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Este contenido es parte de Guía Esencial: ¿Hacia dónde van la analítica y big data en las empresas?
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¿Qué modelo de nube es mejor para su proyecto de big data?

La computación en nube viene en tres sabores distintos: públicas, privadas e híbridas. Pero, ¿cuál es mejor para mi proyecto de big data?

¿Es mejor la nube privada, pública o híbrida para un proyecto de big data?

Las organizaciones pueden implementar un proyecto de big data en nubes privadas, públicas o híbridas. Sin embargo, su selección del entorno de nube podría afectar significativamente los costos, demandas técnicas y otros factores.

Para proporcionar una nube dedicada que una empresa posee y opera, las nubes privadas utilizan  recursos internos de cómputo y de almacenamiento virtualizado​. Las organizaciones que requieren el control directo del entorno de nube –por lo general debido a restricciones de seguridad o reglamentarias– suelen elegir la nube privada. Ya que las nubes privadas existen dentro de los centros de datos locales, estos entornos requieren de almacenamiento adicional y recursos de computación, al igual que software como Hadoop, para soportar big data. Una empresa debe absorber esos costos de infraestructura y manejar cualquier problema técnico o arquitectónico que surja. Como resultado, las empresas normalmente no despliegan big data sobre nubes privadas.

Los proveedores externos crean y operan nubes públicas que comparten recursos físicos para redes, almacenamiento y computación. Los usuarios suben y operan las cargas de trabajo en la nube del proveedor. Ya que los proveedores de nube pública soportan muchos usuarios, la infraestructura informática es mucho más amplia y escalable que la de la nube privada. Los usuarios pueden escalar verticalmente para aprovechar las grandes cantidades de poder de cómputo con software de computación distribuida, pero solo pagan por los recursos que utilizan. Para bajar los costos operativos, los recursos no utilizados se liberan una vez que el trabajo de computación es finalizado. La nube pública representa un modelo de computación “de servicio público", y es ideal para tareas de big data sobre demanda.

Las nubes híbridas fusionan la nube privada y pública, permitiendo que las cargas de trabajo  migren entre las dos a través de la orquestación. Cuando es necesario cómputo adicional, las nubes híbridas utilizan recursos de nube pública –una característica conocida como estallido de nube. La nube privada soporta cargas de trabajo básicas, mientras que los recursos de nube pública acomodan temporalmente los picos de demanda. Esta función también puede soportar el análisis de big data. Sin embargo, las organizaciones utilizan raramente nubes híbridas para proyectos de big data, porque la nube pública es más sencilla y aprovecha cualquier concesión de precios a largo plazo del proveedor de nube pública.

Conforme las organizaciones dependen más de diversos conjuntos de datos para tomar decisiones, big data está creciendo en importancia. Pero esto es solo el principio. Tecnologías como el Internet de las Cosas prometen un tsunami de nuevos datos para las empresas, los científicos y los gobiernos para analizar. Mientras que big data no depende de la nube, la nube facilita el almacenamiento y análisis de big data, proporcionando cómputo escalable, bajo demanda a un costo razonable.

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