Semana 24: Almacenamiento de Datos No Convencionales

CE 4 g) Se han definido los sistemas de almacenamiento de datos no convencionales y el acceso a los mismos desde cada unidad.

1. Sistemas de Almacenamiento y Acceso a Datos

a. Introducción al Almacenamiento de Datos No Convencionales:

  • Sistemas de almacenamiento que utilizan tecnologías avanzadas para gestionar grandes volúmenes de datos, proporcionando mayor flexibilidad, velocidad y eficiencia en el acceso y procesamiento de la información.

b. Tipos de Sistemas de Almacenamiento No Convencionales:

  • Bases de Datos NoSQL (no relacionales):
    • Características:
      • Almacenamiento y gestión de datos no estructurados y semi-estructurados.
      • Escalabilidad horizontal.
      • Flexibilidad en el esquema de datos.
    • Ejemplos:
      • MongoDB, Cassandra, Redis.
  • Almacenamiento en la Nube:
    • Características:
      • Acceso a datos desde cualquier lugar con conexión a Internet.
      • Almacenamiento escalable y adaptable a las necesidades del usuario.
      • Seguridad y copias de seguridad automáticas.
    • Ejemplos:
      • Amazon S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Blob Storage.
  • Almacenamiento Distribuido:
    • Características:
      • Datos almacenados en múltiples ubicaciones físicas para mejorar la disponibilidad y redundancia.
      • Manejo eficiente de grandes volúmenes de datos.
      • Reducción de latencia en el acceso a datos.
    • Ejemplos:
      • Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache HBase.
  • Almacenamiento en Memoria:
    • Características:
      • Almacenamiento temporal de datos en la memoria principal para acceso ultrarrápido.
      • Uso en aplicaciones que requieren alta velocidad de acceso y procesamiento.
    • Ejemplos:
      • Redis, Memcached.

c. Métodos de Acceso a Sistemas de Almacenamiento:

  • APIs (Interfaces de Programación de Aplicaciones):
    • Permiten la interacción entre aplicaciones y sistemas de almacenamiento.
    • Facilitan el acceso y la manipulación de datos almacenados en la nube o en bases de datos NoSQL.
  • Interfaz de Línea de Comandos (CLI):
    • Herramientas que permiten gestionar y acceder a sistemas de almacenamiento a través de comandos.
    • Ejemplos: AWS CLI, Google Cloud SDK.
  • Aplicaciones Web y Móviles:
    • Interfaces gráficas que permiten a los usuarios acceder y gestionar datos almacenados en la nube o en bases de datos desde cualquier dispositivo con conexión a Internet.

2. Ejemplos Prácticos

a. Ejemplo 1: Uso de MongoDB en la Gestión de Datos de Plantas

  • Descripción:
    • Implementación de una base de datos NoSQL como MongoDB para almacenar y gestionar información sobre distintas especies de plantas, incluyendo datos de crecimiento, requerimientos de luz, agua y nutrientes.
  • Beneficios:
    • Flexibilidad en la estructura de los datos.
    • Fácil acceso y actualización de información.
    • Escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos a medida que se amplía la colección de plantas.

b. Ejemplo 2: Almacenamiento en la Nube para Monitoreo Ambiental

  • Descripción:
    • Uso de Amazon S3 para almacenar datos recopilados por sensores IoT que monitorean las condiciones ambientales (humedad, temperatura, calidad del aire) en un invernadero.
  • Beneficios:
    • Acceso a datos en tiempo real desde cualquier lugar.
    • Almacenamiento seguro y confiable con copias de seguridad automáticas.
    • Integración con herramientas de análisis de datos para obtener insights y mejorar la toma de decisiones.

c. Ejemplo 3: Hadoop para el Análisis de Datos Agrícolas

  • Descripción:
    • Implementación de Hadoop para procesar y analizar grandes volúmenes de datos agrícolas, como patrones de crecimiento de cultivos, datos meteorológicos históricos y previsiones de rendimiento.
  • Beneficios:
    • Manejo eficiente de grandes conjuntos de datos distribuidos.
    • Análisis avanzado para mejorar las estrategias de cultivo y aumentar el rendimiento.
    • Reducción de costos mediante el uso de hardware común y escalabilidad horizontal.

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