En la actualidad hay dos tendencias en la mente de todas las organizaciones: el análisis del big data y el cloud computing. Obtener valor de las enormes cantidades de datos que se generan en este momento es un reto para las organizaciones y el objetivo del análisis del denominado big data. Al mismo tiempo, los modelos de entrega de la tecnología como un servicio en la nube pueden facilitar este análisis y proporcionar a las empresas agilidad, reducción de costes y nuevas ventajas competitivas.
La combinación de las tecnologías que sustentan tanto el cloud como el big data puede ser tanto atractiva como efectiva, ya que si se utiliza la infraestructura cloud para analizar los datos masivos o big data se reduce la inversión. Se puede llevar a cabo el análisis de los datos en función de su ubicación sin comprometer más recursos y si el presupuesto en TI se focaliza en el análisis como un servicio (AaaS) —soportado por una nube privada, pública o híbrida dependiendo de la situación— se mejora la eficiencia.
Los modelos del cloud computing pueden ayudar a la hora de acelerar el potencial de las soluciones de análisis. Sin embargo no hay un único modelo, las organizaciones pueden utilizar la infraestructura cloud para proporcionar AaaS de varias formas.
-El papel del departamento TI-
Los servicios AaaS, basados en la nube, se pueden implementar a través de diferentes tipos de servicios cloud: infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS). La elección o la combinación de estos servicios dependerá del tipo de organización y de sus necesidades específicas; pero en el momento de elegir o contratar un servicio de este tipo los usuarios pueden caer en la tentación de contratar “análisis instantáneos” adoptados a través de nubes públicas sin tener en cuenta que pueden provocar problemas al elegir un proveedor equivocado, perder el control de sus datos sensibles o conseguir un pobre retorno de la inversión.
Intel propone dejar esta misión en manos de los departamento de TI internos porque tienen el conocimiento y la experiencia necesaria para detectar las necesidades de la empresa y las habilidades para reducir riesgos utilizando los recursos existentes en la organización como las nubes privadas. Además, los departamentos de TI juegan un papel clave como colaboradores de los equipos implicados en los proyectos de análisis de datos que requieren profesionales especializados como los científicos de datos y además aportar a expertos como los administradores de Hadoop.
Estas funciones le otorgan el papel de “corredor o broker de servicios cloud” y le capacita para trabajar junto a los responsables del negocio y determinar cuál es la mejor solución de análisis de datos basada en la nube.
El especialista en TI tendrá que responder a una serie de cuestiones relacionadas con la gestión, la propiedad de los datos, la seguridad, el cumplimiento de normativas, la integración, la tecnología adecuada y el retorno de la inversión antes de optar por una solución. Y tendrá que encargarse de desarrollar una estrategia que incluye la mejor manera de utilizar los servicios privados, públicos e híbridos, la selección del proveedor, la firma de los contratos y de establecer los niveles de servicio.
[note color=»#feeeae»]Propuesta tecnológica de Intel para cloud y big data
Intel cuenta con una oferta de hardware y software capaz de dar respuesta a las necesidades tecnológicas para llevar a cabo el análisis del big data basado en la nube e implementar una estrategia de servicios cloud. Los servidores basados en la familia de procesadores Intel Xeon E5 y E7 son el corazón de la infraestructura que soporta entornos de nube y big data.
Los servidores basados en los procesadores Xeon E5 soportan capacidades avanzadas de almacenamiento como compresión, encriptación, automatización, etc. Estas funciones están indicadas para el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos.
El fabricante también cuenta con discos de estado sólido o SSD que ofrecen alto rendimiento y adaptadores de red de 10 Gigabit que garantizan las conexiones de grandes volúmenes de datos. Y para garantizar la seguridad su hardware ofrece Intel AES-N (Intel Advanced Encryption Standard New Instructions), un estándar que acelera tanto el cifrado como descifrado.
En el apartado del software, Intel dispone de Intel Distribution que está disponible para Apache Hadoop. Esta solución incluye el software Intel Manager for Apache Hadoop y se ha diseñado partiendo del propio hardware para ofrecer un rendimiento puntero en el sector y unas funciones de seguridad mejoradas.
Hadoop es un entorno de trabajo de código libre, que permite almacenar y procesar enormes volúmenes de datos muy diversos en parques de servidores escalables, y que se ha erigido en la plataforma más utilizada para gestionar datos masivos.
La Intel Distribution es la primera en ofrecer funciones de cifrado total, ya que es compatible con las instrucciones Intel AES New Instructions (Intel AES-NI) de los procesadores Intel Xeon. La incorporación del cifrado nativo por hardware al sistema de archivos Hadoop Distributed File System permite a las organizaciones analizar sus datos de forma mucho más segura, sin que ello resulte en una reducción del rendimiento.
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-Pasos para el éxito-
El departamento TI puede alcanzar un posición única y liderar la implantación de estos servicios dentro de la empresa. Los pasos que Intel recomienda para logra el éxito y ser el agente que aúne esta dos tareas son los siguientes:
*Convertirse en el partner de los responsables del negocio para ayudarles a usar el big data para resolver problemas y alinearlo con los objetivos del negocio.
* Explorar las distintas tecnológicas para el análisis del big data basado en la nube, incluyendo los diferentes modelos privado, público e híbrido. Y mantenerse actualizado sobre las tendencias, observar el mercado y comprender los costes.
*Crear o actualizar la estrategia de datos de la organización.
*Estudiar cómo organizar el departamento TI para mejorar el compromiso y colaboración con los usuarios del negocio y cooperar con los proyectos de big data.
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