Desde la aparición del Big Data, uno de los grandes retos para los Data Scientist ha sido el de ser capaces de elegir las características adecuadas para solucionar cada problema. Las herramientas de Big Data en la nube forman parte de estas posibilidades, las cuales permiten encontrar automáticamente el valor de los macrodatos aprovechándose de la gran cantidad de datos disponibles.
En este post, hablaremos de esta importancia en conceptos de arquitectura como disponibilidad, escalabilidad, resiliencia y otros. El propósito de este post es darte a conocer los conceptos y los proveedores principales de servicios que forman parte de las herramientas de Big Data en la nube.
¿Cuáles son las herramientas de Big Data en la nube?
Las herramientas de Big Data en la nube hacen referencia al compilado de servicios de Cloud. Estos constan de los datos que se generan, almacenan y procesan en la web dentro de un modelo computacional de la nube.
Principalmente, estas herramientas de Big Data en la nube se han hecho imprescindibles debido al volumen de datos que se genera en la web por medio de aplicaciones, redes sociales, satélites, dispositivos móviles, etc. En suma, estos procesos de Big Data en la nube poseen múltiples ventajas como la rapidez, la comodidad, la accesibilidad y la seguridad de los datos en un sistema basado en el acceso a internet.
Ahora bien, cuando se hace referencia a las herramientas de Big Data en la nube, se abarcan una serie de arquitecturas instauradas por los proveedores de servicios web. Por esta razón, te compartiremos algunos conceptos clave en arquitecturas Cloud y unos ejemplos más específicos sobre los proveedores de servicios Cloud más utilizados en la actualidad.
Conceptos clave en arquitecturas Cloud
En primer instancia, te mostramos algunos de los conceptos clave que deben estar en una arquitectura Cloud efectiva y que, por tanto, forman parte de los proveedores de servicios Cloud.
- Región: se refiere al área global de agrupación de recursos Cloud que, generalmente, suele ser por continente.
- Zone: aquí podrás contar con el área local de agrupación dentro de regiones que, simplemente, suelen estar numeradas.
- Subnet: subred de IP’s o subdivisión lógica de instancias es uno de los conceptos clave porque acostumbra a tener un rango de IPs con un DHCP interno. Además, las IPS de las subnets no son accesibles desde internet por defecto, por lo que necesitas una IP pública por instancia.
- Grupos de seguridad/firewalls: estas constan de las reglas de seguridad a nivel IP más un puerto específico que las define en cada VPC (Virtual Private Cloud).
- Virtual Private Cloud: un VPC es un conjunto de recursos computacionales configurables por demanda al interior de un ambiente de Cloud público, el cual provee un cierto nivel de aislamiento entre los diferentes usuarios o aplicaciones que utilizan dichos recursos. El aislamiento entre un CPV y los demás usuarios del Cloud se logra normalmente a través de la utilización de una subred IP y un mecanismo de comunicación virtual.
- Instance: en este caso, podrás contar con instancias o máquinas virtuales provisionadas con un SO específico.
Proveedores de servicios Cloud
Si hablamos de forma más específica, las herramientas Cloud del Big Data abarcan los servicios Cloud y sus proveedores. Por ello, a continuación te compartimos tres de los proveedores de servicios Cloud y sus principales funciones como parte de las herramientas de Big Data en la nube:
- AWS (Amazon Web Services) EMR (Elastic Map Reduce): se caracteriza por su escalado y ejecución sencilla de trabajo del Big Data en la nube. Elastic Map Reduce te permite montar un determinado Hadoop hospedado en la nube. Por otra parte, podrás contar con el control directo sobre el hardware que se levanta como instancias EC2.
- GCP (Google Cloud Computing) Dataproc: Google Cloud Compute te ofrecerá un servicio muy parecido al EMR, pero con menos control sobre el hardware que utilizas y sobre el sistema operativo donde ejecutas Hadoop. No obstante, se le reconoce por su software automatizado y totalmente gestionado. En suma, podrás contar con las analíticas del ecosistema del mundo de la inteligencia artificial de Google Cloud.
- Microsoft Azure Hadoop: este proveedor de servicios Cloud, al igual que GCP, garantiza el uso de los demás sistemas, lenguajes y herramientas de Azure. Su principal objetivo consiste en gestionar las cargas de trabajo y el procesamiento de los macrodatos en la nube.
Finalmente, debes tener en cuenta que cada uno de estos conceptos, proveedores y servicios forman parte de las herramientas de Big Data en la nube, ya que pretenden destacar el valor de los macrodatos de manera accesible.
Sigue aprendiendo sobre Big Data
En este post, has podido identificar cómo funcionan las herramientas de Big Data en la nube a partir de sus conceptos clave y los proveedores de servicios en la nube. Aun así, todavía existen múltiples herramientas, servicios y especificaciones por conocer.
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