Calidad de Servicio en las redes



UNIVERSIDAD TECNOLOGICA CENTROAMERICANA

Big Data





Asignatura: Comunicación de Redes y Datos

Sección: 10972

Fecha: 23 de Marzo del 2013








Contenido







Introducción
El primer cuestionamiento que posiblemente llegue a su mente en este momento es ¿Qué es Big Data y porqué se ha vuelto tan importante? pues bien, en términos generales podríamosreferirnos como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. De tal manera que, el conceptode Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big Data no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que es usualmente utilizado cuando se habla en términos de petabytes y exabytes de datos. Entonces ¿Cuánto es demasiada información de manera que sea elegible para ser procesada y analizadautilizando Big Data? Analicemos primeramente en términos de bytes:
Gigabyte = 109 = 1,000,000,000
Terabyte = 1012 = 1,000,000,000,000
Petabyte = 1015 = 1,000,000,000,000,000
Exabyte = 1018 = 1,000,000,000,000,000,000
Además del gran volumen de información, esta existe en una gran variedad de datos que pueden ser representados de diversas maneras en todo el mundo, por ejemplo de dispositivosmóviles, audio, video, sistemas GPS, incontables sensores digitales en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etc., los cuales pueden medir y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración, temperatura, humedad y hasta los cambios químicos que sufre el aire, de tal forma que las aplicaciones que analizan estos datos requieren que la velocidad derespuesta sea lo demasiado rápida para lograr obtener la información correcta en el momento preciso. Estas son las características principales de una oportunidad para Big Data.
Es importante entender que las bases de datos convencionales son una parte importante y relevante para una solución analítica. De hecho, se vuelve mucho más vital cuando se usa en conjunto con la plataforma de Big Data. Pensemosen nuestras manos izquierda y derecha, cada una ofrece fortalezas individuales para cada tarea en específico. Por ejemplo, un beisbolista sabe que una de sus manos es mejor para lanzar la pelota y la otra para atraparla; puede ser que cada mano intente hacer la actividad de la otra, mas sin embargo, el resultado no será el más óptimo.
¿Qué es Big Data?
El término Big Data se refiere a unconjunto de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable, ya que poseen características que presentan un importante reto para el software convencional:
Volumen: Ingentes cantidades de información que han de ser procesadas desde fuentes muy distintas.
Variedad: Los datos son muy dispares, sin una estructura predefinida o conestructuras muy distintas entre sí: blogs, feeds de RSS o posts de redes sociales, entre otros.
Velocidad: La velocidad de generación de estos contenidos es muy alta, de modo que su obsolescencia también lo es,  lo que obliga a obtener resultados en un tiempo cada vez menor (hablamos casi de tiempo real).
Valor: La información que se puede obtener como resultado de un análisis sobre Big Datagenera un gran valor en las empresas.

Tipos de datos de Big Data

 

1.- Web and Social Media: Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, etc, blogs.
2.- Machine-to-Machine (M2M): M2M se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o medidores que capturan algún...