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Data Warehousing:

AWS

RedShift: Utiliza una arquitectura de procesamiento paralelo masivo (MPP) para distribuir datos en varios nodos, lo que permite ofrecer un rendimiento rápido en consultas y análisis de grandes volúmenes de datos estructurados a gran escala. Además, ofrece funciones avanzadas de automatización, optimización inteligente y seguridad mejorada, lo que le convierte en una buena opción.

Azure

Synapse Analytics: anteriormente conocido como Azure SQL Data Warehouse. Combina almacenamiento de datos empresariales con capacidades de análisis de big data. Asimismo, Azure Synapse proporciona un portal unificado llamado Synapse Studio, crea un espacio de trabajo para la preparación de datos, la gestión de datos, la exploración de datos y el almacenamiento de dato.

GCP

BigQuery: Es multi-cloud data warehouse rentable y sin servidor ofrecido por Google. Las empresas lo utilizan para almacenar y consultar datos al permitir consultas SQL súper rápidas, que no requieren instalación, mantenimiento o administración de software. BigQuery también tiene capacidades integradas de inteligencia empresarial y aprendizaje automático que ayudan a los científicos de datos a crear y optimizar modelos de aprendizaje automático en datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Bases No Relacionales:

AWS

DynamoDB: Es un servicio de base de datos NoSQL totalmente administrado y de alta disponibilidad. Garantiza una latencia de rango de milisegundos a cualquier escala y admite estructuras de datos de documentos y valores clave. Además de las funciones principales de una base de datos, DynamoDB proporciona algunas funciones adicionales sorprendentes, como copias de seguridad, alta disponibilidad y escalabilidad para facilitar el trabajo de los desarrolladores.

Azure

Cosmos DB: Es otro servicio de base de datos NoSQL altamente disponible y escalable horizontalmente. Se conoce como un servicio de base de datos multi-modelo ya que permite modelar clave-valor, documentos, gráficos DBMS y en almacenes de columnas anchas. Asimismo, permite a los clientes desarrollar y distribuir instantáneamente sus aplicaciones en los centros de datos de Azure sin ninguna configuración previa. Por otro lado, está disponible en todas las regiones de Azure y replica sus datos en varios centros de datos de la red porque forma parte de Azure.

GCP

DataStore: Es una base de datos NoSQL creada para realizar la función de backend de aplicaciones globales y distribuidas que requieren una escalabilidad ilimitada, incluso de millones de escrituras por segundo. Utiliza un modelo de datos basado en entidades, lo cual tienen propiedades con valores. Cada entidad tiene una clave única asignada y se pueden realizar consultas utilizando filtros en propiedades específicas.

Firestore: Es una base de datos en la nube NoSQL flexible y escalable para almacenar y sincronizar datos. Utiliza un modelo de datos basado en documentos, donde los datos se almacenan en colecciones y los documentos son los elementos clave-valor en cada colección. Admite una sincronización en tiempo real y ofrece soporte fuera de línea para que pueda crear aplicaciones receptivas que funcionen independientemente de la latencia de la red o la conectividad a Internet.

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DATAWAREHOUSE:

AZURE synapse analytics

-Permite procesamiento de datos en tiempo real a través junto a stream analytics y datafactory

GCP bigquery

-Tiene mayor facilidad de uso sin necesidad de una administración detallada.

AWS redshift

-Ofrece escalabilidad masiva y mejor rendimiento que sus competidores

NO RELACIONAL:

AZURE CosmoDB

-Admite múltiples modelos de datos como documentos, grafos, etc

-Es globalmente distribuido permitiendo baja latencia y alta disponibilidad

GCP BigTable

-Alto rendimiento pero requiere mayor configuración.

-Ofrece escalabilidad horizontal.

AWS DynamoDB

-Tiene gran capacidad de manejar aplicaciones con alta demanda.

-Escalabilidad automática superior.

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Data Warehousing Services: Azure:

Azure Synapse Analytics: Anteriormente conocido como SQL Data Warehouse, es un servicio de análisis de datos escalable que combina almacenamiento y procesamiento. Ofrece integración con Power BI y Azure Machine Learning.

GCP:

BigQuery: Es un almacén de datos completamente administrado y altamente escalable que permite consultar grandes conjuntos de datos con un rendimiento rápido. Es conocido por su capacidad de procesar datos en tiempo real.

AWS:

Amazon Redshift: Un servicio de almacén de datos rápido y completamente administrado que está diseñado para consultas complejas en grandes conjuntos de datos. Se integra con otras herramientas de AWS como S3, Glue y Quicksight.

Comparativa entre servicios:

Costos: Los costos varían según el uso y las configuraciones, pero en general, BigQuery tiende a ser más económico para cargas de trabajo, mientras que Redshift y Synapse Analytics pueden ser más costosos para cargas de trabajo más grandes.

Escalabilidad: Todos los servicios ofrecen escalabilidad, pero Azure Synapse Analytics destaca por su integración con Azure Data Lake Storage Gen2.

Facilidad de Uso: BigQuery es conocido por su facilidad de uso y no requiere administración de clústeres, mientras que Redshift y Synapse Analytics pueden requerir más configuración y administración.

Servicios de Bases de Datos No Relacionales:

Azure:

Azure Cosmos DB: Es un servicio de base de datos globalmente distribuido y multimodelo que admite datos de documentos, clave-valor, grafo y columna ancha.

GCP:

Cloud Firestore: Una base de datos NoSQL de documentos que es escalable y completamente administrada.

AWS:

Amazon DynamoDB: Un servicio de base de datos NoSQL completamente administrado que ofrece escalabilidad y alto rendimiento. Puede utilizarse para aplicaciones web, móviles y de juegos.

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•Realizar una investigación de los principales servicios de Datawarehousing en Azure, GCP y AWS, y considerar una comparativa de los mismos. De igual modo se solicita profundizar en los servicios de bases no relacionales de AWS, GCP y Azure.