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DynamoDB y Bigtable comparten el análisis financiero como un caso de uso, la forma en que manejan y almacenan los datos es diferente. DynamoDB modela datos como clave-valor y documentos, mientras que Bigtable es un almacén de columnas anchas. Para casos de uso de bajo rendimiento, esta distinción podría ser trivial en última instancia. Cuando la arquitectura tiene que escalar a miles de millones de transacciones por día, la elección del modelo de datos se vuelve fundamental y críticamente importante.

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AWS
Inicialmente, los usuarios lanzan un conjunto de nodos y los aprovisionan, luego de lo cual cargan datos y realizan un análisis. Como parte de un ecosistema más amplio de Amazon Web Services (AWS), el servicio de almacenamiento de datos Redshift ofrece varias funciones. Por ejemplo, los usuarios pueden exportar datos hacia y desde su lago de datos e integrarse con otras plataformas como Salesforce, Google Analytics, Facebook Ads, Slack, Jira, Splunk y Marketo. El servicio de almacén logra un alto rendimiento y un almacenamiento eficiente mediante el almacenamiento en columnas, la compresión de datos y los mapas de zonas.

GCP - Google Big Query

BigQuery es un almacén de datos de múltiples nubes sin servidor ofrecido por Google. El servicio puede analizar rápidamente terabytes a petabytes de datos.

A diferencia de Redshift, BigQuery no requiere aprovisionamiento inicial y automatiza varias operaciones de back-end, como la replicación de datos o el escalado de recursos informáticos. Cifra los datos en reposo y en tránsito automáticamente.

La arquitectura de BigQuery consta de varios componentes. Borg es la parte informática general, mientras que Colossus es el almacenamiento distribuido. El motor de ejecución se llama Dremel y Júpiter es la red.

Azure
Azure Synapse Analytics es un almacén de datos basado en la nube ofrecido por Microsoft. El servicio reúne el almacenamiento de datos, la integración de datos y el análisis de big data a través de una única interfaz de usuario (UI).

Los usuarios pueden ingerir datos de casi 100 conectores nativos mediante la creación de procesos ETL/ELT en un entorno sin código. Los usuarios también se benefician de la inteligencia artificial (IA) integrada y las herramientas de inteligencia comercial , que incluyen Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services y Power BI. Las herramientas de inteligencia se pueden aplicar fácilmente en diversos conjuntos de datos, incluidos los de los productos Dynamics 365, Office 365 y SaaS.

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SimpleDB de Amazon, Azure Tables de Microsoft y Cloud BigTable de Google, son servicios cloud de base de datos NoSQL.

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SimpleDB de Amazon, Azure Tables de Microsoft y Cloud BigTable de Google, son servicios cloud de base de datos NoSQL.

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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.

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AWS:
DynamoDB es una base de datos NoSql completamente administrada que ofrece almacenamiento de valores clave y documentos de gran escala y bajo costo. DynamoDB admite índices principales y varios índices secundarios en documentos de hasta 400 KB de tamaño. El servicio replica automáticamente los datos en tres instalaciones en una sola región de AWS.

AZURE:
Azure tiene varias opciones de NoSQL. Cosmos DB es la base de datos insignia de alto rendimiento y alta disponibilidad de Azure. CosmosDB admite varias API de bases de datos, incluidos documentos (SQL), gráficos (Gremlin), Mongo DB, Cassandara, Etcd y almacenes de pares de valores clave (tablas). El servicio admite la creación automática de índices (no es necesario definir índices secundarios) y viene con un conjunto completo de niveles de coherencia. Cosmos DB replicará automáticamente los datos en cualquier región admitida y es posible definir políticas de conexión que aseguren que los clientes se conecten a la instancia disponible más cercana.

GCP:
Big Query es el almacén de datos a escala de petabytes totalmente administrado de Google. Los datos se cargan a través de un trabajo o mediante una API de transmisión. Streaming utilizado para análisis casi en tiempo real o para transmitir datos a otras regiones. El cliente paga por el almacenamiento que usa, la cantidad de consultas y la cantidad de inserciones de transmisión. Los datos almacenados en Big Query se replican automáticamente en los centros de datos de una sola región.