El valor de la gestión de datos

Consideraciones para uso de hybrid cloud con big data y analytics

Posted on Wed, May 30, 2018

El modelo de negocio para servicios en la nube está evolucionando para permitir que más empresas desplieguen hybrid cloud, particularmente en las áreas de big data y soluciones analíticas.

hybrid cloud

La necesidad de seguridad y privacidad de los datos hace que algunas organizaciones duden en migrar a la nube pública. Y es perfectamente comprensible debido a:

  • los tipos de datos recopilados y utilizados por las empresas en la actualidad
  • las regulaciones a las que deben adherirse tanto a nivel local como global
  • y el coste para mantener los datos y la infraestructura operativa

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 y 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 arquitectónicas 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 análisis 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?

 

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Topics: Cloud