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CLOUD COMPUTING AND BIG DATA

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by

Johnnatan Leon Fernandez

on 11 September 2014

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CLOUD COMPUTING AND BIG DATA
Estas dos funciones van muy entrelazadas o agarradas de manos se necesitan de la una a la otra
CLOUD COMPUTING
Idea pionera que fue la base de ARPANET
Su visión consistía en que todo el mundo, a lo largo y ancho del planeta estuviesen interconectadas y pudieran compartir información, datos y programas
Características
Permite a los usuarios almacenar música, vídeos, fotos, documentos, y otros archivos que crea el conveniente almacenar para un futuro y además de servir como plataforma para servidores de correo electrónico. Cada cuenta tiene 5 GB de almacenamiento gratuito
TIPOS DE MODELOS DE CLOUD
1. Nube Privada:
La infraestructura se encuentra aprovisionada para el uso único de una organización comprendida por diferentes consumidores (unidades de negocio). Esta puede ser de propiedad de la organización, de un tercero de una combinación de los dos. Esta puede existir tanto dentro del centro de cómputos propio de la organización como fuera de esta (servicio de cloud dedicado en un proveedor de servicios).
2. Nube pública:
La infraestructura se encuentra aprovisionada y abierta para el consumo del público en general. Estas pueden ser personas, empresas, organizaciones o una combinación de ambas. La misma se encuentra siempre en los centros de cómputos del proveedor de servicios.
3. Nube híbrida:
Esta es una combinación de los dos casos anteriores y se da generalmente cuando ambas (nubes privadas y públicas) tienen algún punto de conexión de forma de poder brindar servicios de forma conjunta o bien tener la capacidad de mover la carga de trabajo de una a otra de forma simple.
VENTAJAS
Disminución de costos:
Los recursos disponibles pueden ser distribuidos entre los diferentes servicios y aplicaciones provistas por la organización optimizando la utilización de la infraestructura disponible como así también aplicando una mayor eficiencia sobre los mismos.
Eliminación de Cap-Ex:
En este contexto donde los recursos se pueden consumir como un servicio a un proveedor eliminamos la necesidad de adquirir infraestructura propia para brindar nuestros servicios y por lo tanto el Cap-EX.
Despliegue de proyectos rápido:
Con procesos manuales ya automatizados y con la capacidad de proveer nuevos servidores o plataformas en cuestión de minutos el tiempo de despliegue de nuevas aplicaciones o servicios se reduce drásticamente.
Escalamiento bajo demanda:
Nos permite comprar lo justo y necesario para comenzar con la operación y luego agregar recursos a medida que nuestra operación comienza a aumentar.
Costos de mantenimiento bajos:
Debido a que estamos trabajando con menos hardware y con operaciones tercerizadas a un proveedor de servicios nuestros costos de mantenimiento también se reducen drásticamente. Con un servicio de cloud contratada a un proveedor prácticamente de lo único que debemos ocuparnos es de mantener nuestras aplicaciones en linea, del resto de las tareas (mantenimiento de servidores, almacenamiento y redes) debe encargarse el proveedor del servicio.
DESVENTAJAS
Seguridad:
Se debe ser muy cuidadoso con el manejo de la información para evitar que los datos sean robados por hackers o extraviados en agujeros de seguridad.
Privacidad:
Datos confidenciales y sensibles como planes de mercadeo, lanzamientos de productos, información personal de empleados, datos financieros pueden quedar en manos de terceros si no se tienen las medidas preventivas.
Conectividad:
La velocidad de acceso a la información y la disponibilidad de las aplicaciones dependen de la velocidad de la conexión a internet. Sin acceso a Internet no hay Cloud Computing y este servicio puede caerse en cualquier momento por diversos factores.
BIG DATA
Es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable.
CARATERISTICAS
Volumen:
Es la característica más inmediata, ya que hablamos siempre de grandes cantidades de datos, podemos pensar que cada minuto en el mundo se envían 100.000 mensajes de Twitter, se ponen 35.000 “Me gusta” en las webs oficiales de las organizaciones, se envían 200 millones de e-mails y se hacen 2.000 check-in en 4square. Todo esto, sumado a las restantes actividades “digitales”, da lugar a una asombrosa cantidad de datos.
Velocidad:
La velocidad con la que se generan los datos, en segundo lugar, la velocidad con la que las nuevas tecnologías permiten acceder a estos datos a veces roza el acceso en tiempo real. La velocidad de acceso a los datos y a la información conduce a una mejora en la velocidad del proceso de toma de decisiones, uno de los elementos más críticos para mantener un alto nivel de competitividad en la actual situación del mercado.
Variedad:
La mayoría no están estructurados y por lo tanto no se pueden abordar con las técnicas tradicionales de las bases de datos relacionales. En otras palabras, los datos ya no pueden ser colocados en tablas, porque se encuentran en forma no estructurada (correo electrónico, imágenes, audio, vídeo). Los algoritmos más avanzados tienen la capacidad de analizar datos no estructurados procedentes de diversas fuentes, con una precisión media de 93% – 97%.
LAS FUNCIONALIDADES PRINCIPALES
Analítica basada en Hadoop:
procesa y analiza cualquier tipo de datos en clústeres de servidores de comodidad.

Stream Computing:
dirige análisis constantes de volúmenes masivos de datos continuos con tiempos de respuesta de milisegundos.

Almacenamiento de datos:
ofrece conocimiento operativo con analíticas avanzadas de la base de datos.

Gobierno e integración de la información:
le permite entender, depurar, transformar, gobernar y entregar información fiable para las iniciativas de negocio importantes.
VENTAJAS
Genera modelos productivos, permite relaciones no descubiertas e identificadas a través del data mining sean expresados como reglas del negocio modelos productivos.

Estos outputs pueden comunicarse en formas tradicionale-

Permite a los usuarios dar prioridad a decisiones y acciones mostrando factores que tienen un mayor objetivo.

Enormes bases de datos pueden ser analizadas.

DEl data mining describe información que no se esperaba conocer.

Los modelos son confiables y se construyen de manera rápida.
DESVENTAJAS
Dificultad de recopilación de datos.

Depende del tipo de datos que se quieren recopilar pueden conllevar mucho trabajo o la necesidad de tecnología de elevado costo.

El procesamiento de datos puede llevar demasiado tiempo.

No esta asegurada la obtención de un modelo valido.
EJEMPLOS
Contra el crimen:
El análisis y cruce de datos de la actividad delictiva en Londres se utiliza para orientar la actuación de la policía antes de que estos se cometan, analizando las tendencias clave y poniendo mayor énfasis en vigila aquellas zonas de más riesgo. Por ejemplo, gracias a una aplicación con la que manejan los datos son capaces de saber con un 68% de probabilidad si en una zona concreta se van a producir más de 5 crímenes al mes.

Ofrecer ofertas personalizadas:
La empresa T-Mobile de telecomunicación redujo su número de portabilidades hasta un 50% analizando los datos de quejas y conversaciones en redes sociales de sus clientes, lo cual les llevó a conocer a cada cliente hasta el punto de asignarle a cada uno de ellos un valor en función de sus expectativas de negocio y permanencia. De esta manera se enviaban ofertas especiales para cada cliente con tal de ofrecerle lo que necesitara específicamente antes de abandonar la compañía.

Ayudar al cliente:
La empresa de comercios minoristas Wal-Mart ha incrementado la conversión de sus visitas en la web en un 10%desde la utilización de análisis semántico de texto en el buscador de su página. El entendimiento de los datos que da el cliente permite ofrecer resultados más relevantes que solucionan sus necesidades
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