Cómo hacer uso de la nube de datos grande

Video: Guarda archivos en La Nube: Google Drive, Dropbox, Skydrive, SugarSync, Ubuntu One

Claramente, la naturaleza misma de la nube hace que sea un entorno de computación ideal para grandes volúmenes de datos. Entonces, ¿cómo podría utilizar grandes volúmenes de datos, junto con la nube? Aquí hay unos ejemplos:

Video: Tutorial: Almacenamiento en la nube

• IaaS en una nube pública: En este escenario, que sería el uso de la infraestructura de un proveedor de nube pública para sus servicios de datos grandes, ya que no desea utilizar su propia infraestructura física. IaaS puede proporcionar la creación de máquinas virtuales con almacenamiento casi ilimitada y poder de cómputo. Usted puede escoger el sistema operativo que desea, y usted tiene la flexibilidad de escalar dinámicamente el entorno para satisfacer sus necesidades.

  Video: Google Drive (Almacenamiento en la nube de Google)

  Un ejemplo podría estar utilizando el servicio de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) para ejecutar un modelo predictivo en tiempo real que requiere datos a ser procesados ​​utilizando el procesamiento paralelo masivo. Puede ser que sea un servicio que procesa los datos de grandes superficies minoristas. Es posible que desee procesar mil millones de piezas de datos de secuencias de clics para orientar a los clientes con el anuncio correcto en tiempo real.

• PaaS en una nube privada: PaaS se empaqueta toda una infraestructura para que pueda ser utilizada para diseñar, implementar y desplegar aplicaciones y servicios en un entorno de nube pública o privada. PaaS permite a una organización para aprovechar los servicios de middleware clave sin tener que lidiar con las complejidades de la gestión de elementos de hardware y software individuales.

  proveedores de PaaS están comenzando a incorporar las tecnologías de datos grandes, tales como Hadoop y MapReduce en sus ofertas de PaaS. Por ejemplo, es posible que desee construir una aplicación especializada para analizar grandes cantidades de datos médicos. La aplicación haría uso de tiempo real, así como datos en tiempo no real. Se va a requerir Hadoop MapReduce y para el almacenamiento y procesamiento.

  Lo bueno de PaaS en este escenario es la rapidez con la aplicación se puede implementar. Usted no tendrá que esperar a que los equipos de TI internos para ponerse al día en las nuevas tecnologías y se puede experimentar de manera más liberal. Una vez que haya identificado una solución sólida, puede traer en casa cuando está listo para apoyarlo.

• SaaS en una nube híbrida: Aquí es posible que desee analizar “voz del cliente” datos de múltiples canales. Muchas empresas se han dado cuenta de que una de las fuentes de datos más importantes es lo que el cliente piensa y dice acerca de su empresa, sus productos y sus servicios.

  Obtener acceso a la voz de los datos del cliente puede proporcionar información muy valiosa sobre comportamientos y acciones. Cada vez más, los clientes están “vocalizando” en sitios públicos a través de Internet. El valor de la entrada de los clientes se puede mejorar en gran medida por la incorporación de estos datos públicos en su análisis.

  Su proveedor de SaaS proporciona la plataforma para el análisis, así como los datos de los medios sociales. Además, es posible utilizar sus datos de CRM de la empresa en su entorno de nube privada para su inclusión en el análisis.

Algunos expertos de la industria están utilizando el término aplicaciones de datos grandes al describir las aplicaciones que se ejecutan en la nube que utilizan grandes volúmenes de datos. Ejemplos de esto incluyen Amazon.com y LinkedIn. Ahora, algunas personas podrían argumentar (y tienen) que éstas son realmente las aplicaciones SaaS que resuelven un problema de negocio en particular. A menudo es una cuestión de semántica en un espacio emergente.