Orquestación de servicios para el desarrollo de aplicaciones para big data

Los avances tecnológicos han permitido que se generen grandes cantidades de datos, los cuales necesitan ser almacenados y procesados de manera eficiente. Surge así el paradigma Big Data, donde el principal requerimiento no solo es la capacidad de cómputo, sino el manejo en un tiempo razonable de ing...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Murazzo, María Antonia, Guevara, Miguel José, Tello, Martín, Rodríguez, Nelson R., Piccoli, Fabiana, Giménez, Mónica
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
big data, orquestación, microservicios, contenedores, Docker
Data mining
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/69999
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Los avances tecnológicos han permitido que se generen grandes cantidades de datos, los cuales necesitan ser almacenados y procesados de manera eficiente. Surge así el paradigma Big Data, donde el principal requerimiento no solo es la capacidad de cómputo, sino el manejo en un tiempo razonable de ingentes cantidades de datos. En este contexto, las aplicaciones para big data necesitan ser escalables, livianas, autocontenidas, distribuidas y replicadas con el objetivo de lograr la mejor performance frente a variaciones del volumen de datos. Para lograr esto, este trabajo propone ajustar la construcción de aplicaciones a una arquitectura basada en microservicios los cuales puedan ser implementados con contenedores. La replicación y distribución para lograr altos niveles de escalabilidad se plantea mediante la orquestación de contenedores sobre una arquitectura distribuida virtualizada.
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