Modelos de deployment de Big Data

Descbre los modelos de deployment que mejor resultado dan para implementar Big Data en tu negocio.


Administrar datos nunca fue tan sencillo, ni tan barato. Hoy día se puede escoger el modelo de deployment que mejor encaja con las necesidades de cualquier empresa y empezar a disfrutar de un procesamiento de la información novedoso. Sin embargo, es fácil adivinar que la tendencia en alza es el cloud ya que es la opción más eficiente y ágil, siendo además la única que hace posible tener un control total del gasto y el consumo.

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Formas de implementar Big Data

Dependiendo del grado de almacenamiento y procesamiento que se busque, de los recursos con que se cuente y del perfil tecnológico del negocio, se implementará Big Data utilizando cualquiera de los siguientes modelos de deployment:

  • Modelos “Tradicionales”: basan su funcionamiento en un sistema central y único en el centro de cómputo. Su principal desventaja es el elevado coste que implica, obligando a limitar el tamaño de datos que gestionan. Se puede hacer Big Data con este modelo, pero, de hecho, quienes optan por él se encuentran con dificultades a la hora de cargar datos, ya que existen ciertas limitaciones que lo causan, que son insalvables. Esta alternativa es considerada parte del pasado y, precisamente, esos  problemas a la hora de cargar datos al sistema, apoyaron la transición a ese nuevo mundo que son los siguientes dos modelos.
  • Modelo “UAP” (Unified Analytic Platform): fue la primera evolución y da respuesta tanto al problema de almacenamiento como el de procesamiento de la información por sus capacidades de escalamiento y su bajo TCO. Uno de sus puntos fuertes es su sencillo manejo e instalación, ya que todo está preparado y preinstalado, listo para empezar a cargar datos. Además sus capacidades de rendimiento pueden aumentarse a petición, tan solo incorporando nuevos nodos.
  • Modelo “Cloud”: la nube se está convirtiendo en una plataforma convincente para administrar grandes volúmenes de datos y se puede utilizar en un sistema híbrido con entornos locales. En este caso no es necesario adquirir el appliance, ya que sólo hace falta tener acceso al servicio de almacenamiento, con lo que se ahorra espacio, costes de mantenimiento, de actualización, etc. La desventaja de este modelo es la fragmentación, algo que puede hacer que muchas empresas se muestren reacias. Sin embargo, su ventaja más importante es la escalabilidad dinámica que garantiza, algo imprescindible para desarrollar el Big Data.

La nube como modelo preferido para la implementación de big data

El big data está creciendo en madurez y surgiendo en la nube. Ha habido un aumento claro en el uso de big data en la nube durante los últimos años y lo que es quizás más interesante es el hecho de que las empresas perciben que hay muchas más posibilidades de lograr un valor tangible cuando los datos están en la nube.
 
Hay dos modelos principales de implementación de big data en la nube:
  • Nubes públicas
  • Nubes privadas

La computación en la nube proporciona un conjunto de recursos informáticos compartidos que incluyen aplicaciones, computación, almacenamiento, redes, desarrollo y plataformas de implementación, así como también procesos comerciales. La computación en la nube convierte a los recursos tradicionales de computación en silos en grupos compartidos de recursos.



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