Nube de datos
Las bases de datos almacenan un conjunto de datos en filas y columnas. Toda la información no estructurada que se recoge de los clientes puede almacenarse en bases de datos de forma estructurada. Por lo general, se denomina sistema de gestión de bases de datos, donde se puede acceder, organizar, supervisar y gestionar fácilmente los datos recopilados.
Los sistemas de gestión de datos están diseñados para manejar grandes conjuntos de datos sin problemas, y muchos usuarios pueden trabajar en el SGBD al mismo tiempo sin que se produzcan errores o perturbaciones. Pueden compartir fácilmente su trabajo con un gran número de personas y realizar cualquier acción. Las opciones de compartición en él tienen algunas inconsistencias cuando dos usuarios cambian el mismo conjunto de datos simultáneamente.
Puedes considerarlo hasta que no sea suficiente para satisfacer tus necesidades de gestión de bases de datos. Proporciona mucha flexibilidad, es fácil de configurar, y puede tener características sobresalientes para manejar los datos de sus usuarios.
Considere que tiene una pequeña empresa, y que lleva un registro de las compras de los clientes. Por ejemplo, cada vez que un cliente compra algo, usted lo incluye como un registro en su base de datos. Esto significa que obtendrás información completa de esos clientes, qué producto compra, cuántos y a qué precio. Esta operación se denomina ‘Crear’.
Base de datos del espacio de trabajo de Google
BigTable no es una base de datos relacional. No admite uniones ni consultas ricas de tipo SQL. Cada tabla es un mapa multidimensional disperso. Las tablas están formadas por filas y columnas, y cada celda tiene una marca de tiempo. Puede haber varias versiones de una celda con diferentes marcas de tiempo. La marca de tiempo permite realizar operaciones como “seleccionar ‘n’ versiones de esta página web” o “eliminar celdas que son más antiguas que una fecha/hora específica”.
Para gestionar las enormes tablas, Bigtable divide las tablas en los límites de las filas y las guarda como tabletas. Una tableta ocupa unos 200 MB, y cada máquina guarda unas 100 tabletas. Esta configuración permite que las tabletas de una sola tabla se repartan entre muchos servidores. También permite equilibrar la carga de forma precisa. Si una tabla recibe muchas consultas, puede desprenderse de otras tabletas o trasladar la tabla ocupada a otra máquina que no esté tan ocupada. Además, si una máquina se cae, una tabla puede repartirse entre muchos otros servidores para que el impacto en el rendimiento de cualquier máquina sea mínimo.
Google bigtable
Los despliegues híbridos son útiles cuando tienes aplicaciones en la nube que necesitan acceder a bases de datos locales o viceversa. Por ejemplo, si está realizando análisis de marketing en las instalaciones y necesita acceder a las bases de datos de clientes alojadas en la nube.
BigQuery es un almacén de datos totalmente gestionado y sin servidor. Puede utilizarlo para realizar análisis de datos a través de SQL y consultar datos en streaming. Este servicio incluye un servicio de transferencia de datos integrado para ayudarle a migrar datos desde recursos locales, incluido Teradata.
Cloud SQLCloud SQL es una buena opción cuando se necesitan capacidades de bases de datos relacionales pero no se necesita una capacidad de almacenamiento superior a 10TB ni más de 4000 conexiones simultáneas. También es necesario tener experiencia en la gestión local.
Cloud SpannerCloud Spanner es una buena opción cuando planea utilizar grandes cantidades de datos (más de 10TB) y necesita consistencia transaccional. También es bueno si desea utilizar la fragmentación para obtener un mayor rendimiento y accesibilidad.
Si necesita almacenar datos no estructurados en documentos JSON, Cloud Datastore es la opción recomendada. En cambio, si necesita almacenar datos estructurados, en cuyo caso se recomienda Cloud Spanner.
Google cloud sql
El objetivo de la personalización es comprar generaciones de CPU que ofrezcan el mejor rendimiento por dólar, no el rendimiento absoluto. No está claro cómo se mide esto, pero es probable que incorpore los costes de funcionamiento de todo el servidor, y el consumo de energía de la CPU podría ser un factor importante[43] Los servidores a partir de 2009-2010 consistían en sistemas abiertos a medida que contenían dos procesadores (cada uno con varios núcleos[44]), una cantidad considerable de RAM repartida en 8 ranuras DIMM que albergaban DIMM de doble altura, y al menos dos unidades de disco duro SATA conectadas a través de una fuente de alimentación de tamaño ATX no estándar[45] Los servidores eran abiertos para que cupieran más servidores en un rack. Según CNET y un libro de John Hennessy, cada servidor tenía una novedosa batería de 12 voltios para reducir costes y mejorar la eficiencia energética[44][46].
Desde el punto de vista del centro de datos, la red comienza en el nivel del rack, donde los racks de 19 pulgadas se fabrican a medida y contienen de 40 a 80 servidores (de 20 a 40 servidores de 1U a cada lado, mientras que los nuevos servidores son sistemas de montaje en rack de 2U.[54] Cada rack tiene un conmutador Ethernet). Los servidores se conectan mediante un enlace Ethernet de 1 Gbit/s al conmutador de la parte superior del rack (TOR). A continuación, los conmutadores TOR se conectan a un conmutador de clúster de gigabits mediante enlaces ascendentes de varios gigabits o de diez gigabits[55]. Los propios conmutadores de clúster se interconectan y forman el tejido de interconexión del centro de datos (probablemente utilizando un diseño de libélula en lugar de una disposición clásica de mariposa o mariposa aplanada[56]).
