Nuevos frameworks, nuevas utilidades, nuevos casos de uso. La tecnología Big Data avanza y evoluciona tanto como lo hace el sector tecnológico en su globalidad. En este post vamos a hablar de las nuevas tendencias del mercado en Big Data y cómo la solución de Cloudera en esta tecnología ha ido transformándose para dar la mejor respuesta. Y, fundamental, facilitar que esta tecnología sea lo más accesible posible a todas aquellas empresas que quieran subirse al tren de la modernización y transformación de los negocios. 

Si quieres conocer las propuestas tecnológicas de Cloudera en Big Data y cómo facilitan los casos de uso con los que se están encontrando hoy las organizaciones, no te pierdas la charla “Big Data Next Gen” de Sergio Rodríguez de Guzmán, CTO de PUE. En su exposición nos lleva a entender, en una mirada clave, no solo como ha sido entendido y concebido Big Data hasta ahora sino cuáles son los retos actuales y las nuevas bases de esa generación que viene en esta tecnología y que ha ido cambiando con el paso del tiempo. La encontrarás en el siguiente vídeo: 

 

¿Cuáles son los pilares del Next-Generation Big Data?

Muchos de los fundamentos que define Sergio en su vídeo parten de la premisa del desarrollo de Software Open Source como pilar de construcción de las arquitecturas. Esta implementación ayuda a la modernización en los tiempos de procesamiento y a la variedad de casos de uso respecto a los Data Warehouse y los entornos DBI sin reemplazar a estos últimos. 

Conozcamos los pilares y aspectos más destacados de la nueva generación Big Data, como información a tener muy en cuenta por toda empresa que se esté planteando una implantación en esta tecnología: 

  • La flexibilidad basada en Open Source, que promueve la evolución tecnológica que no existe en otros ecosistemas más herméticos. 
  • La democratización en la fuente emisora del dato, es decir, la nueva generación de Big Data debe tener en cuenta que cualquier dispositivo smart, altavoces, iluminaciones, son posibles emisores de datos que tendrán que ser analizados. Esto supone la necesidad de extraer y exponer la información de forma segura a través de APIs para consumo interno o para terceros.
  • Pierde importancia la localización del dato en función del núcleo de procesamiento.
  • El volumen de flujo de data es más grande, pasando a ser indispensable el uso del tratamiento correcto del dato y una infraestructura adecuada para la extracción de información de acuerdo a quien la necesita.
  • La extracción de información de ficheros o relacional da paso, con Big Data, a todo tipo de fuente de información, como  tratamientos de video, imágenes y formatos binarios con cualquier origen.
  • En el Big Data de nueva generación, el dato puede residir en Cloud públicas o en Cloud híbridas.
  • Garantiza la seguridad y fiabilidad del dato, pues este es distribuido en almacenamientos de objetos, lo que simplifica las tareas de backup y recovery.
  • Entornos y nodos físicos son sustituidos por prácticamente todos los nodos que forman parte del ecosistema de Big Data, para la parte de infraestructura, la ingesta de datos o la producción de información que pasan a ser virtuales. Este hecho acaba transformando toda las bases de la tecnología Big Data tal y como se habían planteado hasta el momento.

 

¿Qué retos plantea la nueva generación Big Data?

Hay algo inevitable, y es la llegada de la inmediatez como must en Big Data. La  información se genera, consume y analiza en tiempo real lo que hace necesaria la fluidez a través de los diferentes productores, fuentes y orígenes de datos. Dada esta necesidad, todas las metodologías se orientan a esa funcionalidad en tiempo real. Por ello, las plataformas tienen que estar preparadas para afrontar la ingesta de estos datos y para fomentar la toma de decisiones también en tiempo real.

Cuando se elige un proveedor de Big Data, hay que tomar en cuenta algunos parámetros vitales:

  • Seleccionar un buen proveedor de servicios. Con expertise contrastado.
  • Identificar quién ofrece una mejor propuesta a nivel de arquitectura. 
  • Apostar por una solución flexible para que el servicio sea escalable. 
  • Poder optar por una solución que te permita, ante una posible y necesaria migración, mantener tu autoridad y dominio sobre los datos. 

La tecnología debe servir al negocio y al propósito del mismo, y esto solo se logra construyendo una arquitectura de Big Data que sea capaz de dar respuesta a equipos interdisciplinarios y a sus necesidades. Soluciones Big Data como Cloudera están en constante evolución. Actualmente, presentan una arquitectura que es capaz de dar respuesta a la demanda de información de transformación de los datos, de diferentes formas de acceso o de diferentes cargas de trabajo, mediante entornos que escalan dinámicamente.

Tener tu propio CPD, un entorno multi Cloud donde garantizar la disponibilidad, seguridad de la información, análisis multifuncionales, gobierno del dato y con un estándar abierto, que te permita ser dueño de tus datos y desarrollos, es una opción ideal cuando se trata de identificar proveedores de Big Data apropiados. 

Cloudera Data Platform trabaja en entornos Public Cloud, con un coste en base al uso de los recursos por lo que supone una puerta de entrada al Big Data mucho más asequible para cualquier tipo de caso de uso, de empresa o de sector, que otras opciones. Además, Cloudera cuenta con los requisitos que todo buen proveedor de servicios debe cumplir y que hemos ido viendo en este post. 

 

¿Cómo podemos ayudarte desde PUE?

Si estás interesado en explorar nuevas soluciones y tecnologías para innovar, mejorar, modernizar o transformar tu negocio, podemos ayudarte. Somos pioneros de Big Data. Contamos con el expertise, con un equipo técnico certificado y con el reconocimiento de Cloudera como primer Gold Partner (Reseller & Integrator) a nivel mundial. 

Si lo que necesitas en este momento es formar y certificar a tu equipo en Big Data, nos ponemos de tu lado para contribuir en ese propósito. 

 

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