CLOUD & BIG DATA. Trabajando el CLOUD, explotando BIG DATA. Cómo pueden ayudarnos estas tecnologías?. Convivimos con ellas?.

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1 CLOUD & BIG DATA Trabajando el CLOUD, explotando BIG DATA. Cómo pueden ayudarnos estas tecnologías?. Convivimos con ellas?.

2 Índice. (I) Introducción. Qué es CLOUD. Tipos de CLOUD. Pública. Privada. Comunitaria. Híbrida. Proveedores de CLOUD pública. Qué es BIG DATA?. Convivimos con BIG DATA.

3 Índice. (II) Como llegar a BIG DATA. Bases de datos SQL. Productos SQL. Bases de datos NoSQL. Productos NoSQL. Bases de datos SQL Vs NoSQL. A.C.I.D. Vs B.A.S.E. Podemos usar siempre NoSQL. Entornos mixtos SQL & NoSQL. cómo usar BIG DATA en CLOUD?. P & R.

4 Introducción. Tecnologías independientes pero relacionadas. Orígenes. Cloud. No es fácil definir el origen del Cloud Computing, pero si tiene claros predecesores: SOA, VM, etc. Big Data. El origen de Big Data, como lo conocemos hoy día, puede ubicarse en las VLDB que fueron creciendo (escalando) de manera horizontal. Pero su origen es tan antiguo como las BBDD tradicionales como puedan ser las RDBMS, JDB, etc. No se ofrecían como una alternativa a estas ni de manera popular.

5 Qué es CLOUD?. Es complicado encontrar una definición universal. Existen puntos comunes que hacen aceptables diferentes aproximaciones a definir CLOUD. Convivimos con CLOUD a diario.

6 Qué necesita? CLOUD. Según los estándares, CLOUD consta de: Según las necesidades particulares, se pueden implementar las soluciones adecuadas a cada caso. Existen Service Models muy particularizados: DBaaS, MaaS y DaaS, derivados de los tres generales.

7 Qué necesita? CLOUD. Nueve requisitos de almacenamiento en CLOUD. Escalabilidad y elasticidad MASIVA. Almacenamiento de objetos. Asignación bajo demanda. Agnóstico en cuanto a aplicaciones. Seguridad multi-propietario. Cobro por uso. Acceso primario (a datos) REST o SOAP. Localización geográfica no importante. Accesible vía internet.

8 Modelos de servicio (I) SaaS. Software as a Service. PaaS. Platform as a Service. IaaS. Infrastructure as a Service. Evoluciones. DBaaS. DataBase as a Service. MaaS. Mobility as a Service. DaaS. Desktop as a Service.

9 Modelos de servicio. (II)

10 Tipos de CLOUD (I). CLOUD pública. CLOUD privada. CLOUD comunitaria. CLOUD hibrida.

11 Qué es BIG DATA?. Cuando los sistemas de BBDD tradicionales no son suficientes para gestionar enormes volúmenes de datos. Cuando los sistemas disponibles son heterogéneos pero queremos aprovecharlos. Cuando la cantidad de sistemas es amplia y la cantidad de fallos a ocurrir es elevada. Cuando el software a utilizar es capaz de asegurar la disponibilidad mínima requerida. ESTAMOS ANTE UN ESCENARIO PARA BIG DATA.

12 Convivimos con BIG DATA Aunque no seamos conscientes de este hecho, en nuestro día a día USAMOS BIG DATA. Ejemplos de BIG DATA :

13 Como llegar a BIG DATA? Existen 5 puntos a tener en cuenta para poder llegar a implantar o aprovechar BIG DATA : 1. Definir las necesidades y comprender los requisitos y limitaciones de BIG DATA. 2. Descubrir los datos que necesitamos y donde se encuentran. 3. Obtener los recursos necesarios para implementar BIG DATA. 4. Dar con la tecnología más adecuada para nuestra casuística. 5. Asegurar que contamos con el equipo y las habilidades necesarias.

14 Como llegar a BIG DATA? Una vez en BIG DATA encontraremos un desafío principal: E S C A L A B I L I D A D. Existen 2 posibilidades: Vertical u Horizontal, cada una de ellas con sus pros y sus contras. VERTICAL. + Rápido y sencillo. Hasta un límite. Caro. Suele casarnos con un proveedor. HORIZONTAL. + Rápido y sencillo *. + Límite más lejano. + Flexible. Añade complejidad.

