From 496fd808f4b909e96c96e94a6e269bd1dadf0aec Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Karen Alicia Gonzalez <139096869+KALGonzalez@users.noreply.github.com> Date: Thu, 17 Apr 2025 22:53:41 -0600 Subject: [PATCH] Correccion de Error Ortografico MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Cambie en la seccion de Data Mart de (el término en castellano no se utiliza) a (término que no suele traducirse al español) y Infraestucture a Infrastructure. --- 08-cloud/cloud-computing.es.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/08-cloud/cloud-computing.es.md b/08-cloud/cloud-computing.es.md index 7623a40..13ebdb5 100644 --- a/08-cloud/cloud-computing.es.md +++ b/08-cloud/cloud-computing.es.md @@ -17,7 +17,7 @@ En esencia, el cloud computing permite a las organizaciones y a los individuos u Hay tres modelos principales de servicios en la nube: -- **Infraestructura como servicio** (*IaaS*, *Infraestructure as a Service*): Proporciona acceso a recursos de infraestructura básicos, como servidores virtuales, almacenamiento y redes. En este tipo de servicio, básicamente obtenemos una parte de una(s) computadora(s) gigante(s) en la nube. Es como alquilar solo el hardware de una computadora. Aquí, nosotros somos responsables de administrar todo, como instalar sistemas operativos y programas. Puede ser muy flexible, como si estuviéramos construyendo nuestra propia casa y eligiendo cada detalle. Ejemplos son servicios como Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure. +- **Infraestructura como servicio** (*IaaS*, *Infrastructure as a Service*): Proporciona acceso a recursos de infraestructura básicos, como servidores virtuales, almacenamiento y redes. En este tipo de servicio, básicamente obtenemos una parte de una(s) computadora(s) gigante(s) en la nube. Es como alquilar solo el hardware de una computadora. Aquí, nosotros somos responsables de administrar todo, como instalar sistemas operativos y programas. Puede ser muy flexible, como si estuviéramos construyendo nuestra propia casa y eligiendo cada detalle. Ejemplos son servicios como Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure. - **Plataforma como servicio** (*PaaS*, *Platform as a Service*): Ofrece un entorno de desarrollo y ejecución para que los desarrolladores construyan, implementen y gestionen aplicaciones sin preocuparse por la infraestructura subyacente. Este servicio es como si nos diesen un lugar en la nube para construir nuestra casa, pero ya tenemos algunas herramientas y materiales específicos listos para usar. Podemos construir aplicaciones usando esas herramientas sin preocuparnos por la infraestructura básica. Es como si alguien nos diera un kit de construcción para hacer nuestra casa en lugar de tener que diseñar cada pieza nosotros mismo. Ejemplos incluyen Google App Engine y Heroku. - **Software como servicio** (*SaaS*, *Software as a Service*): Ofrece aplicaciones completas a través de la nube. Los usuarios pueden acceder y utilizar el software a través de un navegador web sin necesidad de instalar o mantenerlo localmente. Con SaaS, en realidad no tenemos que construir nada. Es como si ya tuviéramos una casa completamente amueblada y lista para vivir. Solo necesitamos entrar y empezar a vivir. En lugar de instalar programas en nuestro ordenador, accedemos a ellos a través de Internet. Por ejemplo, como sucede en Gmail o Google Docs. No necesitamos preocuparnos por las cosas técnicas, solo usar lo que está ahí. @@ -65,6 +65,6 @@ Un **almacén de datos** (*Data Warehouse*) es un sistema centralizado que recop #### Data mart -Un **data mart** (el término en castellano no se utiliza) es una versión más pequeña de un Data Warehouse. Está diseñado para atender las necesidades específicas de un departamento o grupo de usuarios dentro de una organización. Los Data Marts contienen una porción de los datos del Data Warehouse y están optimizados para un área de negocio particular. Son útiles para permitir a los usuarios acceder y analizar datos relevantes de manera más eficiente y específica. Los Data Marts pueden ser independientes o extraídos del Data Warehouse principal. +Un **data mart** (término que no suele traducirse al español) es una versión más pequeña de un Data Warehouse. Está diseñado para atender las necesidades específicas de un departamento o grupo de usuarios dentro de una organización. Los Data Marts contienen una porción de los datos del Data Warehouse y están optimizados para un área de negocio particular. Son útiles para permitir a los usuarios acceder y analizar datos relevantes de manera más eficiente y específica. Los Data Marts pueden ser independientes o extraídos del Data Warehouse principal. -La principal diferencia entre un data lake y un data warehouse tiene que ver con el formato en el que se procesan y almacenan los datos. En un almacén de datos siempre encontraremos datos estructurados y preprocesados, y en un lago, no. Tomar la decisión sobre qué tecnología implantar dependerá del tipo de datos en el que trabajemos y la frecuencia con la que se actualizarán. Un data warehouse es un entorno más analítico, y no está destinado a consultas ni actualizaciones frecuentes. \ No newline at end of file +La principal diferencia entre un data lake y un data warehouse tiene que ver con el formato en el que se procesan y almacenan los datos. En un almacén de datos siempre encontraremos datos estructurados y preprocesados, y en un lago, no. Tomar la decisión sobre qué tecnología implantar dependerá del tipo de datos en el que trabajemos y la frecuencia con la que se actualizarán. Un data warehouse es un entorno más analítico, y no está destinado a consultas ni actualizaciones frecuentes.