EP Computación Científica

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Mejora de procesamiento, almacenamiento y lectura de datos mediante la implementación de servicios y componentes en una arquitectura personalizada en un ambiente cloud de Azure para el área de Data y Fidelización de la Universidad UTEC
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Palomino Ñaupari, Daniel Alcides; Guzman Rea, Omar Stevenson
Demuestra la implementación de un nuevo tipo de arquitectura, una arquitectura cloud personalizada que va a satisfacer las necesidades del área, ayudando a realizar una gestión ordenada y jerarquizada de los recursos y servicios. Así mismo en la introducción de este trabajo de suficiencia profesional se presenta la primera metodología con la que se trabajó habitualmente, también se menciona conceptos importantes de la nueva arquitectura los cuales nos ayudaran a entender los elementos que estamos mejorando de la arquitectura de trabajo antigua, y analiza cómo paso a paso se van conectando estos recursos para al final mostrar la arquitectura nueva que se está implementada. Además, analiza la implementación del Data Lakehouse, parte importante de la arquitectura nueva, que mejora el almacenamiento de los datos de manera ordenada y eficiente usando una biblioteca especial del lenguaje Python, que permite procesar datos en clústeres dando así inicio a una nueva forma de trabajo efectiva y de costos controlados.