Enriquecer el almacenamiento de una plataforma en la nube es una tarea algo compleja si no conoces los procesos. Son muchas las extensiones y configuraciones que se deben llevar a cabo no solo para enriquecer el almacenamiento, sino también para conseguir que el rendimiento del Big Data sea óptimo.

En este post vamos a hablar sobre los procesos adecuados para enriquecer el almacenamiento y procesamiento de una plataforma Big Data en la nube y, sobre la fórmula que, desde nuestra visión y experiencia, nos está dando muy buenos resultados.

 

¿Qué es enriquecer el almacenamiento de Big Data? 

Hablamos de extender el almacenamiento, de que no se produzcan colapsos, que el procesamiento de datos funcione debidamente, y de que no haya ningún tipo de excepciones o interrupciones en el proceso de guardado. Que una plataforma en la nube cumpla con todo esto, que no tenga ningún problema, lo hace posible, en gran parte, una plataforma enriquecida en almacenamiento.

 

¿Cómo enriquecer una plataforma Big Data en el Cloud?

Para enriquecer una plataforma en almacenamiento, no basta con contratar un servicio con más almacenamiento. Se trata de cómo está estructurado cada uno de los procesos y servicios, y de cómo, entre sí, aportan y se complementan las diferentes plataformas y componentes que entran en juego. 

Lo más óptimo para enriquecer el almacenamiento de una plataforma Big Data en la nube es utilizar conjuntamente Hadoop Distributed File System (HDFS) y Google Cloud Storage (GCS). Con HDFS para la distribución y calificación de los datos, toda la información se guarda por triplicado en nodos o discos distintos lo que evita la posible pérdida de datos y garantiza su fiabilidad. 

Google Cloud Storage es la base de todo. Complementarlo con HDFS incrementa y  optimiza los resultados en cuanto al enriquecimiento de la plataforma. Porque estamos enriqueciendo no solo el almacenamiento sino también la infraestructura. 

Hay infinidad de plataformas, extensiones o procesos que optimizan en parte o enriquecen la plataforma en la nube. Nuestra experiencia en proyectos Big Data exitosos en diferentes casos de uso nos lleva a recomendar la combinación de Google Cloud Platform (GCP) + Cloudera Data Platform (CDP) como una buena opción de enriquecer lo que almacenamos, buscar la optimización de los procesos y asegurar cada uno de los datos. 

 

Si almacenamos por triplicado, ¿los costes aumentan?

Usar Google Cloud Storage (GCS) nos permite reducir la capacidad de HDFS para pagar por cada GB que tengamos almacenado. Es decir, ya no necesitamos un HDFS por triplicado; sólo pagar los GB necesarios en GCS para el respaldo de datos en el disco principal. También existe la posibilidad de encriptado que proporciona, por ejemplo, la plataforma Big Data de Cloudera para que los datos que van sobre la HDFS estén cifrados.

De esa manera, se maximiza el rendimiento de la combinación de GCS con HDFS para enriquecer el almacenamiento de Big Data en una plataforma en la nube. 

Se pueden incluir otras extensiones pero este método nos asegura una plataforma Big Data bien enriquecida, optimizada y funcionando perfectamente. Y al estar en la nube, los procesos no se ven mermados ni afectados por un hardware local o procesos que puedan ralentizar. 

 

¿Cómo podemos ayudarte desde PUE? 

Acompañamos a las empresas que quieran emprender una transformación digital orientándose a Big Data y Cloud a través de tecnologías y soluciones innovadoras que buscan incrementar rendimiento, eficiencia, agilidad y resultados.

PUE es Partner oficial de Google Cloud en formación autorizado por dicha multinacional para impartir formación oficial en tecnologías Google Cloud, y ha obtenido la especialización en Infrastructure y Data Analytics. A su vez, está acreditado y reconocido para realizar servicios de consultoría y mentoring en la implementación de soluciones Google Cloud en el ámbito empresarial, con el consiguiente valor añadido en el enfoque práctico y de negocio del conocimiento que se traslada en sus cursos oficiales.

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