La computación en la nube ha transformado la forma en que las organizaciones almacenan, gestionan y procesan grandes volúmenes de datos al proporcionar soluciones de gestión de datos escalables, flexibles y rentables. Esta revisión examina diversas técnicas de gestión de datos utilizadas en sistemas en la nube, centrándose en arquitecturas de almacenamiento, marcos de procesamiento de datos, modelos de consistencia y sistemas de bases de datos distribuidas. Explora cómo las plataformas en la nube manejan datos estructurados, semiestructurados y no estructurados utilizando tecnologías como almacenamiento de objetos, bases de datos NoSQL y lagos de datos. El estudio también discute enfoques clave de gestión de datos que incluyen replicación de datos, particionamiento, indexación y almacenamiento en caché para garantizar rendimiento, disponibilidad y tolerancia a fallos. Además, resalta el papel de los marcos de big data como Hadoop y Spark en la habilitación del procesamiento de datos a gran escala en entornos en la nube. La revisión identifica desafíos críticos como la seguridad de los datos, la privacidad, la latencia, la escalabilidad y los problemas de consistencia en sistemas distribuidos. También se analizan soluciones emergentes como la computación en el borde, arquitecturas de nube híbrida y optimización de datos impulsada por IA. Los hallazgos enfatizan que las técnicas de gestión de datos eficientes son esenciales para maximizar el rendimiento y la fiabilidad de los sistemas en la nube modernos.
David Kiptoo (Sun,) estudió esta cuestión.