El mundo está revolucionado digitalmente y los datos crecen exponencialmente. Hay varios modelos, herramientas y software que funcionan detrás de cada clic.
Los dos términos principales con mecanismos distintivos relacionados con el procesamiento de datos, la transferencia y el rendimiento operativo son big data y computación en la nube.
Puntos clave
- Big data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos, mientras que la computación en la nube utiliza servidores remotos para almacenar, administrar y procesar datos.
- Los grandes datos se utilizan para extraer información y tomar decisiones informadas, mientras que la computación en la nube proporciona acceso bajo demanda a los recursos informáticos.
- Los grandes datos requieren herramientas especializadas para el procesamiento y el análisis, mientras que la computación en la nube ofrece escalabilidad y rentabilidad.
Big Data frente a computación en la nube
El primero se refiere a los datos que son de gran tamaño y aumentan rápidamente con el tiempo, mientras que el segundo se refiere a la disponibilidad bajo demanda de recursos informáticos a través de Internet. El primero se refiere a un gran volumen de datos y gestión, mientras que el segundo se refiere a recursos de TI remotos y diferentes modelos de servicios de Internet.
Big data se utiliza en datos de redes sociales, plataformas y negocios de comercio electrónico, determinación del clima, IoT sensores y otros campos. Big data proporciona la centralización de la plataforma y la provisión de copias de seguridad con un precio de mantenimiento sencillo.
Si bien la computación en la nube es utilizada por servicios como Amazon Web Service (AWS), Microsoft, Google Cloud, Azure, IBM Cloud y muchos otros proveedores de informática.
Los servicios de computación en la nube son escalables y asequibles y utilizan Internet para funcionar.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Big Data | La computación en la nube |
|---|---|---|
| Definición | Se refiere a un gran procesamiento de datos con varias herramientas para seleccionar, almacenar, analizar, actualizar y administrar datos. | Es la utilización de servicios informáticos como almacenamiento, servidores, software, redes, análisis. |
| Tipos | Tres tipos principales: datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados. | Cuatro tipos principales: IaaS (infraestructura como servicio), PaaS (plataforma como servicio), SaaS (software como servicio) y sin servidor |
| Función | Reducción de costos, reducción de tiempo, gran almacenamiento de datos, desarrollo de productos innovadores y toma de decisiones eficiente | Ofrece innovación, economías escalables y recursos flexibles. Hace funcionar la infraestructura de manera más eficiente y efectiva. |
| Características | Volumen, variedad, velocidad, veracidad, valor y variabilidad | Agilidad, reducción de costos, independencia de dispositivos y ubicaciones, fácil mantenimiento, multiusuario, mayor productividad y seguridad |
| Aplicación | Áreas como procesos gubernamentales, medicina o salud, deportes, productividad económica, delincuencia y seguridad, investigación y desarrollo, gestión de recursos, Internet de las cosas, educación y la industria de los medios. | Enviar correos, ver películas o televisión, plataformas de redes sociales, escuchar música, servicios de atención médica, servicios de TI, negocios y muchas otras esferas. |
¿Qué es Big Data?
Big data extrae, analiza y trata conjuntos de datos grandes y complejos. En el campo de los grandes datos, existen varias herramientas para capturar, curar, almacenar, analizar, compartir, actualizar, organizar y administrar datos.
También se utiliza para determinar el análisis predictivo y el análisis del comportamiento del usuario. Big data ha evolucionado a partir de los conceptos primarios de volumen, variedad y velocidad.
El big data fue popularizado por John Mashey en la década de 1990. Big data proporciona una alta capacidad excepcional para datos dentro de un marco de tiempo y valor limitado.
Big data es efectivo para datos no estructurados. Con la enorme generación de datos, se espera que el volumen global de datos alcance los 165 zettabytes para 2025.
De acuerdo con la Ley de Kryder, el big data evoluciona continuamente. El gobierno de China, India, Israel, el Reino Unido y los Estados Unidos han incorporado activamente big data para llevar a cabo varios servicios.
Big data también ha traído innovaciones como Square Kilómetro Away, que puede reunir y almacenar 1 petabyte por día.
Big data tiene aplicaciones en varios dominios como negocios, atención médica y de salud con diagnóstico asistido por computadora, procesos gubernamentales, información geográfica, investigación ambiental,
delincuencia y seguridad, genómica, conectómica, búsquedas en Internet, educación, industria de los medios y muchas otras áreas. Big data ha echado raíces en varios campos.
¿Qué es la computación en la nube?
La computación en la nube es la utilización de servicios informáticos como almacenamiento, servidores, procesadores, software, redes, análisis y otros. Permite la automatización y no necesita direcciones o usuarios individuales.
Brinda agilidad a las organizaciones, flexibilidad a los recursos y trae una reducción en los costos de la infraestructura existente.
Compaq introdujo la computación en la nube en 1996. El director general de Google se refirió a ella por primera vez el 9 de agosto de 2006.
En 1977, la nube era un término utilizado para referirse a Internet. El entorno en la nube ganó popularidad debido a su fácil mantenimiento ya que el servidor no requería hardware central.
Existen principalmente tres tipos de computación en la nube: nube pública, nube privada y nube híbrida. Los servicios de computación en la nube son de cuatro tipos principales: IaaS (Infraestructura como servicio),
PaaS (Plataforma como servicio), SaaS (Software como servicio) y Serverless.
También se conocen como pilas informáticas, ya que se colocan una encima de la otra.
Las aplicaciones basadas en la nube tienen un programa ejecutado en Internet, un código de procesamiento y los procesos se ejecutan en la nube.
La computación en la nube es la columna vertebral de los principales servicios en línea, como enviar correos electrónicos, editar documentos, ver películas, jugar juegos o escuchar música.
Las organizaciones, ya sean nuevas empresas o de nivel mundial, agencias gubernamentales o sin fines de lucro, incorporan la computación en la nube en todos los ámbitos en línea.
Principales diferencias entre Big Data y Cloud Computing
- Big data incluye datos que son grandes en volumen y tienen un aumento exponencial, mientras que la computación en la nube implica la disponibilidad de recursos informáticos a través de los servicios de Internet.
- Big data tiene cinco características principales que son variedad, volumen, veracidad, velocidad y valor, mientras que las características principales de la computación en la nube son la disponibilidad de recursos, la reducción de costos, el aumento de la productividad y la seguridad.
- Big data es de tres tipos en términos generales: datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados, mientras que la computación en la nube es de cuatro tipos: IaaS (infraestructura como servicio), PaaS (plataforma como servicio), SaaS (software como servicio) y sin servidor.
- El propósito de los grandes datos es extraer, procesar y organizar grandes cantidades de datos, mientras que la computación en la nube tiene como objetivo almacenar y procesar datos en la nube sin intervención física en los servicios de TI.
- Los desafíos de los grandes datos son el almacenamiento, la integración, el procesamiento y la gestión de recursos de datos, mientras que la computación en la nube limita la disponibilidad, la seguridad y la transformación del modelo de carga.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/1920841.1921063
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17538947.2016.1239771
Última actualización: 15 de agosto de 2023
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Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
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