Big Data as a Service: así funciona BDaaS

El análisis de Big Data ofrece grandes ventajas co­m­pe­ti­ti­vas para la es­ca­la­bi­li­dad y la seguridad de las empresas. Por lo tanto, las pla­ta­fo­r­mas en la cloud basadas en el principio de Big Data as a Service de­sem­pe­ñan un papel im­po­r­ta­n­te en el análisis, al­ma­ce­na­mie­n­to y pro­ce­sa­mie­n­to en tiempo real de grandes ca­n­ti­da­des de datos. Dicho esto, es im­po­r­ta­n­te entender primero qué servicios incluye BDaaS y qué ventajas ofrece.

Tener in­frae­s­tru­c­tu­ras in­fo­r­má­ti­cas de alto re­n­di­mie­n­to es esencial para poder disfrutar de ventajas co­m­pe­ti­ti­vas y seguir siendo capaces de crecer. Deben ser capaces de procesar grandes ca­n­ti­da­des de datos que provengan de procesos em­pre­sa­ria­les, te­n­de­n­cias de clientes, ventas y los análisis de seguridad en tiempo real. Sin embargo, no todas las empresas pueden pe­r­mi­ti­r­se tener se­r­vi­do­res locales de cloud computing. Los se­r­vi­do­res locales que se ocupan de almacenar, analizar y evaluar el Big Data también suponen un gasto en tiempo y un coste elevado. Es pre­ci­sa­me­n­te en estos casos donde BDaaS es más útil.

El término BDaaS combina los servicios y he­rra­mie­n­tas más im­po­r­ta­n­tes para almacenar y procesar enormes ca­n­ti­da­des de datos. Entre estos servicios se en­cue­n­tran los si­guie­n­tes:

• SaaS (Software as a Servcie)
• IaaS (In­fra­s­tru­c­tu­re as a Service)
• PaaS (Platform as a Service)
• HDaas (Hadoop as a Service)
• Data Analytics as a Service

A través de este enfoque general, BDaaS también se acerca al principio XaaS, que significa “Anything as a Service”. La eva­lua­ción de los volúmenes de datos, tanto es­tru­c­tu­ra­dos como no es­tru­c­tu­ra­dos, requiere ca­pa­ci­da­des de al­ma­ce­na­mie­n­to, de red y de co­mpu­tación. Esto es exac­ta­me­n­te lo que ofrece BDaaS a través de una pla­ta­fo­r­ma en la cloud que incluye servicios de análisis y un volumen de al­ma­ce­na­mie­n­to casi ilimitado. Al ex­te­r­na­li­zar las tareas de Big Data, las empresas no solo ahorran tiempo y dinero, sino que también aumentan su es­ca­la­bi­li­dad, seguridad y fle­xi­bi­li­dad.

Entre los es­pe­cia­li­s­tas en ofertas de BDaaS se en­cue­n­tran grandes empresas de TI como Amazon, Microsoft y Google. Los servicios y funciones que ofrecen los planes de BDaaS incluyen servicios de análisis y es­ta­dí­s­ti­cas, software de data mining, pla­ta­fo­r­mas en la cloud y he­rra­mie­n­tas de gestión de datos. En función de tus ne­ce­si­da­des y del proyecto que tengas en mente, las funciones de BDaaS pueden ser adaptadas y las he­rra­mie­n­tas añadidas o eli­mi­na­das de acuerdo con el principio de la in­fo­r­má­ti­ca bajo demanda.

Entre las funciones pri­n­ci­pa­les de BDaaS se incluyen las si­guie­n­tes:

BDaaS utiliza las ca­pa­ci­da­des di­s­tri­bui­das de co­mpu­tación y pro­ce­sa­mie­n­to de una in­frae­s­tru­c­tu­ra digital conectada. Dado que esta modalidad on-premise implica un ma­n­te­ni­mie­n­to y costes elevados, se apro­ve­chan las ventajas del di­s­tri­bu­ted computing y se reducen los costes de la empresa al mismo tiempo. Con una ar­qui­te­c­tu­ra orientada a los servicios, también se pueden elegir paquetes de servicios pe­r­so­na­li­za­dos para el análisis y el pro­ce­sa­mie­n­to de datos, según sea necesario.

BDaaS utiliza una red de co­m­po­ne­n­tes de hardware y software potentes, al igual que he­rra­mie­n­tas selectas, para mantener la fle­xi­bi­li­dad mediante el escalado ho­ri­zo­n­tal (scale out). De este modo, no necesitas tu propia in­frae­s­tru­c­tu­ra fija, si­m­ple­me­n­te eliges las pre­s­ta­cio­nes en la cloud que quieres para el pro­ce­sa­mie­n­to de tus datos. Los servicios BDaaS permiten compartir tareas y procesos, pri­n­ci­pa­l­me­n­te a través de ar­qui­te­c­tu­ras de al­ma­ce­na­mie­n­to como Apache Hadoop, que se apoyan en clusters de or­de­na­do­res y nodos in­fo­r­má­ti­cos para llevar a cabo procesos a gran escala de forma continua y rápida.

