Google Cloud Bigtable

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Google Cloud Bigtable

Cloud Bigtable es el servicio de base de datos de Big Data NoSQL de Google, completamente administrado a escala de patabytes para casos de uso en los que el acceso de datos aleatorios de baja latencia, la escalabilidad y la confiabilidad son fundamentales

  • Caracter铆sticas

    • Alto procesamiento
    • Procesamiento de baja latencia
    • Cantidades muy grandes de datos
    • Cambios de tama帽o sin tiempo de inactividad
    • Replicaci贸n flexible y automatizada
    • Google Search, Maps y otros productos de Google
  • 驴C贸mo interactuamos con Cloud Big Table?

    • Api de aplicaci贸n: Podemos leer y escribir datos atraves de una capa de servicio llamada rede Hbase, que es un gestor de codigo abierto que nos ayuda exponer el point que nos proveen estas operaciones de escribir leer actualizar y borrar y esto se usa normalmente para enviar datos a las aplicaciones o paneles de control
    • Streaming / Transmisi贸n: Datflow Streaming, Saprk Streaming y Apache Storm
    • Batch Processing / Procesamiento por lotes: Los datos se pueden leer y escribir en Big Table en forma de batch (cantidades grandes) esto se puede hacer a trav茅s de hadoop, Datflow, Apache Spark.

BigTable, MapReduce, BigQuery son de los proyectos m谩s importantes para en el surgimiento del procesamiento distribuido. sus paper dieron origen a tecnolog铆as como Hadoop, Spark, Hbase, Cassandra. les dejo una buena infografia
https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/how-big-cloud-bigtable

Cloud Bigtable es ideal para almacenar grandes cantidades de datos con una latencia muy baja. Admite alta capacidad de procesamiento en lectura y escritura por lo que es una opci贸n ideal para aplicaciones operacionales y anal铆ticas incluyendo IoT (Internet de las Cosas) y an谩lisis de usuarios o de datos financieros. Se ofrece con la misma API de c贸digo abierto que HBase que es la base de datos nativa del proyecto Apache Hadoop.

Cuando Utilizar SQL: Cuando ya sabes la cantidad de usuarios que vas a tener y no vas a tener un crecimiento acelerado, tienes previsto el crecimiento.

Cuando Utilizar NoSQL: Cuando la base da datos es much铆sima, los picos son muy altos y el crecimiento muy acelerado.

Cloud Bigtable es un servicio de base da datos NoSQL que avanza a Petabytes si es necesario 馃槻

Me encanta hasta ahora este curso, muy interesante!

SQL y NoSQL son dos tipos de bases de datos que tienen diferentes enfoques para almacenar y acceder a los datos.

SQL, o Structured Query Language, es un lenguaje de consulta est谩ndar para bases de datos relacionales. Las bases de datos relacionales almacenan datos en tablas, que est谩n compuestas por filas y columnas. Cada fila representa una entidad, como un cliente o un producto, y cada columna representa un atributo de esa entidad, como el nombre o el precio.

NoSQL, o No-Relational Database, es un t茅rmino general para las bases de datos que no siguen el modelo relacional. Las bases de datos NoSQL se utilizan para almacenar datos de diferentes tipos y estructuras, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Las principales diferencias entre SQL y NoSQL son las siguientes:

Modelo de datos: Las bases de datos SQL utilizan un modelo de datos relacional, mientras que las bases de datos NoSQL utilizan diferentes modelos de datos, como documentos, clave-valor, gr谩ficos o columnas anchas.
Lenguaje de consulta: Las bases de datos SQL utilizan el lenguaje SQL para consultar los datos, mientras que las bases de datos NoSQL utilizan diferentes lenguajes de consulta.
Desempe帽o: Las bases de datos NoSQL suelen ofrecer un mejor rendimiento para consultas de datos no relacionales, mientras que las bases de datos SQL suelen ofrecer un mejor rendimiento para consultas de datos relacionales.
Flexibilidad: Las bases de datos NoSQL son m谩s flexibles que las bases de datos SQL, ya que no requieren que los datos se estructuren de una manera espec铆fica.
Escalabilidad: Las bases de datos NoSQL suelen ser m谩s escalables que las bases de datos SQL, ya que se pueden distribuir en m煤ltiples servidores.
驴Cu谩ndo usar SQL?

Las bases de datos SQL son una buena opci贸n para aplicaciones que requieren un alto rendimiento para consultas de datos relacionales. Las bases de datos SQL tambi茅n son una buena opci贸n para aplicaciones que requieren una integridad referencial estricta.

驴Cu谩ndo usar NoSQL?

Las bases de datos NoSQL son una buena opci贸n para aplicaciones que requieren flexibilidad, escalabilidad o almacenamiento de datos no relacionales. Las bases de datos NoSQL tambi茅n son una buena opci贸n para aplicaciones que requieren un alto rendimiento para consultas de datos no relacionales.

Aqu铆 hay algunos ejemplos de c贸mo se utilizan SQL y NoSQL:

SQL se utiliza a menudo para aplicaciones de gesti贸n de clientes, como sistemas de ventas y CRM.
NoSQL se utiliza a menudo para aplicaciones de big data, como an谩lisis de datos y procesamiento de transacciones en l铆nea (OLTP).
SQL se utiliza a menudo para aplicaciones web, como sitios de comercio electr贸nico y blogs.
NoSQL se utiliza a menudo para aplicaciones m贸viles, como aplicaciones de redes sociales y juegos.
En 煤ltima instancia, la mejor manera de decidir si usar SQL o NoSQL es evaluar las necesidades espec铆ficas de su aplicaci贸n.

Bigtable es una base de datos NoSQL distribuida y de alto rendimiento desarrollada por Google. Se utiliza para almacenar y gestionar grandes cantidades de datos, siendo especialmente adecuada para aplicaciones que requieren una escalabilidad masiva y un alto rendimiento, como aplicaciones web a gran escala y an谩lisis de datos en tiempo real.

SQL vs NoSQL 驴Cu谩l elegir?

Ambos estilos de almacenamiento nos definen a la informaci贸n y dependiendo de su sujeto (PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch, etc.), nos permitir谩n crear servicios / soluciones / productos bajo ciertos contextos.
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El uso de SQL, mediante una base de datos relacional, se sugiere cuando la informaci贸n ser谩 almacenada en registros o categorizadas.
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Por su parte, el uso de NoSQL, mediante una base de datos documental por ejemplo, sugiere cuando la informaci贸n ser谩 concentrada en vol煤menes e interesa su incremento en estructura m谩s que en registros.
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Por 煤ltimo, cada base de datos abstrae un concepto y engine diferente permitiendo generar alta viabilidad de nuestra informaci贸n y su costo ser谩 evaluado mediante la capacidad, transacci贸n de lectura / escritura y de su latencia.
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La latencia es un t茅rmino de red para describir el tiempo total que tarda un paquete de datos, es decir, latencia = retraso.