En 2022, el Análisis de big data es esencial para entender la nube. Dada la gran demanda de computación actual y el potencial de generación de datos más expansibles, la adquisición y el almacenamiento de la adquisición de datos son aspectos críticos. El almacenamiento en la nube puede llevarse a cabo en plataformas fáciles de usar, y la tecnología se está volviendo cada vez más esencial para las partes interesadas de las empresas que buscan acceder a los datos impulsados por análisis. A medida que las organizaciones avanzan hacia el Big Data como servicio (BDaaS), el análisis de big data basado en la nube abordará los problemas de escala, velocidad y costes.

Debido a la gran demanda de datos, los sistemas existentes requieren nuevas tecnologías para manejar grandes volúmenes de datos. Sigue siendo necesario migrar de los sistemas heredados a sistemas más nuevos, como la nube. La migración a la nube beneficia los costes de mantenimiento, la accesibilidad a los datos críticos, la arquitectura distribuida, la escalabilidad y los tiempos de ciclo. Normalmente, la migración de datos está impulsada por la necesidad de lo siguiente: sustitución o actualización de los equipos de almacenamiento y de los servidores, consolidación de sitios web, mantenimiento de los servidores y reubicación del centro de datos. La migración de los datos existentes y de las cargas de trabajo de big data no es un proceso sencillo y contiene desafíos que deben ser anticipados.

Implementación de Big Data

La revolución del big data comenzó en 2010. Ha evolucionado junto a los teléfonos inteligentes, los sensores GPS, la nube y, más recientemente, el Internet de las cosas (IoT).

A continuación se exponen algunas de las razones por las que las implantaciones de big data han aumentado en la última década:

• El ecosistema Hadoop se desarrolló para transformar grandes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados con hardware genérico, lo que es imposible con un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS).
• Era necesario crear una infraestructura que pudiera expandirse de forma horizontal.
• Hadoop saltó a la fama en una época en la que la nube tenía una presencia mínima.

Muchos clientes actuales ejecutan clusters Hadoop en sus instalaciones para manejar sus cargas de trabajo de big data. Estos clusters requieren una supervisión y un mantenimiento continuos para garantizar un rendimiento de calidad.

La ejecución de los servicios en la nube puede mejorar muchas de estas tareas y descargar la responsabilidad a la tercera parte que aloja los servicios.

Y es aquí donde Virtusa y Microsoft aportan Azure Cloud Services para habilitar mejor las cargas de trabajo de big data. Lea este libro blanco para obtener más información sobre la migración de Big Data Analytics a Azure Cloud Services: por qué es necesaria, cómo llevarla a cabo y qué servicios proporcionados por Azure mejorarán su solución de migración.