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Un mapa de ruta del datacenter para la IoT y big data

Muchos centros de datos cometen el error de lanzarse hacia las nuevas tecnologías, como la internet de las cosas y big data, demasiado rápido. Tomar su tiempo y evaluar los requisitos vale la pena.

Desde la perspectiva de un centro de datos, los proyectos de internet de las cosas (IoT) y de big data casi siempre estresan la red y la infraestructura de almacenamiento. Los planificadores necesitan evaluar cuidadosamente los requisitos de infraestructura antes de que su organización se embarque en este tipo de proyectos intensivos de datos a gran escala.

Los proyectos tradicionales de inteligencia de negocios (BI) están fundados en necesidades y entendimientos que difieren de aquellos de los proyectos de big data. Un típico esfuerzo de BI comienza con una idea clara de qué preguntas deben ser respondidas; qué datos hay disponibles o deben ser recolectados para responder esas preguntas; qué resultados deben ser reportados; y quién dentro de la organización necesita esos resultados. Este tipo de proyecto ha estado en la base de las TI empresariales por décadas.

Las iniciativas de IoT y big data tienen un enfoque diferente. Ellas preguntan: Cuáles son las preguntas correctas; cuáles son los problemas que enfrentar para servir mejor a los clientes; y qué productos deben estar disponibles para retener a los clientes actuales mientras se atrae a nuevos clientes para comprar productos y servicios de la compañía.

Esto típicamente significa que los proyectos de IoT y big data requieren diferentes conocimientos, diferentes niveles de experiencia y diferentes herramientas. Como resultado, tales proyectos pueden ser más difíciles de ejecutar para un equipo de TI.

Empiece lentamente con el internet de las cosas y big data

Cuando nuevas tecnologías poderosas o nuevos enfoques de TI ganan un cierto impulso, puede haber un apuro en adoptarlos, algunas veces con poco entendimiento de lo que se requiere para tener una primera experiencia exitosa. IoT y big data claramente caen en esta categoría.

Esta forma de pensar puede llevar a las organizaciones a invertir fuertemente en un enfoque que produce mucha decepción y pocos datos útiles. El fracaso podría venir de seleccionar herramientas inapropiadas, configurar de forma incorrecta sistemas que soportan esas herramientas, una falta de experiencia necesaria o alinearse con los socios equivocados. Una vez quemados, muchos tomadores de decisiones culpan al enfoque o a la tecnología.

Ciertamente no ha habido escasez de emoción sobre el potencial de big data. Y los reportes han tocado el tambor para IoT también, apuntando a cómo conectará todo, desde nuestros teléfonos móviles hasta nuestros aparatos electrodomésticos. Los proveedores de hardware, software y servicios profesionales han saltado dentro, cada uno queriendo obtener su parte injusta del ingreso potencial que estos enfoques tecnológicos producirán.

Casi todos los proveedores de sistemas, almacenamiento, redes, sistemas operativos, herramientas de gestión de datos y herramientas de desarrollo han salido al frente con conjuntos de productos y servicios de big data. Estos mismos proveedores están empezando a ofrecer formas de conversar con y reunir datos desde dispositivos inteligentes.

Integrar internet de las cosas y big data

Antes de saltar a los proyectos de IoT y big data, es sabio para los líderes de una organización detenerse y evaluar qué necesita realmente el negocio. Evaluar las capacidades y experiencia del equipo de TI. Ser realista sobre dónde podrían salir mal las cosas y qué se podría ganar.

Las organizaciones típicamente diseñan los proyectos de big data para determinar qué preguntas hacer, en lugar de enfrentar requisitos específicos previamente conocidos. Esto significa que los tomadores de decisiones y los desarrolladores primero deben querer determinar las preguntas correctas que hacer, con base en datos operativos, de máquina y de otros tipos que ya son recolectados; es posible que nadie se haya tomado el tiempo de analizar esos datos. Un proyecto de IoT podría volverse una fuente de datos que podrían alimentarse a una tarea de big data.

Tanto IoT como big data típicamente dependen de bases de datos NoSQL que, a su vez, dependen de clusters de sistemas ejecutando software de gestión de datos, un uso extenso de capacidad de red y memoria compartida o sofisticada tecnología de cacheo de datos para acelerar el uso de medios de almacenamiento disponibles. Es probable que un proyecto de IoT afecte grandemente las redes y el almacenamiento del centro de datos.

