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.
- Características:
- 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.
- Características:
- 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.
- Características:
- 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.
- Características:
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.
(Haz el test de autoevaluación)
Sesiones del Módulo de Digitalización
¡Haz clic para puntuar esta entrada!
(Votos: 0 Promedio: 0)