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DB Azure - Coggle Diagram

- - - - SQL
      - Mongo DB
      - Cassandra
      - Tables
      - Gremlin
  - - - Datos SQL
      - Datos no SQL
        
        grafos
        
        JSON
        
        XML
    - - Azure Database Migration Service: Es un servicio de migración con poco tiempo de inactividad
      - Microsoft Data Migration: Para conocer los requerimientos de la migración y adaptar nuestra DB a lo requerido antes de la migración
- - - - Alta disponibilidad sin coste
      - Rendimiento predecible y pago por uso
      - Escalabilidad inmediata
      - Seguridad de la información confidencial
      - Copias de seguridad
  - - - Alta disponibilidad, superior a la local y sin costo agregado
      - Precios predecibles en base al plan de costos elegido
      - Escalabilidad y elasticidad
      - Copias de seguridad y durabilidad de 35 días
      - Seguridad con cifrado de disco y SSL en red
    - - Servidor único
        
        Básico, General y Optimizado para memoria
        
        Tiene las ventajas comunes
        
        Solo paga por lo que usa y no requiere mucha administración por lo que se puede enfocar en el desarrollo
      - Hiperscale Citus
        
        Se basa en un escalado horizontal ya que distribuye las solicitudes en múltiples VM. Se basa en dar mayor agilidad de respuesta ante conjuntos masivos de datos y tiene almacenamiento superior a los 100GB
        
        Tiene opción multiinquilino y cargas de trabajo transaccionales
        
        Requiere cambios mínimos por el uso del Citus
- - - - Antes conocido como Warehouse. Es un servicio ilimitado de procesamiento de macro datos empresariales y puede ser sin servidor o con aprovisionamiento. Sirve para ingerir, preparar, administrar y servir datos
    - - Servidor de código abierto empresarial, se pueden incluir marcos de código abierto y crear clousters como Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Kafka, Apache HBase, Apache Storm y Maching Laerning Services. Incluye almacenamiento, IA, IoT, cargas de datos, extracción y transformación
    - - Se puede implementar con IA y Apache Spark para el procesamiento de macrodatos. Ocupa Python, Scala, R, Java y SQL. Puede ocupar TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn
    - - Evitamos configurar la infraestructura y solo hacemos solitudes para transformar los datos y extraer ideas valiosas. SOlo se paga por el tiempo que ejecuta las solicitudes