Las organizaciones IT (Information Technology Organizations) han generado, recopilado y almacenado grandes cantidades de datos; y ahora se les viene pidiendo que proporcionen una infraestructura para analizar estos datos. Pero esta tarea es una propuesta de uso intensivo de recursos y está siendo resuelta por la tecnología de la nube en forma de Big Data-as-a-Service (BDaaS).
La nube es un recurso fantástico para Big Data debido a su escalabilidad, y también porque es extremadamente económico. A medida que los conjuntos de datos crecen, algunas organizaciones están moviendo sus conjuntos de datos hacia y desde la nube; y esto se conoce como (BDaaS).
¿Qué es Big Data-as-a-Service?
Actualmente, BDaaS es un término algo nebuloso que a menudo se utiliza para describir la externalización de varias funciones de Big Data a la nube. Estas funciones pueden ir desde el suministro de datos hasta el suministro de herramientas analíticas para interrogar los datos, realizar el análisis real y presentar informes.
¿Qué tipos de BDaaS están disponibles?
Existen tres tipos de competencia:
Core BDaaS: Emplea una plataforma mínima de Hadoop junto con YARN y HDFS y algunos otros servicios como Hive. Este servicio fue encontrado útil por varias compañías que lo utilizan como parte de una arquitectura más grande o para cargas de trabajo irregulares. Un ejemplo destacado de BDaaS básico es el Elastic Map Reduce (EMR) de Amazon Web Service. Se integra fácilmente con la tienda NoSQL, almacenamiento S3, DynamoDB y otros servicios. La naturaleza genérica del servicio EMR de Amazon permite a las empresas combinar otros servicios a su alrededor para construir cualquier cosa, desde infraestructuras de la empresa hasta tuberías de datos completas.
Rendimiento BDaaS: Como su nombre indica, este servicio se centra en ayudar a las organizaciones que ya están trabajando con Hadoop, en racionalizar su infraestructura y optimizar el rendimiento de Hadoop. Las organizaciones que están creciendo rápidamente se encuentran limitadas por la complejidad y, al mismo tiempo, se muestran reticentes a asumir la formidable tarea de construir su propia arquitectura de datos. Al subcontratar sus necesidades de infraestructura y plataforma a un proveedor externo, las organizaciones pueden centrarse en procesos específicos de dominio, lo que agrega valor y elimina muchos de los dolores de cabeza que están asociados con complejos despliegues de Big Data.
Función BDaaS: Las empresas que requieren características adicionales, que van más allá de las ofrecidas en el ecosistema común de Hadoop, encuentran respuestas en BDaas. Centrándose en la abstracción y la productividad, el enfoque BDaaS esta diseñado para poner a los usuarios en funcionamiento con grandes datos de forma más rápida y económica.
El término "Big Data-as-a -Service" puede ser bastante difícil de manejar, pero el concepto es sólido. A medida que más empresas están realizando el valor de la implementación de estrategias Big Data, más servicios están surgiendo para apoyarlos. El análisis de datos trae cambios positivos a cualquier organización que lo tome en serio. Con el crecimiento de la popularidad del software como un servicio, las empresas están cada vez más acostumbradas a trabajar en un entorno virtualizado a través de una interfaz web, y la integración del análisis de Big Data en este proceso es un paso natural siguiente. Ya podemos ver que BdaaS está haciendo que los proyectos de Big Data sean viables para muchas empresas que antes los consideraban fuera de su alcance, por lo que BDaaS se considera, con razón, la siguiente gran cosa en esta industria.
Fuente: Naveen Joshi. Experto en Big Data e IoT.
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