15 Bases de datos SQL. RDBMS: Bases de datos RELACIONALES. Son los sistemas de BBDD más extendidos en la actualidad. Transacciones que deben cumplir ACID. A.C.I.D. Atomicity. Concurrency. Isolation. Durability. Son dinámicas y escalables hasta unos límites.

16 Productos SQL.

17 Bases de datos NoSQL. BBDD NO relacionales y distribuidas. Muchos nodos componen la misma BBDD. Cumplen 2 de 3 requisitos C.A.P. Consistency: Todos los clientes ven los mismos datos. Availability: Todos los clientes SIEMPRE acceden a los datos. Partition tolerance: Habilidad para continuar trabajando ante un fallo. No dependen del TODO o NADA de RDBMS. Elegiremos entre varios niveles de C.A.P. Estrictos con A + P minimizamos el riesgo de fallos en C.

18 Bases de datos NoSQL. B.A.S.E. Basically Available Soft State Eventually Consistent. Las NoSQL escalan gracias a B.A.S.E. Clases de NoSQL: Key / Value. Ej: Riak, Voldemort, Redis. Column (BigTable). Ej: Cassandra, Hbase,Hypertable. Document. Ej: MongoDB, CouchDB. Graph. Ej: Neo4j, Pregel, AllegroGraph.

19 Productos NoSQL.

20 SQL Vs NoSQL. (I) Estructuras de datos: SQL: Tablas, columnas y filas. Todas las filas tienen la misma estructura. Esquemas: SQL: Esquemas monolíticos Mantiene relaciones y fuerza la integridad de los datos. NoSQL: Eliges tu estructura de datos. Estructura natural para los datos. NoSQL: Estructuras de datos pueden cambiar dinámicamente. Estructura de datos puede ser opaca.

21 SQL Vs NoSQL. (II) Normalizaciones y relaciones: SQL: El modelo de datos se normaliza para eliminar duplicidades. La normalización establece las relaciones entre tablas. Acceso a los datos: NoSQL: La denormalización no es mala. Las relaciones no son definidas explícitamente. Datos relacionados se suelen encontrar agrupados y almacenados como una unidad. SQL: Operaciones C.R.U.D. Obtener datos de varias tablas necesitan JOINS. APIS genéricas. NoSQL: APIS propietarias. Usan algoritmos MapReduce y Graph traversals.

22 SQL Vs NoSQL. (III) Capacidades para reporting : SQL: División slice & dice y reunificación ad-hoc. Cubos y datamining. Drill down, Roll up, Pivot. Resumen: NoSQL: Elegir la BBDD adecuada a cada caso. SQL no debería ser preeminente. Dificultad en reformatear ad-hoc. Todo reporte debe estar pensado por adelantado. NoSQL es superior para determinados casos. Podemos hacer que trabajen juntas.

23 Entornos mixtos PolyGlot. PROS: RDBMS con tablas grandes y creciendo. Alcanzamos limites en la RDBMS incluso usando técnicas para VLDB. NoSQL usada para almacenar datos viejos. Uso de vistas materializadas con esos datos en la NoSQL actualizando durante la noche. Migrar ciertas partes de las aplicaciones para acomodarse a la distribución de datos de la NoSQL.

24 Entornos mixtos PolyGlot. CONS: Las VM en la NoSQL consumen mucho almacenamiento. Determinadas funcionalidades (Querys) no pueden ser sustituidas por VM en NoSQL. Indexar documentos para busquedas por texto es muy costoso en tiempo en NoSQL. El desarrollo para NoSQL requiere más tiempo y los modelos MapReduce más planificación. Los cambios de las VM en NoSQL no es algo sencillo.

25 BIG DATA en CLOUD. Los factores principales, pero no únicos: La cantidad de almacenamiento de BIG DATA. La disponibilidad inherente a CLOUD. El origen de los datos a integrar en NoSQL. Aumentaremos la disponibilidad. Adquirimos la posibilidad de agregar nuevas funcionalidades. Nos permite analizar esas cantidades de datos en un tiempo razonable. Nos permite usar varias NoSQL diferentes.

26 Preguntas & Respuestas.

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