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Estado del arte de la tendencia de la ciencia de datos aplicada a la administración de redes de computadores.
This article will show the state of art about data
science applied to computational networks.
For this work, the analysis was realized by the
studies and the applications related, besides,
success and fail study cases, theories, guide lines,
tools, and so on used to data science.
The research question is, if the data science
analysis can be used to help to better decisions, by
of trending in technological infrastructure that
showed in their output data.
The scientific methodology is the procedure
investigative used essentially in the creation of
knowledge based on the science, the same that has
been used in this article
The results finded showed an increase of
measures of output data, especially in nodes of
data centers in their internal measures and
interactions each other’s. Also, worth highlighting
is business applications existed to optimize and
centralize information for a better manage by
techniques of data science when a millions of data
must be evaluated.
Finally, one of the results is the growing of
data is significant, because by the analysis of
many data showed new relationships that before
were not be considerated, by example: the CPU
temperature and data management to got a better
efficiently of power.Este artÃculo determinará el estado del arte de la
ciencia de datos aplicada a redes computacionales.
Para el análisis se toman en cuenta los
estudios y aplicaciones realizadas, casos de éxito
o fracaso, los lineamientos teóricos generales,
directrices y herramientas particulares del análisis.
El análisis de la ciencia de los datos permite
obtener una estrategia para tomar decisiones más
acertadas, en base a tendencias en el uso de la
infraestructura computacional.
La metodologÃa cientÃfica es el procedimiento
investigativo utilizado esencialmente en la
creación de conocimiento basado en las ciencias,
el mismo que se ha utilizado en este artÃculo.
El resultado final indica que existe un
incremento en la toma de datos en los nodos que
conforman los data centers, tanto en sus
componentes internos como en las
interconexiones. Cabe destacar que también ya
existen diferentes aplicaciones comerciales que
permiten optimizar, centralizar la información
para los diferentes administradores de estas
plataformas, y proyectar su comportamiento,
utilizando técnicas de ciencias de datos, para el
cálculo de grandes cantidades de variables.
Se encuentra que el crecimiento de datos a
analizarse es relevante, la adquisición de nuevos
datos permite encontrar nuevas relaciones
causales que anteriormente no se consideraban,
por ejemplo, la temperatura del CPU no era
considerada como factor determinante para la
administración, pero ahora este es un factor clave
que suma al análisis de consumo energético en
ambientes corporativos