Big Data, DevOps y Cloud, modelos claves en la digitalización

Hoy en día estamos al frente de un mundo que mueve cada día mucha más información debido al auge y la rapidez con que ha avanzado la tecnología últimamente. Cada vez el tipo de información es más variada, y hay más disponibilidad y volumen proveniente de la web.

Para dar un dato aproximado del auge y la magnitud que ha alcanzado la información “los datos generados durante dos días en el 2011 son mayores a los acumulados desde el origen de la civilización hasta principios del 2003”, de acuerdo a nuestro centro de investigación Tecnalia España. Y es que no es para menos, pues vivimos una era digital y de información.

En 2012 la capacidad instalada de almacenamiento de información sobrepasó los 2´5 zettabytes. Se prevee que para 2020 esta capacidad crezca hasta alcanzar los 100 zettabytes.

Así mismo, es bien sabido que en las empresas, la digitalización esta adquiriendo bastante relevancia y las mismas están en procesos de transformación para diferentes sectores que abarquen tres pilares importantes para el éxito de las mismas: experiencia del cliente, procesos operativos y modelos de negocio. Dicha transformación es bien conocida como Industria 4.0 que no tiene otros objetivos si no potenciar las nuevas tecnologías, en pro de la optimización de los procesos, la eficiencia energética, etc.

En estos días, una de las alternativas que nos ofrece la tecnología, por no decir de las mejores, para el manejo de la información a gran escala es a través del Big Data, de la mano de DevOps y Cloud. La plataforma High Performance Arquitectures de TECNALIA centra su atención en el estudio y desarrollo e implantación de estos modelos, que además son motores de transformación de la digitalización. Para Tecnalia, estas son nuestras áreas de conocimiento y líneas de investigación principales.

Para las empresas, dar un paso hacia el modelo Big Data, significa un progreso de grandes dimensiones, pues asegura la eficiencia y competitividad en sus procesos de IT, y significaría por ende un cambio en la metodología de trabajo en IT, que implica introducir un enfoque DevOps y la utilización de infraestructuras o tecnologías Cloud que permitan implementar estos cambios eficientemente.

Ahora bien, es importante tener en cuenta que para el modelo Big Data, se suceden tecnologías como la Inteligencia Artificial o Visión por computador. Para manejar el volumen de información que se mueve en estos últimos años, es importante tener una tecnología capaz de analizar y gestionar de forma inteligente, eficiente y sostenible los datos recopilados.

Por supuesto, en el desarrollo de un proyecto de esta magnitud, es importante tener en cuenta “escalabilidad, rendimiento, tolerancia a fallos, y divergencia en los entornos y enfoques haciendo que los equipos sean multidisciplinares y la metodología de trabajo deba estar muy bien definida”, de acuerdo a nuestro centro de investigación en España.

Infraestructura Big Data

“La infraestructura Big Data se caracteriza por volumen, velocidad y variedad: implica escalabilidad tanto de almacenamiento como de procesamiento y distribución, y que conlleva a una implementación física por medio de clusters de ordenadores que al final resultan en una infraestructura costosa de adquirir y mantener. Debido a eso, el modelo Cloud, resulta en una gran opción para el despliegue de soluciones Big Data con varias opciones de provisión como IaaS (Infrastructure as a Service) hasta SaaS (Software as a Service).

Existe gran cantidad de riesgos alrededor del desarrollo de proyectos Big Data, que implican altos costos, una gran infraestructura y tener en cuenta requisitos de escalabilidad, tolerancia a fallos o seguridad.

La correcta implementación de los tres modelos, Big Data, DevOps y Cloud, es una solución a las fallas en el manejo de las IT. En Tecnalia, con la ayuda de la plataforma HPA, trabajamos de la mano con las empresas que necesitan de dichas soluciones y les brindamos las herramientas pertinentes, dependiendo también de la actividad que desempeñan, y las necesidades acordes a su caso específico.

Leave a Reply

Your email address will not be published.

Allowed Tags: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>