La diferencia entre los servidores de Big Data y el hosting dedicado

¿Cuál es la La diferencia entre los servidores de Big Data y el hosting dedicado? Hay gente que puede enredarse un poco con esta terminlogía. La computación en la nube verá un crecimiento masivo en los años siguientes. Según Forbes, el mercado mundial de computación en la nube alcanzará los $ 411 mil millones para cuando finalice 2020. Las compañías que actualmente tienen un servidor local que maneja sus datos ahora están buscando opciones de computación en la nube debido a su flexibilidad, adaptabilidad y seguridad en comparación con el mantenimiento de un servidor.

Los beneficios de tener un servidor en la nube que se ocupe de sus necesidades informáticas supera con creces la necesidad de mantener su propio servidor local. Sin embargo, pasar de estos métodos fuera de línea a uno en línea requiere un cambio en la forma en que la empresa ve los datos. Esta renovación de la vista de los datos viene de la mano con la adopción de Big Data como un aspecto esencial del sistema de gestión de datos de la compañía.

Big Data conceptualizado

En un sistema de datos fuera de línea normal o un sistema que se encuentra en las instalaciones, los datos generalmente se almacenan como registros ubicados dentro de un conjunto centralizado de tablas como una base de datos. Si bien esto funciona bien para los datos regulares, Big Data requiere algo un poco más robusto.

Big Data utiliza técnicas de almacenamiento denominadas sistemas NewSQL o NoSQL para manejar datos que no están estructurados de múltiples fuentes diferentes. Datamation afirma que los datos no estructurados, como los utilizados en Big Data, son datos que no tienen un esquema o una categorización definidos y, por lo tanto, pueden considerarse como algo fuera de una base de datos. Si bien esto parece una definición vaga, basada en lo que entendemos sobre Big Data y su almacenamiento, esto se ajusta a lo que esperamos ver.

La razón por la que los datos se almacenan de esta manera es porque tiene más sentido cómo se usa Big Data. El procesamiento analítico de big data requiere que los datos se vinculen de una manera que las bases de datos normales no permiten o que son contra-intuitivas a su estructura de almacenamiento. Como resultado, el lenguaje de base de datos habitual de SQL no es útil en este contexto, siendo reemplazado por JSON y XML ya que son más adecuados para usar con datos que tratan con nodos en lugar de tablas. Extraer datos de múltiples fuentes dispares le da a un algoritmo un campo más amplio desde el cual sacar conclusiones, así como más puntos de datos para incorporar a fin de determinar si existe una tendencia o correlación.

Almacenamiento dedicado para negocios

El hosting dedicado no es nada nuevo para los negocios. En el sentido tradicional, un servidor dedicado es pagado por una compañía y solo aloja los datos que esa compañía genera. Los propietarios de negocios obtienen el beneficio del soporte completo de una empresa de alojamiento en el alojamiento de sitios web, así como beneficios extendidos como el control total de los datos almacenados en el servidor y el acceso de alto rendimiento a esos datos. En muchos casos, el paquete de alojamiento dedicado de una empresa depende de lo que esa empresa necesite en términos de sus demandas de red. Las empresas pueden comparar precios con diferentes proveedores para ver cuál ofrece las mejores ofertas en términos de precio para garantizar el tiempo de actividad y el ancho de banda incluido.

Almacenamiento dedicado de Big Data

Por cómo entendemos Big Data, sabemos que para que sea útil, necesitamos aprovechar grandes volúmenes para generar información que luego se pueda aplicar a otros departamentos dentro de la empresa. Esto es pertinente a cómo entendemos Big Data porque se trata del sistema de datos no estructurados en el que estábamos pensando anteriormente. Según Datastax Academy, los datos no estructurados (de los cuales Big Data es un tipo) deben poder replicarse en múltiples áreas geográficas grandes. Para lidiar con esto, los servidores de Big Data usan una forma de contabilidad asíncrona para registrar datos, haciendo que el proceso sea más rápido.

Las bases de datos tradicionales que dependen de un alojamiento VPS barato no tienen la capacidad de grabar de forma asincrónica y esto puede generar cuellos de botella en el caso de algunos algoritmos de procesamiento. Cuando consideramos el gran volumen de datos que se procesan en el análisis de Big Data, un solo cuello de botella podría generar serias demoras en el tiempo general de generación de resultados.

Una elección para hacer

Las empresas tendrán que elegir si tiene más sentido mantener su sistema de almacenamiento operativo actual o si deberían buscar una solución en la nube para hacer frente a sus necesidades de Big Data. No es ningún secreto que Big Data se adapta mejor a un entorno en la nube, y los beneficios de un servidor en la nube distribuido sobre uno local están disponibles para cualquier persona interesada.

Sin embargo, algunas compañías prefieren seguir con el método probado y verdadero de administración de datos y eso también está bien. Sin embargo, a medida que pasa el tiempo, aparecerán más y más opciones que podrían llevar a las empresas a ver el valor innato de cambiar a soluciones de almacenamiento en la nube más flexibles.

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