Aquí tienes un glosario detallado sobre términos de informática en la nube, diseñado para aclarar conceptos y ayudarte a navegar por el vasto mundo del cloud computing:
Migración de aplicaciones: Proceso de trasladar aplicaciones de un entorno informático a otro, comúnmente hacia la nube, para mejorar su disponibilidad y escalabilidad.
Modernización de aplicaciones: Actualización de sistemas heredados con tecnologías de nube para potenciar el rendimiento, la eficiencia y la innovación en las operaciones IT.
Inteligencia Artificial (IA): Capacidad de los sistemas informáticos para imitar la inteligencia humana, procesando y tomando decisiones basadas en datos.
IA frente a Aprendizaje Automático (ML): Mientras que la IA se refiere a máquinas que simulan la inteligencia humana, el ML es una rama de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin estar explícitamente programados.
Análisis de macrodatos: Proceso de examinar grandes volúmenes de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otras insights valiosas.
Herramientas de análisis de negocios: Conjunto de software que facilita la extracción de datos de múltiples fuentes empresariales para su análisis y transformación en información valiosa.
Herramientas de inteligencia empresarial (BI): Software que procesa grandes cantidades de datos para identificar tendencias y oportunidades de negocio a través del análisis de información estructurada.
Almacenamiento en caché: Técnica de almacenar temporalmente datos en un espacio de almacenamiento de alta velocidad para acceder rápidamente a ellos.
Nube: Red global de servidores remotos interconectados para almacenar, gestionar y procesar datos, ofreciendo servicios y aplicaciones a través de Internet.
Ampliación en la nube: Estrategia para gestionar picos de demanda de recursos en la nube desviando el exceso de tráfico hacia la nube pública desde una nube privada.
Informática en la nube: Modelo de entrega de servicios informáticos a través de Internet, permitiendo el acceso a recursos de computación virtualizados de manera flexible y bajo demanda.
Tipos de informática en la nube: Incluye Software como Servicio (SaaS), Infraestructura como Servicio (IaaS) y Plataforma como Servicio (PaaS), cada uno ofreciendo diferentes niveles de control y gestión de recursos en la nube.
Migración a nube: Proceso de mover recursos digitales, como aplicaciones y datos, de un entorno local a la nube para aprovechar sus beneficios en términos de escalabilidad, eficiencia y costo.
Proveedor de servicios en la nube: Empresa que ofrece servicios de computación en la nube a individuos o empresas, generalmente bajo un modelo de suscripción o pago por uso.
Mallas de PC: Conjuntos de computadoras en red que trabajan en conjunto para realizar tareas complejas, aprovechando el potencial de la computación distribuida.
Computer vision: Rama de la IA que dota a las máquinas de la capacidad para interpretar y comprender el contenido visual de imágenes y videos.
Contenedor: Paquete de software que incluye el código y todas sus dependencias, permitiendo que la aplicación se ejecute de manera rápida y confiable en diferentes entornos computacionales.
Gobierno de datos: Conjunto de prácticas y políticas destinadas a asegurar la gestión efectiva, la seguridad y la calidad de los datos dentro de una organización.
Integración de datos: Proceso de consolidar datos de distintas fuentes en una vista unificada, facilitando el análisis y la toma de decisiones basadas en datos completos y coherentes.
Lago de datos: Repositorio que almacena una vasta cantidad de datos brutos en su formato natural, listos para ser analizados y procesados según sea necesario.
Migración de datos: Traslado de datos desde un sistema de origen a otro destino, como parte de un proceso de actualización de sistemas o de adopción de nuevas plataformas tecnológicas.
Científicos de datos: Profesionales especializados en extraer conocimientos y patrones valiosos de conjuntos de datos complejos mediante técnicas analíticas y computacionales avanzadas.
Almacenamiento de datos: Sistema diseñado para almacenar, organizar y gestionar datos estructurados y semiestructurados de manera eficiente, permitiendo su rápida recuperación y análisis para la toma de decisiones empresariales informadas.
Seguridad de base de datos: Conjunto de herramientas, políticas y procedimientos destinados a proteger las bases de datos contra accesos no autorizados, pérdidas o corrupción de datos.
Particionamiento de bases de datos: Técnica que divide una base de datos en partes más pequeñas y manejables para mejorar su rendimiento y facilitar su mantenimiento.
Bases de datos: Sistemas que almacenan y organizan datos en formatos estructurados para facilitar su búsqueda, actualización y gestión.
Aprendizaje profundo (Deep Learning): Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para analizar patrones en datos, especialmente útil para procesar y aprender de grandes volúmenes de datos no estructurados.
DevOps: Metodología que integra a los equipos de desarrollo y operaciones para mejorar la colaboración y agilizar el ciclo de vida del desarrollo de software, desde la concepción hasta la entrega y soporte.
