Lisintuña christian (cloud computing and data)

1. UNIVERSIDAD TECNICA DE AMBATO
FACULTAD DE INGENIERIA EN SISTEMAS ELECTRONICA E
INDUSTRIAL
NOMBRE: LISINTUNA CHRISTIAN
NIVEL: SEGUNDO “A’
CLOUD COMPUTING
La computación en nube y grandes volúmenes de datos están transformando las operaciones
de negocio en muchas empresas. Hasta hace poco tiempo, se ha reconocido comúnmente que
hubo dos distintos clases de aplicaciones empresariales: a saber, los sistemas de registro y de
Sistemas Compromiso. Mientras que los sistemas de registro son los sistemas empresariales
tradicionales que mantienen los datos centrales del negocio, tales como los relacionados con
las transacciones, datos demográficos de los usuarios, y la fijación de precios, Sistemas de
Enfrentamiento a aprovechar las nuevas capacidades de red móvil y social a apoyar las
interacciones sueltos y efímeros a través de los empleados y clientes. Con el advenimiento
de la computación en la nube, es posible la integración de sistemas de registro y de Sistemas
del compromiso a una escala y velocidad sin precedentes. conocimiento del negocio puede
ser clave generada a partir de dicha integración, que puede ser explotado para transformar la
forma de las empresas realizan sus negocios. Esto ha dado lugar a una nueva clase de
emergentes, de alto valor aplicaciones empresariales llamados Sistemas de Insight. En esta
charla, voy a discutir varios Ejemplos de sistemas de Insight desarrollado en IBM Research,
incluyendo novedoso negocio soluciones que hacen uso de análisis sociales y telemáticos
Analytics. También voy a presentar una plataforma común para el sistema de Insight-as a
Service, que se ocupa de algunas de las principales retos en la gestión de sistemas de
penetración en todo el ciclo de vida del desarrollo, implementación y ejecución. (Qiang,
Cloud Computing, 2015)
En los últimos años , ha habido una creciente interés en aplicaciones de grandes volúmenes
de datos . Por ejemplo , la biología computacional objetivos
a obtener una visión más grande en la biología .aplicaciones de la biología computacional
incluyen el Proyecto Genoma Humano (PGH ) que tiene como objetivo la comprensión
completa de la genome1 humana. técnicas posibles para
Tal proyecto involucran la secuenciación de ADN o ompleta la secuenciación del genoma,
cuyo objetivo es la determinación de la secuencia de ADN completa de un dado genoma en
una sola vez. Otro aplicación es la proteómica, que tiene por objeto la comprensión completa
de proteomes2

2. . neurociencia computacional se refiere a la estudio de la estructura del sistema nervioso del
cerebro y su de procesamiento de información funciones. El cerebro de ratón Atlas y el atlas
del cerebro humano son ejemplo
proyectos realizados por el Instituto Allen para La ciencia del cerebro (Elazhary, 2014)
BIG DATA
Big Data representa una nueva era en la exploración y utilización de datos , e IBM está en
una posición única para ayudar a los clientes a navegar esta transformación . Este libro revela
cómo IBM está aprovechando la tecnología de grandes volúmenes de datos de código abierto
, infundido con las tecnologías de IBM , para ofrecer una solución robusta, de clase
empresarial de la plataforma , seguro y de alta disponibilidad de datos grandes . Se discuten
- Las tres características definitorias de Big Data - volumen , variedad y velocidad. Usted
obtendrá una cartilla sobre Hadoop y cómo es el endurecimiento de IBM para la empresa , y
aprender cuándo debe aprovechar IBM InfoSphere BigInsights ( Big Data en reposo ) y IBM
InfoSphere Streams ( Big Data en movimiento) tecnologías . casos de uso industria también
se incluyen en esta guía práctica . Aprender cómo IBM se endurece Hadoop para la
escalabilidad de clase empresarial y la idea de ganancia en la fiabilidad de IBM única en
movimiento y en reposo plataforma de análisis de grandes volúmenes de datos a aprender
consejos y trucos para grandes volúmenes de datos de casos de uso y soluciones Obtener una
cartilla rápida Hadoop (Zikopoulos, 2011)
Hay mucha sabiduría en esta palabra, que ha sido atribuida tanto a W. Edwards Deming y
Peter Drucker, y explica por qué la reciente explosión de datos digitales es tan importante.
En pocas palabras, porque de grandes volúmenes de datos, los gerentes pueden medir, y por
lo tanto saber, radicalmente más acerca de sus negocios, y directamente traducir ese
conocimiento en una mejor toma decisiones y rendimiento.
Considere la posibilidad de venta al por menor. Libreros en tiendas físicas
Siempre podría realizar un seguimiento de qué libros vendidos y lo que hizo no. Si tuvieran
un programa de fidelidad, podrían atar algunas de esas compras a los clientes individuales.
Y eso fue todo. Una vez que las compras en línea se movió, sin embargo, la comprensión de
los clientes aumentó dramáticamente. Los minoristas en línea pueden realizar un seguimiento
no sólo lo que los clientes comprar, sino también qué otras cosas mirado; cómo navegar por
el sitio; cómo mucho más que estaban en influenciadas por las promociones, opiniones, y
diseños de página; y similitudes entre los individuos y grupos. En poco tiempo, desarrollaron
algoritmos para predecir qué libros clientes individuales serían gustaría leer próximos
algoritmos con mejor desempeño cada vez que el cliente respondió a o ignorado una
recomendación. Los minoristas tradicionales simplemente no podían acceder a este tipo de
información, y mucho menos actuar en él de una manera oportuna. No es de extrañar que
Amazon ha puesto tantas librerías de ladrillo y mortero de negocio. (McAfee, 2012)