Descripción

El desarrollo de sistemas que requieren procesar grandes volúmenes de datos, o integrarse con software de analítica o machine learning, conlleva desafíos respecto a las técnicas y prácticas existentes de arquitectura de software. En particular, estos sistemas plantean nuevas perspectivas de atributos de calidad, patrones y tácticas de diseño, y arquitecturas de referencia, entre otros aspectos. El curso introduce los conceptos principales del paradigma de Big Data desde una perspectiva de arquitecturas de software. El objetivo es proporcionar los fundamentos técnicos de diferentes tipos de técnicas, almacenamiento, y motores de procesamiento para Big Data. Adicionalmente, se discutirá un rango de mecanismos tecnológicos y modelos de referencia para la construcción de soluciones Big Data.

Los principales contenidos a cubrir incluyen: Fundamentos de Big Data y consideraciones de adopción. Relación con cloud computing. Almacenamiento en disco y procesamiento batch. Map-Reduce. Ecosistema Hadoop y principales mecanismos. Tipos de almacenamiento NoSQL. MapReduce. Almacenamiento en memoria y procesamiento en tiempo real. Bulk Synchronous Parallel. Arquitectura Lambda. Relación con sistemas empresariales, y esquemas de integración. Modelo de ciclo de vida.