Consideraciones para el uso de hybrid cloud con big data y analytics

El esfuerzo que este año hicieron las empresas para mantenerse lo más activas y funcionales posibles, puso a la computación en la nube en el centro del escenario. Negocios de todos los tipos y tamaños se vieron obligados a considerar los entornos cloud para permitir flexibilidad, eficiencia y disponibilidad para sus equipos. En esto, la gran ganadora fue la nube híbrida con sus múltiples combinaciones de almacenamiento.

Una hybrid cloud o nube híbrida es una combinación de recursos locales y/o de nubes locales, integrados con una o más nubes dedicadas y una o más nubes públicas. La combinación de nubes locales, on-premise y nubes dedicadas se conoce como "entorno privado". La nube pública y el entorno privado están estructurados para que funcionen de manera independiente, pero se comunican entre sí a través de una conexión segura en una red privada y/o pública, utilizando tecnologías que facilitan la portabilidad de las aplicaciones y el movimiento de datos.

Una nube híbrida permite a las organizaciones integrar datos de sus sistemas de entorno privado con aplicaciones que se ejecutan en la nube pública, al tiempo que aprovechan los recursos y el almacenamiento de la nube pública.

Además, hybrid cloud aumenta la escalabilidad al permitir que las organizaciones usen recursos de la nube pública para situaciones en las que un entorno privado no proporciona el poder computacional adecuado. La nube híbrida también permite una buena gestión del cumplimiento de los datos.

Por qué utilizar hybrid cloud para Big Data y Analytics

Una nube híbrida permite que diferentes personas trabajen con capacidades de análisis de datos allí donde sea más lógico y ayuda a definir los requisitos en los que las capacidades de datos y análisis deben ubicarse en el entorno de nube híbrida. Como resultado, las cargas de trabajo analíticas pueden ejecutarse de manera más eficiente dondequiera que se almacenen los datos.

Las organizaciones deben considerar dónde deben almacenarse los datos y dónde debe ubicarse el procesamiento analítico en relación con los datos. Por lo tanto, la consideración de las capacidades externas disponibles en nubes públicas dedicadas y su ubicación, como una opción, debería ser una de las primeras decisiones de arquitectura para cualquier proyecto de análisis. Por otro lado, los requisitos legales y regulatorios también impactan sobre donde se pueden ubicar los datos, ya que muchos países tienen leyes de soberanía de datos que evitan que los datos sobre personas, finanzas y propiedad intelectual se muevan a través de las fronteras de los países.

Consideraciones de implementación

Algunos de los temas clave que deben destacarse cuando se planifica una estrategia de nube híbrida para big data y analytics son:

• Datos y análisis. ¿Dónde almacenar los datos según la carga de trabajo analítica y el tipo de acceso? ¿Qué tipo de información se almacena en cada entorno?
  
  
• Movimiento y replicación de datos. ¿Dónde almacenar los datos para evitar el movimiento y la replicación de datos? ¿Cómo se sincronizan los datos entre los sistemas?
  
  
• Preparación e integración de datos. ¿Cuál es el mejor entorno para la preparación / integración de datos? ¿Dónde se procesan los datos?
  
  
• Cumplimiento de los datos. ¿Dónde deben almacenarse los datos en función de los requisitos de “soberanía” de los datos y qué normas de cumplimiento se requieren?
  
  
• Gobernanza y seguridad de los datos. ¿Cómo proteger los datos en todos los entornos y garantizar un control de acceso adecuado?. ¿Cómo se manejan los metadatos?
  
  
• Alta disponibilidad y recuperación ante desastres. ¿Cómo se proporciona una alta disponibilidad y recuperación de desastres para los datos en la nube?
  
  
• Configuración de red y latencia. ¿Qué configuración de red es adecuada para satisfacer los requisitos de latencia de una aplicación en la nube?
  
  
• Carga de trabajo y portabilidad. ¿La aplicación y los datos asociados deben ser portátiles para diferentes entornos?
  
  
• Escalabilidad. ¿La aplicación requiere la capacidad de ampliación o disminución?
  
  
• Orquestación de recursos. ¿Cómo definir la orquestación de recursos requerida para todas las cargas de trabajo?

Más allá de todas las ventajas que siempre se resaltan del almacenamiento en la nube, hoy cloud computing ha emergido como un componente crítico a la hora de transformar el negocio y prepararlo para volver a crecer.

En un contexto todavía cambiante, la versatilidad y la posibilidad de tomar decisiones lo más rápido y eficiente posible para pivotear si hiciera falta y adaptarse a nuevas realidades, ponen a la nube híbrida en el centro de la escena para garantizar un uso efectivo de Big Data y analytics.

¿Está su organización considerando migrar a la nube?