Proceso perimetral (Edge Computing): Procesamiento de datos realizado cerca del origen de los datos, en el «perímetro» de la red, para reducir la latencia y el ancho de banda necesario para enviar datos a la nube o al centro de datos.
Computación elástica: Capacidad de ajustar automáticamente los recursos informáticos disponibles según las necesidades de carga de trabajo en tiempo real, maximizando la eficiencia y minimizando los costos.
Reconocimiento facial: Tecnología de IA que identifica o verifica a una persona a partir de una imagen digital o un marco de video comparando y analizando patrones faciales.
Computación en malla (Grid Computing): Uso de una red de computadoras para trabajar juntas, operando como un supercomputador virtual para realizar tareas complejas que requieren grandes cantidades de procesamiento de datos o poder computacional.
Informática en la nube híbrida: Combinación de servicios de nube pública y privada con orquestación entre las plataformas, permitiendo a las empresas aprovechar lo mejor de ambos mundos para sus necesidades informáticas.
Infraestructura como Servicio (IaaS): Modelo de servicio en la nube que proporciona recursos informáticos virtualizados a través de Internet, como servidores, almacenamiento y redes, permitiendo a los usuarios escalar y personalizar sus entornos de TI según las necesidades.
Internet de las cosas (IoT): Red de objetos físicos, vehículos, edificios y otros ítems, dotados de sensores, software y conectividad a Internet, lo que les permite recopilar y intercambiar datos.
Lenguaje de programación Java: Lenguaje de programación de alto nivel, orientado a objetos y diseñado para tener la menor cantidad de dependencias de implementación posibles, lo que lo hace ideal para aplicaciones distribuidas en ambientes de red.
Java Spring Boot: Herramienta que facilita la creación de aplicaciones Spring, proporcionando una manera rápida y accesible para configurar aplicaciones basadas en Spring con dependencias mínimas.
Aprendizaje automático (Machine Learning): Subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de y hacer predicciones o decisiones basadas en datos.
Algoritmos de aprendizaje automático: Conjunto de reglas y técnicas utilizadas en el aprendizaje automático para procesar datos, identificar patrones y hacer predicciones sobre nuevos conjuntos de datos.
Microsoft Azure: Plataforma de servicios en la nube que ofrece una amplia gama de servicios de computación, almacenamiento, bases de datos, redes y software como servicio (SaaS), permitiendo a las empresas construir, desplegar y gestionar aplicaciones y servicios a través de centros de datos globales de Microsoft.
Middleware: Software que actúa como intermediario entre las aplicaciones y el sistema operativo, la red o la base de datos, facilitando la comunicación y la gestión de datos entre componentes de software distintos.
Desarrollo de aplicaciones móviles: Creación de software diseñado para ejecutarse en dispositivos móviles, aprovechando características específicas como la ubicación, el movimiento y la conectividad.
NoSQL: Categoría de sistemas de gestión de bases de datos que proporciona un mecanismo para el almacenamiento y la recuperación de datos que es modelado de forma diferente a las tablas relacionales utilizadas en las bases de datos relacionales. Estas bases de datos son especialmente útiles para manejar grandes volúmenes de datos dispersos y no estructurados, permitiendo escalabilidad horizontal y flexibilidad en la estructura de los datos.
Plataforma como Servicio (PaaS): Modelo de servicio en la nube que proporciona a los desarrolladores un entorno en línea para desarrollar, probar, ejecutar y gestionar aplicaciones sin la complejidad de construir y mantener la infraestructura típicamente asociada al proceso de desarrollo de aplicaciones.
PostgreSQL: Sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto conocido por su robustez, escalabilidad y cumplimiento de los estándares SQL, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de aplicaciones, desde pequeñas aplicaciones móviles hasta grandes sistemas empresariales.
Nube privada: Modelo de computación en la nube que ofrece un entorno de recursos informáticos exclusivo para una sola organización o negocio. Ofrece control, seguridad y personalización mejorados, pero requiere una mayor inversión inicial y gestión continua en comparación con las opciones de nube pública.
Nubes privadas y públicas frente a nubes híbridas: Una nube híbrida es una solución que combina entornos de nube privada y pública, permitiendo a las empresas elegir el entorno más adecuado para sus diferentes cargas de trabajo y datos, aprovechando tanto la seguridad y el control de la nube privada como la escalabilidad y la eficiencia de costes de la nube pública.
Nube pública: Servicios de computación en la nube ofrecidos a través de Internet por proveedores de servicios en la nube, disponibles para cualquier usuario o empresa que desee utilizar o comprar estos servicios. Se caracteriza por su flexibilidad, escalabilidad y modelo de pago por uso.
Computación cuántica: Tecnología emergente que utiliza las propiedades de la mecánica cuántica para realizar cálculos. Los computadores cuánticos, en teoría, pueden procesar ciertos tipos de cálculos mucho más rápidamente que los computadores tradicionales.
