Visão Geral da Computação Espacial

A computação espacial é a arte de fazer com que muitos conjuntos de dados diferentes interajam. Ao fazer uso de redes de computadores e ferramentas de software, os dados corporativos podem ser distribuídos através de sistemas de comunicação complexos que permitem a acessibilidade das informações.

Ao considerar como estender serviços, surge a necessidade de acesso a grandes quantidades de informações que não podem ser acessadas sem computadores avançados. Os aplicativos mencionados acima permitem o acesso a dados de diferentes locais, como bolsas de valores, redes sociais, empresas de cartão de crédito e registros médicos. Dessa forma, ajuda na análise dessas informações com o objetivo final de tomar decisões.

A visualização de dados também é conhecida como ITIL (Information Technology Infrastructure Library), que significa Biblioteca de Infraestrutura de Tecnologia da Informação. Como é um padrão do setor, é vital entender como funciona.

Computação espacial significa que os dados são representados em 3D. Utiliza-se geralmente uma nuvem de pontos 3D para fins de visualização. A nuvem de pontos é uma representação gráfica dos pontos de dados que podem ser encontrados no espaço 3D, para que as informações sejam apresentadas geometricamente.

Muitas novas tecnologias estão utilizando a visualização e integração de dados 3D para disponibilizar informações para os usuários. Tradicionalmente, recebemos diferentes tipos de informação; estas podem ser representações gráficas ou textuais dos dados.

A visualização de dados visa representar os dados de uma maneira que permita ao usuário entender os dados subjacentes. A representação visual não apenas fornece uma compreensão mais detalhada dos dados, mas também facilita a sua compreensão.

A computação espacial possui dois elementos significativos, dados e visualização. Esses dois componentes podem ser produzidos com uma variedade de tecnologias, mas tecnologias modernas como o Hadoop estão sendo utilizadas com mais frequência.

O Hadoop é uma ótima maneira de armazenar uma grande quantidade de dados, como imagens, sons, vídeos etc. O Hadoop também é um grande banco de dados com informações para serem processadas. Os usuários precisam manter os dados para utilizar nos aplicativos e serviços.

O MapReduce é um cluster de servidores utilizado para executar grandes aplicativos Hadoop. Foi projetado para permitir computação distribuída para amplo armazenamento de dados. Um cluster MapReduce geralmente é composto por vários computadores conectados via rede.

Organizações em todo o mundo utilizam amplamente essas duas tecnologias principais. Em muitos casos, algumas partes do aplicativo usarão o conjunto de dados ou será necessária uma visualização. Então, o que é necessário é uma maneira de integrar esses três elementos em um aplicativo.

Para saber como integrar esses três elementos, a melhor opção é procurar a ferramenta certa para fazer a integração funcionar. O ITIL é útil nesses casos.

O ITIL é um conjunto de padrões e processos que visam ajudar as organizações a se tornarem eficientes com sua infraestrutura de TI. A integração do ITIL com aplicativos e dados é vital para as empresas poderem usar seus recursos com eficiência. O uso de uma ferramenta para integrar esses três conceitos críticos garante que as informações sejam facilmente acessíveis de um local para outro, e os benefícios que podem ser derivados desses dados são potencializados.

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