Hybrid Cloud y Big Data

Cada vez son más las empresas que apuestan por servicios en la nube o cloud computing como herramienta de almacenamiento masivo y gestión de procesos. Así debido a las distintas necesidades que tiene cada compañía, la nube ha tenido que adaptarse a ellas para poder hacer frente a esta demanda del mercado, dando lugar a los diferentes tipos de nube que conocemos a día de hoy: nube pública, privada e híbrida.

A lo largo de estas líneas conoceremos más en profundidad esta última, más conocida quizás omo Hybrid Cloud.

¿Qué es Hybrid Cloud?

Se trata de un tipo de cloud computing que combina varios entornos de la nube pública, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o IBM Cloud, y privada.

Hybrid Cloud permite a las empresas diseñar su arquitectura de cloud decidiendo qué se gestionará desde la nube privada y qué en la pública. La nube híbrida es la mejor opción para aquellas empresas que pretenden crear una nueva cartera de recursos y servicios de TI.

¿Cómo funcionan las nubes híbridas?

La forma en que una nube pública y una privada funcionan cuando se unen para formar una nube híbrida es similar a cuando lo hacen de forma independiente:

  • Conexión de varios ordenadores entre sí a través de una red, ya sea local, amplia o privada virtual (VPN) y las correspondientes APIs.
  • Se extraen los recursos por medio de la virtualización, contenedores o almacenamiento configurado por software.
  • Todos estos recursos son asignados por el software de gestión de entornos donde pueden ejecutarse las aplicaciones según sea necesario.

Así, las nubes independientes se vuelven híbridas cuando estos entornos se conectan entre sí.  Esa interconectividad es lo único que permite que las nubes híbridas funcionen, siendo la base del edge computing. Además, la calidad de las conexiones tiene un efecto directo sobre el funcionamiento de la nube híbrida.

Ventajas e inconvenientes

Para poder conocer en profundidad la Hybrid Cloud vamos a repasar sus ventajas más importantes:

  • Este modelo permite a las empresas tener el control absoluto de qué operaciones quieren que se procesen en una nube privada o en una nube pública, haciendo posible que las compañías puedan crear una arquitectura de recursos TI a su medida.
  • Mayor control de las cargas de trabajo del entorno privado.
  • Es mucho más ágil a nivel empresarial, gracias al entorno que ofrece y los recursos que proporciona del entorno público. Así, tenemos un acceso inmediato a los recursos.
  • Gracias al modelo Hybrid Cloud podemos ahorrar costes ya que solo pagamos por lo que utilizamos.
  • Facilita la administración y gestión. La migración entre ambas nubes es fácil y rápida. Además, se puede hacer en cualquier momento.
  • Acceso inmediato a los servicios y reducción de carga de la estructura de TI.
  • Un menor tiempo en el lanzamiento de nuevos productos y servicios.
  • Una menor dependencia de un único proveedor de almacenamiento y acceso a la tecnología más reciente.

¿Cuáles son sus desventajas?

  • Debe asegurarse una compatibilidad de entornos y esto a priori puede generar gastos adicionales para su adecuación previa.
  • La seguridad de los datos depende del proveedor de la nube pública.
  • Depende de una parte privada que supone un mayor coste, disponer de expertos que la gestionen tanto su mantenimiento como su seguridad.
  • Esta parte privada tiene una escalabilidad limitada.

¿Por qué utilizar Hybrid Cloud para Big Data?

La nube híbrida permite una mayor eficiencia a la hora de ejecutar las aplicaciones analíticas, independientemente de la ubicación de los datos almacenados, permitiendo incluso que varios usuarios trabajen de forma simultánea con este tipo de cargas de trabajo.

Debido a la exigencia de estos procesos analíticos una de las primeras consideraciones que deben de tener las empresas a la hora de apostar por una estrategia de nube híbrida es la ubicación de sus servidores dedicados, por dos factores muy importantes:

En primer lugar, la latencia de transmisión. Si el servidor está alojado a miles de kilómetros de nuestra ubicación, la latencia de transmisión será mucho mayor que la de un centro de datos ubicado en el mismo país o incluso provincia.

En segundo lugar, por los requisitos financieros, de propiedad intelectual o legales como el RGPD, que prohíbe a las empresas almacenar datos de usuarios europeos fuera de los países de la unión.

Teniendo en cuenta lo anterior, una estrategia de nube híbrida puede facilitar en muchos casos las necesidades actuales de las empresas para la realización de análisis de grandes volúmenes de datos y acceder a nuevas y más modernas herramientas de inteligencia artificial o reporting de datos. De esta manera las compañías pueden adquirir nuevas capacidades y mayor agilidad en los procesos de decisiones de sus operaciones.

Sin embargo, para sacar todo el rendimiento a la nube híbrida para los análisis de Big Data, se deberá primero definir una estrategia sólida.

Estrategia de implementación de la nube híbrida para Big Data

Para diseñar una estrategia satisfactoria debemos tener en cuenta una serie de aspectos clave. A continuación, detallamos algunos de los más importantes. Analizar el tipo de información que se almacenará en cada uno de los entornos, teniendo en cuenta su propiedad y estándares de seguridad.

  • Sincronización de datos entre sistemas para evitar las copias innecesarias.
  • Analizar la calidad de los datos e integrarlos en el entorno de análisis.
  • Asegurar una alta disponibilidad y resiliencia ante cualquier desastre.
  • Planificar la carga de trabajo y portabilidad.
  • Especificar la carga de trabajo de los procesos analíticos.
  • Detallar las posibilidades de escalado o bajada de requisitos en la nube, según las necesidades previstas.

Como ya hemos visto, apostar por una estrategia de nube híbrida, ofrece a las empresas disponer de las ventajas de los entornos privados y públicos, adaptándose cada cuál al tipo de datos que queramos manejar. Esta estrategia se torna vital para las compañías que realizan análisis de grandes volúmenes de información de forma rápida y eficiente, disponiendo de los recursos necesarios en cada momento y con la posibilidad de acceder a las aplicaciones de analítica y reporting más avanzadas del mercado.

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2022-03-23T14:37:09+02:0010 marzo, 2022|

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