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Una ruta para migrar con éxito la analítica a la nube

Al migrar sus aplicaciones de analítica, los datos y las cargas de trabajo hacia la nube, necesita sopesar las opciones y elegir el método de migración acorde con sus necesidades, recomienda SAS.

En su afán por ser ágiles, innovar y lograr un alto desempeño, las empresas están llevando a la nube un número cada vez mayor de aplicaciones de negocio, incluyendo la analítica. No obstante, en muchas de las migraciones a esa plataforma puede ser complicado obtener los beneficios potenciales que se prometen.

A fin de maximizar el desempeño y el valor de dichas aplicaciones en la nube, es necesario sopesar las opciones y elegir el método de migración acorde a las necesidades de la organización.

Hoy, existen tres formas básicas de migrar a la nube, las cuales tienen diferentes requerimientos, requieren esfuerzos específicos y brindan beneficios particulares:

Rehosting. Consiste en llevar la aplicación tal cual es a un servicio de nube pública (lift & shift). Este modelo puede generar ahorros y escalabilidad básica, liberando la capacidad del centro de datos para otros usos, pero no hay cambios radicales. La ventaja es que las aplicaciones y las interfaces de usuario no se modifican; la desventaja es que las aplicaciones no obtienen toda la agilidad, escalabilidad e innovación que se espera.

Replatforming. Se trata de un modelo en el que se toman las aplicaciones y se le hacen cambios arquitectónicos para que funcionen bien en una arquitectura de nube real. Es la ruta más directa para generar beneficios para el negocio y puede hacerse de manera selectiva y gradual.

Finalmente, con el Repurchasing, las aplicaciones se recrean o se reescriben para ejecutarse en una plataforma de software distinta y nativa de la nube. Esta opción requiere mucho trabajo, y recrear las aplicaciones requiere tiempo y dinero, pero se puede estar seguro de que la nueva plataforma aprovecha el poder de la nube y ofrece ventajas competitivas.

La migración a la nube se está acelerando por una buena razón: las organizaciones están ganando experiencia en ella y, por tanto, la confianza de que pueden ejecutar sus aplicaciones, incluso las de misión crítica, en ella. También cabe destacar que han superado sus preocupaciones iniciales respecto a la seguridad.

Otro factor que acelera dicha migración es que tecnológicamente es más amigable. Los avances en medición, microservicios y la gestión de la plataforma facilitan adoptar una estrategia de implementación de «cloud first», mientras que la tecnología de contenedores sigue madurando, lo que ayuda a las organizaciones a simplificar el desarrollo de aplicaciones nativas.

Los datos, el principal ingrediente

Con la ayuda de contenedores, migrar el código y las plataformas tecnológicas para la analítica puede ser muy sencillo. No obstante, migrar los datos para ella puede no serlo tanto, pues requiere mayor escrutinio y planeación. Las aplicaciones analíticas pueden tomar datos de distintas fuentes, manipularlos, realizar pruebas e iterar añadiendo datos adicionales o diferentes.

Por tanto, un primer paso para la migración a la nube es el movimiento único de datos históricos, lo que implica elegir el almacén de datos en la nube y un modelo de datos idóneos; a partir de ahí, se sincronizan las actualizaciones con las fuentes de datos.

Un modelo de datos federado permite preservar los modelos de datos fuente y limitar la replicación de datos con una integración bajo demanda, pero sacrifica algo del desempeño, dependiendo del lugar donde se encuentra la fuente de datos relativa al almacenamiento en la nube y los recursos de cómputo.

Normalmente, un modelo federado es favorecido cuando existen grandes bases de datos propietarias para casos de uso específicos.

Activos analíticos

La migración de la analítica a la nube tiene distintos niveles de dificultad. Por ejemplo, las organizaciones más pequeñas deben poder aprovechar la analítica en la nube casi a voluntad. Con menos datos, menos usuarios y menos riesgo, pueden implementar analítica más ágil rápidamente. Las empresas más grandes, por su parte, tienen mucho más que migrar, pero la recompensa puede ser enorme.

Todas las organizaciones que quieren avanzar agresivamente tienen un punto de coincidencia: necesitan conocer qué activos analíticos tienen. Desafortunadamente, muchas no conocen realmente su inventario de datos, programas y usuarios. De ahí que sea necesario conocer los activos de datos y su uso para determinar cómo formatear, migrar y acceder a sus datos en la nube.

La ruta para migrar a la nube

Una planeación cuidadosa, desde las perspectivas de negocio y técnicas, son elementos primordiales para el éxito de una migración de las aplicaciones analíticas.

Entre los factores a tomar en cuenta, que se desprenden de la experiencia de las organizaciones de este tipo de migraciones, destacan:

  • Qué cantidad de capital destinado a la infraestructura de TI puede liberarse para las inversiones en el negocio a medida que se hace un cambio a un modelo de servicio de pago por uso.
  • La diferencia entre la demanda de cómputo pico y promedio, y la capacidad de la infraestructura para la máxima demanda.
  • El tiempo de preparación de los entornos de cómputo, en comparación con aprovisionar capacidad bajo demanda en un servicio de nube.
  • El tiempo requerido para instalar nuevas tecnologías en la infraestructura existente y utilizarlas.

Si bien no hay una receta única, sí existen factores que tomar en cuenta para migrar con éxito a la nube, entre los que destacan:

  • Evaluar las opciones de migración y desarrollar una estrategia en términos de prioridades y ritmo;
  • Contar con el inventario adecuado de programas analíticos y activos de datos, y tener en claro qué se desea migrar;
  • Mapear los patrones de trabajo analítico y flujos de trabajo de los usuarios, y evaluar cómo los almacenes de datos y herramientas en la nube los soportarán;
  • Tener la plataforma y la arquitectura basadas en la nube para la migración y la operación;
  • Poder contenerizar las aplicaciones clave;
  • Tener las aptitudes necesarias y el soporte para la migración y operación en la nube;
  • El entorno es escalable para llevar a cabo los trabajos analíticos más grandes y complejos;
  • Qué ajustes deben hacerse a la arquitectura de datos y formatos para tener acceso en la nube, y si hay una estrategia de migración de datos;
  • Cuánto cambiará la experiencia del usuario y cómo se introducirán o minimizarán los cambios necesarios;
  • Cómo se ajustará la gestión, el gobierno y el control de la analítica y los datos para operar en la nube;
  • Tener un plan riguroso de prueba para completar la migración con confianza.

La nube ya no es un territorio desconocido para las organizaciones. Las aplicaciones de negocio de todo tipo, finanzas, recursos humanos, cadena de suministro y marketing, entre otras, ya están en la nube o van en camino.

Las empresas pueden buscar los beneficios específicos alrededor de la agilidad, la innovación y el costo. O tal vez estén trabajando con proveedores de software cuyas ofertas más recientes ya están en la nube.

Las condiciones están dadas para que más aplicaciones competitivas y a la medida, incluyendo a la analítica avanzada, aprovechen la nube. Ahí, pueden enfocarse en desarrollar excelentes aplicaciones, incluyendo aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático sin las distracciones de aprovisionar entornos tecnológicos.

Con la ayuda de una arquitectura sana y la migración controlada a la nube, las empresas pueden llevar las capacidades analíticas y de desempeño a nuevas alturas.

Sobre el autor: Gustavo Guerrero Villa es gerente de desarrollo de negocios de nube para Latinoamérica en SAS. Consultor y analista de datos, ha sido especialista en transformación digital e innovación para la región en SAS.

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