ESTIMACIÓN DEL RENDIMIENTO DE ARQUITECTURA HOMOGÉNEA Y/O HETEROGÉNEA PARA BIG DATA

Resumen

La cuarta revolución industrial interactúa con otras vertientes como Cloud Computing, Internet de las Cosas, Ciencia de Datos, Ingeniero de datos, Inteligencia Artificial con Machine Learning. Porque cada vez es más inevitable, no transformar los datos del mundo real en datos digitales como: Textos, audio, imágenes, videos, etc, para su tratamiento y una óptima toma de decisión, en el contexto que se requiera. En consecuencia, de las tecnologías mencionadas deviene el término de Big Data, que subyace con términos estructurados, semi estructurados y no estructurados y todo ello tiene que ser procesado, administrado y gestionado mediante técnicas de ETL, Power BI Desktop y Power BI de servicio cloud, Looker Studio, Arquitectura de Hadoop para Big Data, ASF-Apache Software Foundation, brinda un respaldo al ecosistema de Hadoop, para crear, diseñar y aplicar como investigación, aplicación y distribución en Universidades, PYMES y Empresas e industrias respectivamente, además las multinacionales empresas como Oracle cloud, IBM, Amazon, Azure y Google, se basan con esta tecnología de código abierto – open source de Hadoop.