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Big Data Hadoop nos enseñó un nuevo modo de trabajar

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Tiempo de lectura: 6 minutos

Big Data Hadoop surgió hace más de quince años y hoy, esta plataforma de próxima generación, se presenta aún como la número uno en almacenamiento y procesamiento de grandes datos. Pese a que van apareciendo nuevas alternativas, ninguna ha usurpado este puesto tan relevante a Hadoop, que cuenta en la actualidad con un conjunto de aliados en forma de tecnologías emergentes.

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Big Data Hadoop: origen, presente y futuro

Recopilar, comprender y utilizar big data es un requisito fundamental para las empresas que desean seguir siendo competitivas. Las organizaciones que dominen el big data habrán dado un paso importante para liderar sus respectivas industrias, al mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del cliente.

A menudo, las empresas pasan el 95% de su tiempo buscando los datos relevantes y solo el 5% del tiempo usándolos. Esto no es ni eficiente ni productivo. Podría conducir al estancamiento del negocio si no se recurre a Big Data Hadoop, una de las soluciones de software más eficaces para abordar las necesidades de almacenamiento y procesamiento de big data.

Hadoop realiza sus funciones de manera fácil, simple y rápida, atributos fundamentales para las empresas que dependen de los grandes datos para prosperar y sobrevivir. Esta tecnología se caracteriza por:

  • Basarse en un marco de programación de código abierto que tiene sus raíces en Java.
  • Funcionar en un entorno informático distribuido.
  • Ser parte del proyecto Apache administrado por la Apache Software Foundation.
  • Constituir una arquitectura única diseñada para permitir a las organizaciones obtener nuevos conocimientos analíticos y eficiencias operativas.
  • Diferenciarse de otras opciones por su flexibilidad, rendimiento y escalabilidad.

El almacenamiento de datos es la primera función que ofrece Hadoop, que hace posible guardar archivos más grandes de lo que se puede almacenar en un nodo o servidor en particular. Por eso, facilita a las empresas almacenar datos que, de otro modo, hubieran resultado demasiado caros de mantener.

MapReduce es la segunda función de Hadoop, la que proporciona un marco para procesar los datos. Es aquí donde Hadoop sobresale al ofrecer computación y almacenamiento local desde miles de máquinas a las que servidores individuales han conseguido escalar.

Pero más importante que saber cómo funciona, es entender qué beneficios reporta Big Data Hadoop a las empresas, ventajas como:

  • Mejorar la percepción y eficiencia operativa al facilitar comprender al cliente y sus patrones de comportamiento. Esto da lugar a la innovación en forma de productos y servicios nuevos con un valor diferencial añadido.
  • Obtener las mismas capacidades que entrega la supercomputación, pero por una fracción del coste. El inmenso poder de almacenamiento y procesamiento de Apache Hadoop respalda el movimiento de big data al proporcionar una escalabilidad de rendimiento flexible para las empresas que buscan dar el salto digital.

Sin embargo, en la actualidad se hace más que evidente el defecto de que adolece Big Data Hadoop. Se trata de la seguridad de los datos, un aspecto que, pese a no tratarse de un criterio de diseño clave, hoy día es muy relevante.

Proteger los datos se vuelve más difícil y más importante y, desafortunadamente, Hadoop no siempre está a la altura. Por su naturaleza plantea muchos desafíos, complicando la tarea de quienes desean asegurar adecuadamente este entorno. Uno de los principales retos tiene que ver con la replicación automática y compleja de datos a través de múltiples nodos una vez ingresados ​​en el almacén de datos HDFS.

Hadoop, sin embargo, sigue teniendo futuro. Hasta ahora, la tecnología Hadoop y su ecosistema no han dejado de crecer y evolucionar por lo que, presumiblemente, volverán a adaptarse a las demandas de mercado.

Las oportunidades potenciales que Hadoop presenta para TI se están expandiendo, en línea con las tecnologías emergentes. Con el surgimiento de la nube y el host de aplicaciones que crea para obtener ingresos nuevos y mayores, por ejemplo, Hadoop ofrece la capacidad de administrar estos beneficios basados ​​en la nube como una oferta convergente. Se trata de un servicio que aumenta de importancia a medida que más empresas migran a la nube.

Además, el avance de Hadoop tiene un gran potencial para involucrar, mantener y mejorar las tecnologías emergentes y sus datos, como los lagos de datos, los datos de autoservicio y los datos continuos que se transmiten a través del IoT (Internet de las Cosas).

Cuándo usar Hadoop y cuándo no conviene

Es evidente que la plataforma Hadoop es vulnerable a ataques cibernéticos y fugas de datos. Big Data Hadoop es demasiado amplia y abierta para estar completamente protegida. Por lo tanto, es un objetivo deseable para los piratas informáticos, debido al rango y la cantidad de datos que contiene.

Las empresas que tienen que alinearse con las exigentes normativas de protección de datos (como el GDPR) se encuentran con el dilema de apostar por la efectividad o arriesgarse a ser sancionadas, sufrir ataques y/o ver su reputación dañada por llevar una gestión de datos inadecuada.

La solución para no tener que escoger, si creen que les conviene Hadoop, pasa por adoptar un enfoque de seguridad centrado en los datos. Eso implicaría recurrir, por ejemplo, a la encriptación, para conseguir que no fuese posible la identificación de los datos cercanos posible a su fuente, reemplazando los elementos de datos confidenciales con equivalentes utilizables, que conservasen su formato, comportamiento y significado.

Este planteamiento de protección de datos de extremo a extremo proporciona una solución para la protección de datos en toda la empresa que se extiende más allá del entorno de Hadoop.

Otras cuestiones a tener en cuenta al plantearse la elección de Big Data Hadoop son:

  • La velocidad de procesamiento, que hoy día puede mejorarse con opciones como Apache Spark, que es, además, una alternativa más fácil y rápida al MapReduce de Hadoop
  • La funcionalidad, en concreto en lo que respecta a la transacción de datos, un ámbito en el que actualmente existen alternativas consistentes.
  • La respuesta en tiempo real, el análisis real time es una necesidad para muchas empresas que, deberán buscar alternativas a Big Data Hadoop, como Spark o Cassandra y Spark.
  • El almacenamiento, ya que hoy día existen otros sistemas de software con la misma capacidad, como el almacenamiento en la nube o los sistemas y almacenes tradicionales RDBMS.

Hadoop se está utilizando, y se seguirá empleando, para almacenar y procesar la gran cantidad de datos que resulta crítica para las decisiones y operaciones de negocio. Sin embargo, las empresas que, pese a las alternativas disponibles en la actualidad, se decidan a usar Big Data Hadoop para sus operaciones, deberán priorizar la monitorización de seguridad de la plataforma, un requisito fundamental para poder seguir disfrutando de sus principales ventajas, las que hacen esta tecnología diferente como su escalabilidad, su capacidad para gestionar tipos nuevos de datos o su poder para funcionar bien en entornos híbridos complejos.

Créditos fotográficos: Gaschwald

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