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Big Data as a Service (BDaaS) ¿qué es y qué tipos hay?

Ya no tenemos dudas en que actualmente el mundo del Cloud Computing ha ganado una gran ventaja en cuanto a almacenamiento, distribución de procesos, soluciones y servicios se refiere. Las empresas están optando por la distribución de procesos y servicios en la nube, el Big Data en este sentido no se ha quedado atrás, ya que son muchas las empresas que eligen por contratar soluciones Big Data como servicio o más bien conocidas como Big Data as a Service (BDaaS), en este post te contaremos qué es el BDaaS y qué tipos existen.
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¿Qué es el BDaas?

Del mismo modo que existe el Software as a Service (SaaS), Bases de datos as a Service (DBaaS) o Infraestructura as a Service (IaaS), con los años ha surgido el término de Big Data as a Service (BDaaS).

De todos es sabido que cada día cualquier organización produce información, que es almacenada y procesada, una de las piezas fundamentales del BDaaS es proveer de este tipo de servicios en la nube, así como otro tipo de servicios que involucran a un proyecto Big Data como fases de limpieza de datos (EDA), aplicación de modelos estadísticos/matemáticos y tanto la ejecución como el mantenimiento de arquitecturas en tiempo real, como es los casos de las arquitecturas Lambda o Kappa.

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arquitectura lambda big data
Imagen 1: Arquitectura Lambda.

Tipos de modelos BDaaS

Existen cuatro modelos diferentes de BDaaS que proveen de los servicios de plataforma, infraestructura y software como servicio:

Core BDaaS

Es la plataforma mínima en la nube, como, por ejemplo, realizar un despliegue en la nube únicamente de Hadoop.

Perfomance BDaaS

Este tipo de servicios van un paso más lejos. Además de Hadoop se incluyen otras herramientas para mejorar la productividad (como por ejemplo bases de datos NoSQL).

Feature DBaaS

De nuevo, se va un paso más allá incluyendo más herramientas ajenas a Hadoop. Entre estas herramientas se incluyen interfaces web y de programación, así como conectores a base de datos, en esta capa se escalan los clústers de Hadoop.

Integration BDaaS

Este es el servicio más avanzado, se trata de una combinación entre la capa performance y feature, es decir, se ofrece una solución escalable que soporta a varios usuarios tanto comerciales como técnicos.

modelos de bdaas big data
Imagen 2: Modelos de BDaaS

 

Problemas en la implantación de servicios BDaaS

Si bien es cierto que los costes de implementación son asequibles tanto para grandes como para medianas empresas, tenemos que tener en cuenta que pueden ocasionarse algunos problemas en la implantación de servicios BDaaS como los siguientes:

  • Existen problemas no resueltos de propiedad, privacidad de datos y de seguridad.
  • Debe comenzarse con una solución pequeña y que pueda ser controlada por la empresa, posteriormente, puede escalarse verticalmente en función de las necesidades.
  • Los requisitos en lo que a Big Data se refiere por parte de cada empresa pueden ser diferentes y estos deben estar alineados con los servicios que oferten los proveedores de soluciones BDaaS.
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Consejos y ventajas para su implantación

Por su parte, también ofrecemos algunos consejos y ventajas para su implantación:

Bajo coste o cero

Como hemos mencionado anteriormente, los costes de implantar una solución BDaaS son bajos, de hecho, algunos proveedores incluyen periodos de pruebas gratuitos, por lo tanto, es posible comenzar a ver resultados antes de realizar ningún pago.

Escalabilidad

Las soluciones son fáciles de escalar, especialmente en términos de almacenamiento y procesamiento.

Experiencia en el sector

Es aconsejable contar con profesionales en servicios BDaaS con experiencia previa en el sector y conocimientos del ámbito Big Data

Análisis en tiempo real

Algunos de los proyectos Big Data más exitosos en nuestros días están basados en arquitecturas en tiempo real. Esto ayuda a las organizaciones ha tomar decisiones de forma instantánea en lugar de recurrir a archivos históricos.

Autoservicio y administrados

La gran mayoría de proveedores de servicios BDaaS ofrecen una combinación mixta de ambos modelos, es decir, ser administrados o autoservicio, en función de la compañía. Es común encontrar una gran cantidad de personal técnico trabajando en segundo plano para proporcionar al cliente servicios adaptados a sus necesidades.

Como podemos ver salvo algunos inconvenientes, es aconsejable comenzar con soluciones pequeñas en las primeras etapas de un proyecto, con el objetivo de verificar al detalle y conocer los datos. Una vez que podemos garantizar resultados podemos proceder a proyectos más complejos y grandes que nos obliguen a utilizar soluciones escalables.

Juan Manuel Moreno, tutor del Master en Big Data y Business Analytics.

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