Explorar la gran pila de datos
Para entender los grandes datos, ayuda a ver cómo se acumula arriba - es decir, para diseñar los componentes de la arquitectura. Una arquitectura de gran gestión de datos debe incluir una variedad de servicios que permiten a las empresas hacer uso de fuentes de datos miríada de una manera rápida y eficaz.
Video: Estructura de Datos Pilas y Colas 2016
He aquí un vistazo más de cerca a lo que hay en la imagen y la relación entre los componentes:
Interfaces y alimentos: A ambos lados del diagrama son indicaciones de las interfaces y se alimenta dentro y fuera de ambos datos gestionados internamente y los datos se alimenta de fuentes externas. Para entender cómo funciona grandes volúmenes de datos en el mundo real, empezar por entender esta necesidad.
Lo que hace que grandes volúmenes de datos grandes es que se basa en recoger una gran cantidad de datos de muchas fuentes. Por lo tanto, las interfaces de programación de aplicaciones (API) será fundamental para cualquier arquitectura de grandes volúmenes de datos.
Además, tener en cuenta que existen las interfaces en todos los niveles y entre cada capa de la pila. Sin servicios de integración, los datos grandes no pueden pasar.
Video: Estructura de datos y algoritmos (16) - Funcionamiento de una pila (B)
infraestructura física redundante: La infraestructura física de apoyo es fundamental para el funcionamiento y la escalabilidad de una arquitectura de grandes volúmenes de datos. Sin la disponibilidad de las infraestructuras físicas sólidas, grandes volúmenes de datos probablemente no se han convertido en una tendencia tan importante.
Para apoyar un volumen imprevisto o imprevisible de los datos, una infraestructura física para grandes volúmenes de datos tiene que ser diferente a la de los datos tradicionales. La infraestructura física se basa en un modelo de computación distribuida. Esto significa que los datos pueden ser almacenados físicamente en muchos lugares diferentes y pueden ser unidos entre sí a través de redes, el uso de un sistema de archivos distribuido, y varias herramientas y aplicaciones de análisis de datos grandes.
infraestructura de seguridad: Cuanto más importante es el análisis de datos se convierte en grande a las empresas, tanto más importante será asegurar que los datos. Por ejemplo, si usted es una compañía de salud, es probable que desee utilizar aplicaciones de grandes volúmenes de datos para determinar los cambios en la demografía o los cambios en las necesidades del paciente.
Estos datos acerca de sus constituyentes necesita ser protegido tanto para satisfacer los requisitos de cumplimiento y proteger la privacidad de los pacientes. Tendrá que tener en cuenta que se le permite ver los datos y en qué circunstancias se les permite hacerlo. Tendrá que ser capaz de verificar la identidad de los usuarios, así como proteger la identidad de los pacientes.
fuentes de datos operacionales: Cuando se piensa en grandes volúmenes de datos, entender que hay que incorporar todas las fuentes de datos que le dará una visión completa de su negocio y ver cómo los impactos de datos de la forma en que opera su negocio.
Video: PILAS - ESTRUCTURA DE DATOS
Tradicionalmente, una fuente de datos operativa consistía en datos altamente estructurados administrados por la línea de negocio en una base de datos relacional. Pero a medida que el mundo cambia, es importante entender que los datos operativos ahora tiene que abarcar una gama más amplia de fuentes de datos.