BDaaS coje grandes ca­n­ti­da­des de datos des­or­de­na­dos y crea Smart Data es­tru­c­tu­ra­da gracias a su enfoque de data-driven Marketing. Las apli­ca­cio­nes de software modernas y los data wa­rehou­ses evalúan grandes ca­n­ti­da­des de datos por ti y crean es­ta­dí­s­ti­cas e informes basados en esos datos. Estos informes y es­ta­dí­s­ti­cas te permiten optimizar tu Business In­te­lli­ge­n­ce y la dirección es­tra­té­gi­ca de tu empresa.

El pro­ce­sa­mie­n­to y el análisis de datos mediante BDaaS arroja luz sobre diversos po­te­n­cia­les, opo­r­tu­ni­da­des de cre­ci­mie­n­to, brechas de seguridad e in­e­fi­cie­n­cias en los procesos em­pre­sa­ria­les y su in­frae­s­tru­c­tu­ra. A través de modelos de datos, es­ta­dí­s­ti­cas y el análisis pre­di­c­ti­vo, no solo es posible pla­ni­fi­car la es­ca­la­bi­li­dad de la empresa a largo plazo, sino también alinearla es­tra­té­gi­ca­me­n­te mediante el análisis basado en datos. Además, los pro­vee­do­res de BDaaS se aseguran de que todos los procesos de datos cumplan con la normativa vigente en materia de pro­te­c­ción de datos y co­m­plia­n­ce.

Las he­rra­mie­n­tas incluidas en un plan de BDaaS dependen del proveedor. Por lo general, suelen incluir varios programas in­fo­r­má­ti­cos de Big Data, es decir, los sistemas de al­ma­ce­na­mie­n­to de datos y los Big Data Fra­me­wo­r­ks (por ejemplo, Apache Hadoop) con sus co­m­po­ne­n­tes pri­n­ci­pa­les: Hadoop Di­s­tri­bu­ted File System (HDFS) y MapReduce. Hadoop se utiliza para almacenar, agregar, analizar y procesar Big Data de forma di­s­tri­bui­da en la cloud. Otros co­m­po­ne­n­tes pri­n­ci­pa­les y sistemas de BDaaS para procesar y computar de forma di­s­tri­bui­da son, entre otros, los si­guie­n­tes:

• Apache Spark: framework de código abierto e in Memory System para el pro­ce­sa­mie­n­to paralelo de Big Data a través de clu­s­te­ri­ng con Hadoop y machine learning
• Apache Hive: sistema de al­ma­ce­na­mie­n­to de datos para consultas y análisis de Big Data basado en Apache Hadoop
• Java, Python, R y Scala: lenguajes de pro­gra­ma­ción más uti­li­za­dos para proyectos de Big Data
• He­rra­mie­n­tas de análisis como Jupyter Notebook, Zeppelin y Mahout: im­po­r­ta­n­tes he­rra­mie­n­tas de análisis y vi­sua­li­za­ción para grandes volúmenes de datos que pueden uti­li­zar­se con Hadoop a través de Big SQL
• Apache Flink: un Steam Pro­ce­s­si­ng Framework para el pro­ce­sa­mie­n­to in­i­n­te­rru­m­pi­do de flujos de Big Data en tiempo real
• Oozie Workflow, Sqoop, ZooKeeper: im­po­r­ta­n­tes he­rra­mie­n­tas de gestión para ad­mi­ni­s­trar los flujos de trabajo, las tra­n­s­fe­re­n­cias de datos desde las bases de datos SQL y para organizar los servicios Hadoop
• Presto: un motor de consulta SQL para la re­cu­pe­ra­ción y el análisis rápido e in­ter­ac­ti­vo de Big Data

Dónde se utiliza BDaaS está es­tre­cha­me­n­te re­la­cio­na­do con cómo se utiliza Big Data as a Service. Te pre­se­n­ta­mos los tipos de BDaaS más im­po­r­ta­n­tes y cómo apli­car­los:

Se trata de una versión básica de BDaaS con los servicios ele­me­n­ta­les, que incluyen un Hadoop Framework basado en la nube y varias he­rra­mie­n­tas de código abierto para el análisis, consulta y pro­ce­sa­mie­n­to de datos, como es el caso de Hive.

