Rohit Amarnath es CTO de Vértica, la plataforma de análisis unificados, que permite obtener información comercial predictiva basadas en una arquitectura escalable.
Hoy, uno de los temas de más alto perfil en toda la industria de la tecnología es la infraestructura subyacente para las aplicaciones, especialmente para las cargas de trabajo analíticas.¿Las ventajas de una sola pila de nubes públicas altamente integrada superan los riesgos del bloqueo del proveedor?¿Un enfoque multicloud significa un mayor poder de negociación pero agregó complejidad?¿Es mejor proteger sus datos implementando aplicaciones en un centro de datos privado y local?
Si bien todas estas son preguntas muy válidas hoy, pronto no lo serán.
Por qué pronto no importa dónde ejecute sus cargas de trabajo analíticas.
Las nubes públicas han estado ganando tracción a una tasa exponencial en la última década. Tomó tiempo convencer a los escépticos de que la seguridad y la escala podrían abordarse, así como dentro de los centros de datos empresariales. Aún así, los inversores sin inmutarse continuaron invirtiendo dinero en todos los proveedores de la nube pública para asegurarse de que pudieran correr la voz. La verdadera explosión comenzó cuando ISVS comenzó a construir aplicaciones nativas de la nube, lo que hace que los inversores y los clientes centren su atención en las diferentes aplicaciones que se muestran en el mercado. Los proveedores de la nube pública se encontraron dirigiéndose hacia una definición de hardware de cálculo y almacenamiento de productos básicos algo indistinguibles, lo que los llevó a expandirse al desarrollo de aplicaciones agresivamente. Esto fue especialmente cierto para las aplicaciones de análisis y el almacenamiento de datos, dados los conjuntos de datos muy grandes. El mercado vio una serie de adquisiciones para expandirse en ofertas basadas en plataformas, incluidas herramientas de visualización de BI, transmisión y análisis de borde y mucho más, estableciendo el crecimiento récord que hemos visto de AWS, Google, Azure y otros.
La siguiente ola de cambio se acerca rápidamente, impulsada por SaaS, microservicios, contenedores y Kubernetes y DataPs Avances.Al igual que con una cuadrícula eléctrica, la próxima ola de cargas de trabajo analíticas se "conectará" a cualquier red de cómputo/almacenamiento que tenga más sentido en ese momento, ya sea ubicación, precios, regulaciones y más.
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El impacto de no preocuparse por dónde funciona la carga de trabajo
En última instancia, maximizará los ahorros de costos con una elección automatizada de infraestructura optimizada.Imagine un mundo en el que puede evaluar y elegir la plataforma de análisis y aprendizaje automático más robusto, altamente escalable y avanzado sin ninguna preocupación por la cual la nube pública o el centro de datos privados locales lo apoyen.Combine esto con la administración automatizada, la escala elástica, la reducción automática y un conjunto totalmente integrado de análisis y aprendizaje automático, y nos encontraremos en una ruta mucho más acelerada hacia las ideas comerciales basadas en datos y las acciones de análisis de análisis proactivos.
La democratización de datos es un impulsor comercial central que se vincula con este enfoque de análisis, en cualquier lugar.Suponga que los objetivos de su empresa incluyen concurrencia ilimitada y tiempos de respuesta instantánea en la entrega de análisis.Desea proporcionar análisis a cualquiera que lo desee en cualquier momento.En ese caso, la transformación requerirá optimización de elasticidad y rendimiento en el software en sí, lo que actualmente no es una prioridad para las empresas que hacen el mayor margen desde las horas de cálculo.Para demasiados proveedores, la democratización de datos tiene el costo de simplemente agregar más servidores en la nube con pocas posibilidades de optimizar y priorizar consultas.Es necesario que haya un equilibrio.
¿Qué debería importar cuando elige una base de datos en la nube?
En muchas corporaciones, no hay un marco claro sobre cómo se seleccionan las bases de datos.Los analistas de negocios a menudo eligen qué soluciones quieren adoptar, y a medida que aumenta el uso, impulsa la adopción.Los científicos de datos y el análisis de negocios aportan conocimiento sobre idiomas, herramientas de visualización y motores de análisis cuando se unen a una empresa y tienen preferencias por las herramientas que conocen.Los equipos de gobierno de TI y datos inteligentes tienden a considerar otros factores cruciales como la gobernanza de datos, la eficiencia operativa y el control de costos en una posición igual a la simplicidad de implementación.
A medida que evalúa las soluciones para sus capacidades y el costo a largo plazo para la organización, es esencial considerar las seis categorías de cómo debe comportarse una plataforma en la nube:
• Opciones de implementación: ¿Las opciones de implementación disponibles en esta base de datos en la nube admitirán todas las cargas de trabajo que desea ejecutar, ahora y en el futuro?Esto puede incluir SaaS, Hybrid Cloud, In-Made y microservicios.
• Almacenamiento y acceso a los datos: ¿La base de datos admitirá modelos combinados de almacenamiento de datos, donde los datos están en el almacén de objetos en la nube, el almacén de objetos locales o cualquiera de los cientos de otros lugares que podría estar?¿Accederá y usará los datos para análisis sin una carga costosa?
• Optimización y velocidad: ¿la base de datos manejará todos sus datos ahora y todos sus datos dentro de tres años?¿Es escalable y elástico?¿Puede cargar datos lo suficientemente rápido y servir suficientes consultas concurrentes?¿Puede ajustar consultas de ejecución lenta o es el único recurso para agregar un cálculo costoso?
• Análisis: ¿La solución tiene la profundidad de análisis que necesita, desde la serie de tiempo, geoespacial, aprendizaje automático y más?¿Pueden los usuarios de Python aprovechar fácilmente sus datos como usuarios de SQL?
• No hay sorpresas de factura: ¿la solución le permite establecer claramente los límites en el gasto o es probable que reciba sorpresas al final del mes?
• Seguro: ¿ofrece un entorno seguro, que incluye la certificación y el cifrado ISO 27001, protegiendo así sus datos críticos?
Es solo con un enfoque en lo que es importante, ¿saldrá con una solución analítica que es viable en las próximas décadas?
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