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Fortalezas:

Herramientas como Google BigQuery, Google Cloud Storage y Google Dataprep para análisis y almacenamiento de Big Data.

Enfoque en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, con servicios como TensorFlow.

Uso de servicios gerenciados como Cloud Dataproc para facilitar la implementación de clústeres Hadoop y Spark.

Escalabilidad y rendimiento en el procesamiento masivo de datos.

Debilidades:

Menos presencia en el mercado empresarial en comparación con AWS y Azure.

Algunos usuarios pueden encontrar que la oferta de servicios específicos puede ser más limitada.

Grupo 1

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Fortalezas:

Servicios como Azure HDInsight, Azure Data Lake Storage, y Azure Databricks para análisis y procesamiento de Big Data.

Fuerte integración con herramientas de Microsoft como SQL Server y Power BI.

Ofrece soluciones híbridas que permiten la integración con entornos locales.

Uso extendido en entornos empresariales que ya utilizan tecnologías Microsoft.

Debilidades:

La interfaz de usuario puede ser diferente para aquellos que no están familiarizados con el ecosistema Microsoft.

Grupo 1

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Azure ofrece Azure Synapse Analytics, que consulta bases de datos estructuradas y Apache Spark para datos no estructuradas

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Enfoque de innovación y adaptación a nuevas tecnologías.

Bigquery - Tensorflow

Red Global de Alto rendimiento

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Es un servicio de procesamiento de datos distribuido basado en Apache Hadoop y Apache Spark.

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1. Infraestructura como Servicio (IaaS) - Ejemplo: Amazon Web Services EC2

Descripción: IaaS provee infraestructura informática básica: servidores, almacenamiento y redes en un modelo de nube. Los usuarios tienen control completo sobre la infraestructura virtualizada, pero deben gestionar la instalación, configuración y mantenimiento del software, incluyendo sistemas operativos y aplicaciones.

Responsabilidades del Usuario: Administración de sistemas operativos, software de aplicación, seguridad, y escalabilidad.

Uso Típico: Ideal para usuarios que necesitan un control detallado sobre sus entornos de TI pero desean evitar el costo y la complejidad de la infraestructura física.

2. Plataforma como Servicio (PaaS) - Ejemplo: Microsoft Azure App Services

Descripción: PaaS proporciona un entorno de desarrollo y despliegue en la nube, incluyendo herramientas de desarrollo, infraestructura de aplicaciones y servicios de soporte. Los usuarios pueden concentrarse en el desarrollo y la gestión de aplicaciones sin preocuparse por la infraestructura subyacente.

Responsabilidades del Usuario: Desarrollo, implementación y gestión de aplicaciones. La infraestructura y ciertos aspectos de la seguridad son manejados por el proveedor.

Uso Típico: Adecuado para desarrolladores que quieren construir y desplegar aplicaciones rápidamente sin gestionar la infraestructura subyacente.

3. Software como Servicio (SaaS) - Ejemplo: Google Workspace

Descripción: SaaS ofrece software completo y funcional a través de internet. Los usuarios acceden a aplicaciones basadas en la nube a través de un navegador, sin instalar ni mantener ningún software.

Responsabilidades del Usuario: Básicamente, ninguna en términos de gestión de infraestructura o desarrollo de aplicaciones. Los usuarios simplemente acceden y utilizan el software.

Uso Típico: Ideal para necesidades de software estándar, como correo electrónico, herramientas de colaboración y CRM, donde la personalización y el control de infraestructura no son críticos.

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Ofrece almacenamiento de datos a escala para analizar grandes conjuntos de datos.

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Fortalezas:

Amplia variedad de servicios Big Data, incluyendo Amazon EMR (Elastic MapReduce), Amazon Redshift, Amazon S3, y otros.

Escalabilidad y flexibilidad para adaptarse a diferentes cargas de trabajo.

AWS Glue facilita la preparación y transformación de datos.

Integración con herramientas populares de código abierto como Apache Hadoop, Spark, y Hive.

Debilidades:

Puede haber una curva de aprendizaje para usuarios nuevos.

Algunos usuarios encuentran que los costos pueden ser complicados de prever y gestionar.

Grupo 1

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Almacenamiento escalable para datos no estructurados y estructurados.

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Realizar una investigacion / comparacion de los 3 principales servicios de Cloud desde un enfoque de Big Data.

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Plataforma de análisis basada en Apache Spark para procesamiento de datos a gran escala.