La mayoría de organizaciones tienen una riqueza de datos en bruto sobre su propia operación, incluyendo información automáticamente recolectada por los sistemas operativos, productos de gestión de bases de datos, marcos de trabajo de aplicaciones, aplicaciones e incluso dispositivos de punto de venta o punto de servicio. Las organizaciones podrían usar los datos para ganar una conciencia más clara y completa de las fortalezas y debilidades de los procedimientos, productos y entrenamiento. Añadir IoT a la mezcla ofrece el potencial para que una compañía extienda su compresión de los clientes.

Analizar esta enorme y creciente pila de datos podría, y a menudo lo hace, darle a las empresas claves para entender mejor las necesidades de los clientes. Las empresas también podrían aprender que no ha estado recolectando la información adecuada para destapar las preguntas que abordarán su propio y único conjunto de problemas.

Resista la tracción hacia un enfoque de listo-dispare-apunte. Esto es especialmente cierto para un proyecto de IoT. Raras veces una organización ha tenido tan poderosa oportunidad para aplazar, irritar u ofender a clientes individuales.

Un equipo de TI debe desarrollar un claro entendimiento de sus intenciones, las herramientas que utilizará y los proveedores que serán parte de ese esfuerzo. Solo entonces un equipo puede intentar capturar y domar a la bestia de big data o usar IoT de forma efectiva.

Esto requiere que una organización configure y aprovisione apropiadamente su infraestructura, un proceso que involucre desplegar la cantidad necesaria de poder de procesamiento, memoria, almacenamiento y capacidad de red, así como el software adecuado para el desarrollo, operaciones continuas, monitoreo, gestión y seguridad.

Cada uno de estos elementos debe ser seleccionado y aprovisionado con cuidado. Este proceso, sin embargo, no es necesariamente un caso en que más es mejor.

Con IoT u otros proyectos de cara al usuario, sería sabio considerar cómo los clientes reaccionarán a estar en línea con un negocio todo el tiempo. El rendimiento, la privacidad y las capacidades funcionales son todas críticamente importantes.

Herramientas de desarrollo para internet de las cosas y big data

Cada enfoque de big data tiene su propio conjunto de herramientas de desarrollo y despliegue. Lo mismo puede decirse de las plataformas IoT. Para ser más efectivo, el personal de desarrollo de una compañía debe entender estas herramientas, saber cómo usarlas y entender cómo construir un sistema óptimo.

Es probable que la gente trabajando en el proyecto de big data utilizará diferentes herramientas que un equipo de desarrollo de IoT. Los dos equipos, sin embargo, deben comunicarse entre sí. El equipo de IoT necesitará recolectar los datos apropiados para soportar la iniciativa de big data. Una empresa que es nueva en este tipo de tecnologías haría bien en empezar con pequeños proyectos e ir construyendo más grandes conforme el personal desarrolla experiencia y conocimientos.

Las organizaciones deben tratar los proyectos de big data como los activos de negocios que son. Esto significa supervisión operativa por el personal administrativo de TI. Sería mejor seleccionar herramientas de monitoreo y gestión que sean adecuadas para el marco de trabajo de gestión empresarial y proveerán datos que sean entendidos y útiles.

Un proyecto de IoT, debido a que enfrenta directamente a los clientes, requiere monitoreo y gestión ligeros y responsivos. Si las herramientas son muy pesadas, los clientes van a quejarse sobre que su compañía consumiendo demasiado de sus costosos planes de datos. Encontrar el balance apropiado de información almacenada, funciones ofrecidas, rendimiento general y el volumen de datos enviados de un lado a otro puede ser truculento.

Muchas organizaciones encuentran una promesa real en big data. Las mejores prácticas de IoT aún están emergiendo, así que los estándares no están ampliamente disponibles. En ambos casos, sin embargo, los componentes apropiadamente seleccionados y configurados, combinados con experiencia técnica, son elementos clave de un proyecto exitoso. Las opciones de configuración adecuadas están orientadas por cuáles sistemas son seleccionados, sistemas operativos soportados y la configuración de sistema, red y almacenamiento desplegada.

A menudo el factor más importante, sin embargo, es embarcarse en el proyecto con el estado mental apropiado. En el caso de big data, el objetivo debe ser aprender las preguntas correctas que preguntar, en lugar de tratar el proyecto como solo otra iniciativa de inteligencia de negocios. En el caso de IoT, el proyecto debe ser capaz de proveer servicios útiles a los clientes a cambio del permiso de almacenar datos para alimentar los sistemas basados en datos de ventas, soporte e inteligencia de negocios. 

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