En este artículo te contaremos qué son y para qué sirven las máquinas virtuales. Además, detallamos para qué puede servirte una máquina virtual en el contexto del Big Data.
¿Qué son las máquinas virtuales?
Uno de los grandes amigos de cualquier programador son las máquinas virtuales. Estas son espacios en los que se permite ejecutar aplicaciones, instalar un sistema operativo completo y todo lo que te puedas imaginar.
También se suelen llamar virtual machine (VM), por sus siglas en inglés. Gracias a las máquinas virtuales, podemos optimizar procesos de manera eficaz, ya que estas nos brindan un entorno seguro de trabajo para poder ejecutar pruebas y probar diferentes entornos de ejecución y desarrollo.
Su principal ventaja radica en que emulan a un ordenador y, además, lo hacen a prueba de fallos trágicos. Si has instalado algún juego, programa u otros que haya hecho explotar tu máquina, no te preocupes: bastará con borrar el entorno que hayas creado en tu máquina virtual y crear otro nuevo para probar otras descargas.
Si, por el contrario, esos mismos archivos los has instalado en tu ordenador real, puedes tener un problema. Es posible que no sea recuperable. ¿Entiendes ahora la importancia de las máquinas virtuales?
Modo de uso
Una máquina virtual funciona igual que un ordenador real, su única diferencia radica en que todos sus componentes de hardware son virtuales. Esto quiere decir que tendrás una memoria RAM, un disco duro virtual y demás componentes que te ayudarán a ejecutar tu segundo ordenador.
Ten en cuenta que el hardware real, por supuesto, se verá afectado en lo que respecta al rendimiento de tu PC, ya que si tienes, por ejemplo, 12 GB de memoria RAM y tu procesador posee cuatro núcleos, todos aquellos componentes que le asignes a tu máquina virtual se «borrarán» de tu máquina real.
Para entenderlo mejor, míralo del siguiente modo: es como hacer una partición de todos los componentes de tu ordenador, no solo de tu disco duro.
También es importante que poseas una buena tarjeta gráfica, preferiblemente una de última generación, ya que esto te permitirá optimizar al máximo los componentes de ambas máquinas.
Así pues, lo primero que tendrás que hacer será instalar una de las máquinas virtuales disponibles en la web. Te mostramos dos opciones muy conocidas:
- Una de las más recomendadas y usadas es Virtual Box, un software desarrollado por Oracle para arquitecturas x86/amd64. Puedes descargarla desde su página web oficial.
- La otra es VMware, una filial de EMC que funciona con arquitectura x86. Esta tiene múltiples versiones, entre las que se incluye una versión gratuita, y funciona con los sistemas operativos Windows y Linux.
Posteriormente, procederás a realizar la instalación de un sistema operativo de tu preferencia.
El siguiente paso será proceder a instalar cualquier programa o componente que quieras testar en tu máquina. Para esto, te recomendamos instalar una máquina virtual por componente a probar, si crees que este puede dañar la salud del sistema. Esto se debe a que, si en algún momento llegas a perder cualquier tipo de información o llega a presentarse algún inconveniente (un virus o falla en el sistema), tendrás que borrar el espacio que previamente habías creado y tendrás que empezar desde cero.
¿Qué puede hacer una VM en Big data?
Por medio de la máquina virtual podremos trabajar con SQL server (un Sistema de Gestión de Bases de Datos relacionales desarrollado por Microsoft), el cual permitirá ejecutar volúmenes de datos mucho mayores, ya que podremos crear bases de datos relacionales que almacenarán toda la información que se ha recogido y clasificarla de tal manera que podamos ocuparnos de ella de forma esquemática y organizada.
Si quieres incursionar en el mundo de la analítica de datos, este es uno de los grandes fundamentos que debes aprender. Aunque hoy en día el entorno de las máquinas virtuales para analítica de datos como tal no se usa mucho, sí siguen siendo indispensables dos cosas: la primera es entender la estructura de los datos y cómo funciona, para lo cual deberás tener conocimiento en modelamiento de bases de datos relacionales y no relacionales; la segunda es poder realizar pruebas de cualquier cosa en una VM, de ahí la importancia de aprender a manejarlas.
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