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Título: Propuesta de una guía de adopción en un Data Lake enmarcando los aspectos importantes de Cloud Computing. Caso de estudio: Federación de Organizaciones Populares Peninsulares FOPOPE
Director: Quirumbay Yagual, Daniel Iván
Autor: Balón De La Cruz, Mayra Lilibeth
Palabras clave: ANÁLISIS DE DATOS;ALMACENAMIENTO EN LA NUBE;CLOUD COMPUTING;DATA LAKE
Fecha de publicación: 13-oct-2022
Editorial: La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena. 2022
Citación: Balón De La Cruz, Mayra Lilibeth (2022). Propuesta de una guía de adopción en un Data Lake enmarcando los aspectos importantes de Cloud Computing. Caso de estudio: Federación de Organizaciones Populares Peninsulares FOPOPE. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 104p.
Resumen: La presente propuesta tecnológica estableció como finalidad la elaboración de una guía de adopción de un Data Lake enmarcando los aspectos importantes de Cloud Computing en la Federación de Organizaciones Populares Peninsulares (FOPOPE), debido a que la Federación y sus Organizaciones filiales efectuaban un el proceso dentro de la organización en el departamento de archivística y sus respectivos almacenamiento de datos de manera local, lo que causaba que al momento de analizar dichas bases de datos estructuradas así mismo no estructuradas que maneja la institución se tornaba difícil obtener reportes esenciales para una buena toma de decisiones ya que estas no le permitían visualizar de manera ágil, rápida y sencilla sus datos que por ende no brindaba soporte y control a los directivos, llevándolos a un manejo inapropiado de datos, incluso pérdidas de información relevantes e importantes para el correcto funcionamiento Es por ello para lograr este objetivo y tener conocimiento de cómo viabilizar un estudio para el servicio de Cloud Computing de Data Lake se utilizó un conjunto de Servicios de diferentes proveedores y a su vez para la realizar una comparación entre las mismas para dar solución al problema en la federación. Se utilizó Microsoft Azure, como línea base Data Lake Storage Gen 2 así mismo Data Factory para la debida orquestación de almacenamiento de datos, Azure Data Bricks para el respectivo análisis de datos y Power Bi para su respectiva visualización. Como segundo proveedor se utilizó a Google Cloud Platform, como línea base Google Cloud Storage, para la correcta orquestación de datos se utilizó el servicio de Data Cloud Composer y Cloud Data Proc para el análisis. Como tercer proveedor se utilizó Amazon Web Service (AWS), Como línea base se utilizó a Data Lake S3, AWS Glue Con Data Pipeline para su respectiva orquestación de datos. Además, se consideró como base la metodología del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), ya que este enfoque se basa en la implementación de una guía para realizar y para personas que deseen adquirir dicho servicio que quiera en la nube, Así mismo la metodología está basada en 4 fases esta permite realizar un proceso de establecer el nivel de amenaza viable y sus respectivos riesgos con un sistema TIC.
URI: https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/8685
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