¿Cuál es la mejor opción de alojamiento para una empresa de big data?

GRAN ALOJAMIENTO DE DATOS: ¡No más un gran problema!

Con el avance y el crecimiento en el mundo de TI, hay más dispositivos en el mercado, más conexiones a Internet y, por lo tanto, la generación de una cantidad de datos que continúa disparándose.

Esta es BIG DATA, una colección de datos grandes y complejos que es difícil de procesar a través de técnicas tradicionales de bases de datos y software. Técnicamente, Big Data se encuentra al menos en Petabytes (1024 terabytes) que consta de miles de millones a billones de registros de diferentes fuentes como Web, Ventas, Redes Sociales, Datos Móviles, etc. Aunque es una tecnología que incluye herramientas y procesos que una organización requiere en manejar la gran cantidad de instalaciones de almacenamiento de datos.

Las empresas dedicadas de alojamiento de servidores ocupan un lugar importante en el proceso de análisis y almacenamiento de big data, y con frecuencia proporcionan ese espacio donde se almacenan los datos. Al asociarse con proveedores de software para proporcionar sus propias soluciones de big data, los servidores web tienen la oportunidad de aprovechar una parte del mercado global de más de $ 100 mil millones.

Las organizaciones necesitan mantener estos datos seguros, ya que estos grandes datos tienen el potencial de ayudar a las empresas a mejorar sus operaciones y tomar decisiones más rápidas e inteligentes. Más datos conducen a un análisis más preciso y, por lo tanto, a una toma de decisiones mucho más segura, que finalmente allana el camino a una mayor eficiencia operativa, reducciones de costos y riesgos reducidos. Este gran dato es muy útil en campos como Ciencia e Investigación, Sectores Gubernamentales y Privados, etc., que ayuda a revelar relaciones, dependencias y predecir varios resultados y comportamientos para analizar mejores resultados futuros.

Debido a estos grandes conjuntos de datos, las organizaciones enfrentan dificultades para crear, manipular y administrar estos datos. Las tres V, a saber, volumen, velocidad, variedad, son las principales características de Big Data. Con el escenario actual en línea en India, estos tres son los principales problemas de concentración. El crecimiento en los volúmenes de datos, las altas expectativas de los usuarios en cuanto a velocidad y tiempo de actividad, que rigen las diferentes variedades de datos, son temas que los proveedores de centros de datos en India enfocan en gran medida, lo que a su vez se logra mediante el enfoque basado en datos para la administración de operaciones de TI a través de Big Data Technologies. Aunque hay algunas compañías como RackBank® que proporcionan servidores dedicados en la India para Big Data, pero a las existentes les está yendo bien a través de la computación de alta densidad, tipos avanzados de metodologías de red y muchas otras formas eficientes. Con los avances en la computación en la nube, la consumerización de TI y el aumento de los datos, son solo las infraestructuras de DataCenter las que están ayudando a satisfacer las demandas comerciales actuales y están haciendo que Big Data no sea un gran problema.

Alojo mi sitio en Host4ASP.NET: el mejor servicio de alojamiento web ASP.NET durante casi un año. Creo que esta empresa satisfará sus necesidades. Su paquete comercial incluye espacio ilimitado en disco, cuentas de correo electrónico y transferencia mensual de datos. Además, supervisan los centros de datos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y realizan copias de seguridad del servidor con frecuencia, por lo que no tiene que preocuparse por la seguridad de sus datos. Por cierto, solo cuesta $ 9.95 al mes.

Actualmente, utilizamos Amazon y no tenemos quejas importantes. Sin embargo, Azure y Softlayer también tienen ofertas basadas en Hadoop.

More Interesting

Cómo conectar un proyecto de ciencia de datos con un proyecto de aplicación Django

¿Cómo se compara el programa inmersivo de ciencia de datos de la Asamblea General con los cursos de ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático / aprendizaje profundo de los MOOC?

¿Cuáles son las perspectivas laborales para un estudiante internacional después de una maestría en ciencia de datos o análisis de datos en los Estados Unidos?

¿Cuáles son las aplicaciones de la ciencia de datos y el aprendizaje automático en las industrias de petróleo y gas?

¿Quién debería hacer big data?

¿Qué pasó con el proyecto 'Estadístico automático', respaldado por Google, etc.?

¿Qué uso como formato de base de datos \ archivo para la canalización de datos de ciencia de datos?

No me gusta la minería de datos, pero estoy interesado en el aprendizaje automático, ¿debería seguir estudiando ML para estudios superiores?

¿Cuáles son las mejores bibliotecas y paquetes de Python para la ciencia de datos?

Al igual que Mathematica, ¿existen herramientas de código abierto capaces de integrar el conocimiento con nuestros datos?

¿Qué es el metanálisis y cómo se usa (si lo hay) en ciencia de datos?

¿Cuáles son algunos algoritmos de aprendizaje automático que todo estudiante de informática debe saber?

¿Cómo deben usarse los grandes datos?

¿Cuáles son algunos de los temas de investigación en el campo de Hadoop Framework?

¿Qué curso en línea debo hacer, aparte de R, para comenzar mi carrera en el campo del análisis de datos?