La versión Pe­r­fo­r­ma­n­ce ofrece ex­te­r­na­li­zar co­m­ple­ta­me­n­te los análisis de Big Data a in­frae­s­tru­c­tu­ras Hadoop con potentes he­rra­mie­n­tas de análisis y de gestión. Es una solución perfecta para los planes de cre­ci­mie­n­to es­tra­té­gi­cos y la es­ca­la­bi­li­dad bajo demanda.

Se re­co­mie­n­da para empresas con re­qui­si­tos es­pe­cí­fi­cos de análisis y pro­ce­sa­mie­n­to de grandes flujos de datos. Los servicios de análisis y las consultas de datos pueden uti­li­zar­se in­de­pe­n­die­n­te­me­n­te del proveedor es­pe­cí­fi­co de la cloud tanto a través de in­te­r­fa­ces web y de pro­gra­ma­ción como de ada­p­ta­do­res de bases de datos. Todo esto gracias a he­rra­mie­n­tas es­pe­cí­fi­cas que van más allá del Hadoop Framework es­ta­n­da­ri­za­do.

In­te­gra­ted BDaaS es una especie de paquete completo, combina el enfoque orientado al re­n­di­mie­n­to de Pe­r­fo­r­ma­n­ce BDaaS y la fle­xi­bi­li­dad de Feature BDaaS. Esta he­rra­mie­n­ta permite a las empresas maximizar el análisis y el pro­ce­sa­mie­n­to de flujos de datos continuos y de gran tamaño.

Un vistazo a las ventajas de BDaaS

Las empresas que optan por BDaaS se be­ne­fi­cian de las si­guie­n­tes ventajas:

• Reducen los costes de personal, in­frae­s­tru­c­tu­ra y ma­n­te­ni­mie­n­to al ex­te­r­na­li­zar los procesos de Big Data
• Permiten que las pequeñas o medianas empresas sin una in­frae­s­tru­c­tu­ra in­fo­r­má­ti­ca apropiada también puedan analizar grandes ca­n­ti­da­des de datos
• Máximo re­n­di­mie­n­to y es­ca­la­bi­li­dad gracias a la co­mpu­tación di­s­tri­bui­da y al Clu­s­te­ri­ng
• Elevada seguridad de datos y pro­te­c­ción contra la pérdida de datos y los ci­ber­ata­ques mediante una in­frae­s­tru­c­tu­ra de cloud moderna y protegida
• Co­mpu­tación bajo demanda con he­rra­mie­n­tas y servicios op­cio­na­les según las ne­ce­si­da­des y el tamaño del proyecto
• Optimizan la dirección es­tra­té­gi­ca de los procesos em­pre­sa­ria­les mediante análisis y pre­vi­sio­nes de Big Data
• Cu­m­pli­mie­n­to de la normativa de pro­te­c­ción de datos y co­m­plia­n­ce
• Capacidad de al­ma­ce­na­mie­n­to casi ilimitada para Big Data
• Pro­ce­sa­mie­n­to y análisis de enormes ca­n­ti­da­des de datos en tiempo real, in­de­pe­n­die­n­te­me­n­te del proveedor de la cloud

Big Data y las de­ci­sio­nes basadas en datos re­pre­se­n­tan un aspecto fu­n­da­me­n­tal en el éxito y cre­ci­mie­n­to de las empresas. Debido a la creciente di­gi­ta­li­za­ción y al cre­ci­mie­n­to del mercado del comercio ele­c­tró­ni­co, la eva­lua­ción y el al­ma­ce­na­mie­n­to de Big Data ofrecen una im­po­r­ta­n­te ventaja co­m­pe­ti­ti­va. Esto es es­pe­cia­l­me­n­te in­te­re­sa­n­te para las empresas que necesitan un análisis de datos escalable y es­tru­c­tu­ra­do, pero que carecen de los recursos y la capacidad para mantener las in­frae­s­tru­c­tu­ras y co­no­ci­mie­n­tos in­fo­r­má­ti­cos. De esta forma, las grandes empresas de los sectores de la banca, seguridad, co­mu­ni­ca­cio­nes, medios de co­mu­ni­ca­ción, educación, comercio mayorista y minorista utilizan ca­pa­ci­da­des prá­c­ti­ca­me­n­te ili­mi­ta­das; incluso para procesos de Big Data de gran tamaño.

Tanto las pequeñas y medianas empresas como las grandes compañías e in­s­ti­tu­cio­nes pueden confiar en BDaaS no solo por su es­ca­la­bi­li­dad elástica “bajo demanda”, sino también por los análisis en tiempo real de grandes flujos de datos y sus ca­pa­ci­da­des de al­ma­ce­na­mie­n­to casi ili­mi­ta­das. Esto refuerza la dirección es­tra­té­gi­ca a largo plazo de los procesos em­pre­sa­ria­les y crea, con una inversión re­la­ti­va­me­n­te baja, una potente in­frae­s­tru­c­tu­ra de Big Data.