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Questions and Answers
¿Cuál es la característica principal del procesamiento por lotes?
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¿Qué herramienta es más adecuada para el procesamiento de alto rendimiento en tiempo real?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la adquisición de datos en tiempo real?
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¿Cuál es una de las ventajas de utilizar Apache NiFi?
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¿Qué proporciona Microsoft Azure como ventaja respecto a su uso?
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¿Cuál es la principal diferencia entre Apache Kafka y Apache NiFi?
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¿Qué opción destaca por su escalabilidad masiva y variedad de servicios?
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¿Cómo se caracterizan las soluciones 'On Premise' y 'Cloud' en cuanto a sus implementaciones?
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Study Notes
Procesamiento por Lotes
- Se caracteriza por acumular datos en grupos o lotes para su procesamiento posterior.
- Ideal para escenarios donde no se requiere procesamiento en tiempo real.
- Fundamental para gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Adquisición de Datos en Tiempo Real
- Implica el procesamiento continuo e instantáneo de datos a medida que se generan.
- Es crucial en situaciones que demandan respuestas rápidas, como monitoreo de sistemas críticos.
- Requiere herramientas y plataformas adecuadas para la ingesta efectiva de datos.
Herramientas Específicas
- Apache Kafka: Diseñado para el procesamiento de alto rendimiento y manejo de grandes volúmenes de datos en tiempo real. Perfecto para aplicaciones que exigen robustez y baja latencia.
- Apache NiFi: Ofrece versatilidad con una interfaz gráfica intuitiva para gestionar flujos de datos. Ideal para integraciones complejas y configuraciones flexibles.
Plataformas Integradas
- Microsoft Azure: Destaca por su integración con herramientas y servicios de Microsoft, proporcionando una experiencia familiar para sus usuarios.
- AWS (Amazon Web Services): Reconocido por su amplia gama de servicios y gran escalabilidad, adecuado para diversas aplicaciones de procesamiento de datos.
- Ambas plataformas compiten en características y precios, cada una con cuentas de uso gratuito para familiarizarse con sus funcionalidades.
- Operan en modo “cloud”, facilitando el acceso y la implementación de soluciones.
Desafíos en la Ingesta de Datos
- Variedad de Fuentes de Datos: Requiere compatibilidad y coordinación entre diferentes formatos y protocolos. La diversidad en los tipos de datos (numéricos, texto, audio, video) demanda técnicas de preprocesamiento específicas.
- Gestión de Grandes Volúmenes: La generación masiva de datos por sistemas modernos presenta retos en almacenamiento, procesamiento y análisis, necesitando soluciones que sean escalables y eficientes.
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Description
Este cuestionario explora dos métodos de procesamiento de datos: el procesamiento por lotes y la adquisición de datos en tiempo real. Se analizarán sus características, ventajas y aplicaciones prácticas en la gestión de grandes volúmenes de información. Es una herramienta esencial para entender cómo optimizar el manejo de datos en diferentes escenarios.