Cúbit: Unidad básica de información en computación cuántica, que puede existir en múltiples estados simultáneamente gracias al fenómeno de superposición, a diferencia de un bit clásico que solo puede ser 0 o 1.
Base de datos relacional: Tipo de base de datos que organiza los datos en tablas relacionadas entre sí. Cada tabla contiene filas y columnas, donde las filas representan registros y las columnas representan atributos. Este modelo facilita el acceso y la gestión de datos relacionados.
Escalado horizontal frente a escalado vertical: El escalado horizontal implica agregar más máquinas o instancias para manejar la carga de trabajo, mientras que el escalado vertical se refiere a agregar más potencia (como CPU o memoria) a una máquina existente.
Informática sin servidor (Serverless Computing): Modelo de computación en la nube en el que el proveedor de la nube administra automáticamente la infraestructura de cómputo, permitiendo a los desarrolladores centrarse únicamente en escribir y desplegar código sin preocuparse por la gestión de servidores.
Software como Servicio (SaaS): Modelo de distribución de software en el que las aplicaciones se alojan en la nube y se ponen a disposición de los usuarios a través de Internet, generalmente bajo un modelo de suscripción.
Infraestructura de Escritorio Virtual (VDI): Tecnología que permite acceder a un entorno de escritorio desde cualquier dispositivo a través de Internet o una red interna, centralizando la gestión y mejorando la seguridad.
Máquina Virtual (VM): Simulación de un sistema informático que ejecuta programas como si fuera una computadora física real, permitiendo que varios sistemas operativos se ejecuten en un único hardware físico.
Red Privada Virtual (VPN): Tecnología que crea una conexión segura y cifrada a través de una red menos segura, como Internet, permitiendo a los usuarios enviar y recibir datos de forma privada.
Virtualización: Tecnología que permite crear versiones virtuales de recursos informáticos, como servidores, dispositivos de almacenamiento y redes, maximizando la eficiencia y la flexibilidad en el uso de los recursos físicos disponibles, simplificando la gestión y el despliegue de infraestructuras complejas. La virtualización posibilita la ejecución de múltiples sistemas operativos y aplicaciones en un solo servidor físico, mejorando la utilización de recursos y reduciendo los costos operativos.
Infraestructura como Código (IaC): Práctica de gestión de infraestructuras de TI que utiliza código para automatizar la configuración y el despliegue de hardware y software, facilitando procesos más rápidos, consistentes y libres de errores humanos.
Plataforma de Datos como Servicio (DaaS): Modelo en el cual los datos son provistos y accesibles a los usuarios a través de Internet, eliminando la necesidad de administrar la infraestructura de datos y permitiendo a las organizaciones enfocarse en el análisis y la interpretación de los datos.
FaaS (Function as a Service): Subcategoría de la informática sin servidor que permite a los desarrolladores ejecutar fragmentos de código en respuesta a eventos sin la complejidad de construir y mantener la infraestructura subyacente.
Kubernetes: Sistema de orquestación de contenedores de código abierto que automatiza la implementación, escalado y manejo de aplicaciones contenerizadas, facilitando la gestión de aplicaciones en entornos de producción a gran escala.
Microservicios: Arquitectura de diseño de software que estructura una aplicación como una colección de servicios pequeños y autónomos, cada uno ejecutándose en su propio proceso y comunicándose a través de mecanismos livianos, lo que permite una mayor agilidad y escalabilidad en el desarrollo y despliegue de aplicaciones.
Blockchain: Tecnología de registro distribuido que proporciona una manera segura y transparente de realizar y verificar transacciones a través de una red descentralizada, eliminando la necesidad de intermediarios y aumentando la confianza en los sistemas de intercambio de datos.
Computación en el borde (Edge Computing): Extensión del procesamiento de datos y servicios de cómputo más cerca de la fuente de datos o al borde de la red, reduciendo la latencia y el ancho de banda necesario para enviar datos a la nube o a un centro de datos centralizado.
IoT Industrial (IIoT): Aplicación del Internet de las Cosas en entornos industriales, utilizando sensores y dispositivos conectados para recopilar y analizar datos en tiempo real, mejorando la eficiencia, la seguridad y la toma de decisiones en procesos industriales.
Arquitectura Orientada a Servicios (SOA): Modelo de diseño de software que permite la interacción y cooperación entre servicios de software distribuidos y heterogéneos, promoviendo la reutilización de componentes, la interoperabilidad y la flexibilidad en la integración de sistemas.
Transformación Digital: Proceso de integración de tecnologías digitales en todos los aspectos de una empresa, cambiando fundamentalmente cómo opera y brinda valor a sus clientes. Involucra la reevaluación de modelos de negocio, procesos operativos y experiencias de usuario mediante el uso de tecnologías digitales.
