pueden significar más información, pero también más información falsa.
Naseem Taleb
Como aprendimos en el Capítulo 1, hay dos puntos clave sobre los lagos de datos en la nube que sientan las bases de este capítulo:
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Un enfoque de lago de datos comienza con la capacidad de almacenar y procesar cualquier tipo de datos, independientemente de su origen, tamaño o estructura, lo que permite a una organización extraer información de alto valor de muchas fuentes de datos dispares con densidad de valor variable (es decir, relación señal-ruido).
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Construir tu lago de datos en la nube implica una arquitectura desagregada en la que reúnes distintos componentes de soluciones IaaS, PaaS y SaaS.
Lo que es importante recordar es que construir tu solución de lago de datos en la nube también te da muchas opciones de arquitecturas, cada una con su propio conjunto de puntos fuertes. Este artículo de Future.com ofrece una visión global de los distintos componentes de una arquitectura de datos moderna. En este capítulo, profundizaremos en algunos de los patrones arquitectónicos más comunes, cubriendo lo que son, así como la comprensión de los puntos fuertes de cada una de estas arquitecturas tal y como se aplican a una organización ficticia llamada Klodars Corporation.
Por qué Klodars Corporation se pasa a la nube ...
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