Descubre cómo es la nueva arquitectura de sistemas impulsada por Big Data Hadoop y cuál es su complemento perfecto. toma nota de cómo y por qué optimizar el almacén de datos utilizando Hadoop como un centro de datos de negocio.
¿Recuerdas el procesamiento y almacenamiento de datos antes de Big Data Hadoop? Los entornos tradicionales de almacenamiento de datos han ido transformándose como reacción ante los crecientes volúmenes y la amplia variedad de datos que llegan desde la nube, los dispositivos móviles, las redes sociales, los objetos conectados y otras fuentes.
A medida que los datos siguen creciendo las empresas deben buscar la forma de resolver problemas tan frecuentes como la degradación del rendimiento en los almacenes, que se van aproximando a su capacidad máxima y requieren de actualizaciones costosas. Sin embargo, una actualización no es la forma más efectiva de administrar un exceso de datos poco utilizados.
Para seguir el ritmo de la explosión de los volúmenes de datos, el propio almacén de datos debe evolucionar. Una estrategia emergente es la optimización del almacén de datos utilizando Big Data Hadoop como un centro de datos de negocio para aumentar la infraestructura de un almacén existente.
Al implementar el marco de trabajo de Hadoop para organizar y procesar datos en bruto o raramente utilizados, se puede reservar el almacén tradicional para obtener información de alto valor a la que los usuarios de negocio necesitan acceder con frecuencia.
Pero este planteamiento requiere de una nueva arquitectura, que será la que haga posible:
Esta arquitectura de sistemas permite capitalizar el valor de Big Data Hadoop para el negocio, y lo consigue haciendo crecer los almacenes heredados a dos niveles, por un lado, al aumentar su capacidad y, por otro, optimizando su rendimiento.
En este proceso, el marco de trabajo abierto de Hadoop permite el procesamiento y almacenamiento paralelo tolerante a fallos de grandes cantidades de datos multi-estructurados en grupos de servidores de productos básicos de bajo coste. Por ello, podría decirse que Big Data Hadoop es una buena solución para el procesamiento de datos a gran escala, el almacenamiento y los análisis complejos, puesto que, a menudo, sólo requiere del 10% del coste de los sistemas tradicionales.
Pero, aunque Hadoop permite a las empresas reducir los costes de infraestructura, la disponibilidad limitada y el alto coste de los desarrolladores de Hadoop terminan haciendo disminuir su propuesta de valor. Aunque existe una solución.
En 2010, Informatica y Cloudera formaron una sociedad para crear herramientas de integración de datos para Hadoop. Hoy en día, Informatica ofrece un conjunto de herramientas nativas de Hadoop que cubren las siguientes necesidades:
Con esta nueva tecnología las empresas han mejorado notablemente la productividad de los desarrolladores, al mismo tiempo que se han logrado eliminar los errores asociados a la codificación manual.
Aprovechar esta oportunidad permite optimizar los almacenes de datos utilizando Big Data Hadoop como un centro de datos empresarial, lo que supone los siguientes beneficios:
A estas ventajas hay que sumar las relativas al entorno de desarrollo visual de Informatica, que facilita a las empresas reutilizar las habilidades existentes para proyectos de Big Data Hadoop sin capacitación adicional, lo que aumenta sustancialmente el retorno de la inversión.
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