Big Data

Big Data

1. Teorema CAP: Consistency, Avaliability, Partition tolerance

   • Conceitos
     • Consistência: uma leitura em qualquer um dos nodos de um sistema retorna como resultado a mesma informação
     • Disponibilidade: requisições de leitura e escrita sempre serão reconhecidas e respondidas
     • Tolerância a partições: o cluster pode suportar falhas na comunicação que o dividam em multiplas partições
   • NoSQL
     • Dados podem ficar indisponíveis: Consistência + Tolerância a Particição
     • DAdos podem ficar inconsistêtentes: Teremos a disponibilidade e a tolerância a partição
     • Próxima(atual) geração de banco de dados
     • Aborda alguns dos pontos: ser não-relacional, distribuido, de código aberto e escalável horizontalmente
     • A intenção original tem sido bancos de dados modernos escaláveis na/para web.
     • O movimento começou no início de 2009 e está crescendo rapidamente
     • Big Data e NoSQL são conceitos que se complementam
     • Diferença entre os tipos de Banco de Dados
       • Relacionais/ACID
         • Atomicidade
         • Consistência
         • Isolamento
         • Duravel
       • NoSQL
         • Basically Available/Disponibilidade Básica: Os nos do ambiente podem ficar indisponíveis
         • Soft state: Estado volátil, que muda ao longo do tempos
         • Eventual consistency/Consistência Eventual

2. Volume dos dados

3. Velicidade:com que os dados são gerados

4. Variedade: dos dados gerados, que está relacionado aos tipos: Textos, videos, audios e etc

5. Veracidade: informações corretas (No fake news)

6. Valor: que vai gerar algum retorno

7. "Obter uma resposta rápida é mais importante do que obter uma resposta correta"