Cómo crear una pila tecnológica de análisis de datos orientada al crecimiento

La creación de una pila tecnológica de análisis de datos orientada al crecimiento tiene que ver con la flexibilidad déploiement en la nube y la compatibilidad nativa con la nube. Según Gartner, más del 85% de las organizaciones adoptarán el principio de cloud-first para 2025, pero no podrán ejecutar plenamente sus estrategias digitales a menos que utilicen arquitecturas y tecnologías nativas de la nube. Las tecnologías nativas de la nube permiten a las organizaciones crear y ejecutar análisis de datos escalables en entornos modernos y dinámicos, como nubes públicas, privadas e híbridas.

Cloud déploiement Modelos

Su solución de análisis de datos debe ser compatible con los modelos de déploiement en múltiples nubes y en nubes híbridas para una mayor flexibilidad, eficiencia y protección de los datos. He aquí un breve resumen de cada modelo y sus ventajas:

Nube múltiple significa simplemente que una empresa utiliza varias nubes públicas diferentes , como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, en lugar de una sola. ¿Por qué multi-nube? A continuación se exponen algunas de las razones de peso:

• Ser capaz de elegir la tecnología más adecuada para un proyecto en la nube.
• Obtener la mejor relación calidad-precio eligiendo a los proveedores con el coste más bajo y teniendo influencia durante las negociaciones de precios.
• Obtención de diferentes opciones geográficas para la ubicación de centros de datos en nube.

Un modelo de nube híbr ida utiliza una combinación de nubes públicas, computación sur site y nubes privadas en su centro de datos con orquestación entre estas plataformas. déploiement la nube híbrida es útil para las empresas que no pueden o no quieren cambiar a arquitecturas de nube única. Por ejemplo, las empresas de sectores muy regulados, como el financiero y el sanitario, pueden querer almacenar datos confidenciales sur site , pero seguir aprovechando las nubes elásticas para sus analytique avancée. Otras empresas pueden tener aplicaciones que requerirían un movimiento demasiado costoso de datos hacia y desde la nube, lo que hace que sur site sea una opción más atractiva.

Tecnologías nativas de la nube

Cuidado: aunque la mayoría de las bases de datos analíticas actuales se ejecutan en la nube, existen diferencias enormes y significativas entre cloud-ready y cloud-native. Exploremos qué significa cloud-native y sus ventajas.

La Cloud Native Computing Foundation define nube nativa como:

"Las tecnologías nativas de la nube facultan a las organizaciones para construir y ejecutar aplicaciones escalables en entornos modernos y dinámicos como nubes públicas, privadas e híbridas. Los contenedores, las mallas de servicios, los microservicios, la infraestructura inmutable y las API declarativas ejemplifican este enfoque."

"Estas técnicas permiten crear sistemas poco acoplados que son resistentes, gestionables y observables. Combinadas con una automatización robusta, permiten a los ingenieros realizar cambios de gran impacto de forma frecuente y predecible con el mínimo esfuerzo."

A continuación se presentan algunas de las principales ventajas de una base de données analytique nativa de la nube frente a una base de données analytique preparada para la nube.

Escalabilidad

El escalado elástico bajo demanda ofrece un escalado casi ilimitado de recursos informáticos, de almacenamiento y de otro tipo.

Resiliencia

Un enfoque nativo en la nube hace posible que la base de datos nativa en la nube sobreviva a un fallo del sistema sin perder datos.

Accesibilidad

Cloud-native utiliza tecnología de bases de datos distribuidas para facilitar el acceso a la base de datos.

Evitar el bloqueo de proveedores

Los servicios nativos de la nube basados en estándares favorecen la portabilidad entre nubes.

Agilidad empresarial

Las aplicaciones nativas en la nube de pequeño tamaño son más fáciles de desarrollar, implantar e iterar.

Automatización

Las bases de datos nativas de la nube son compatibles con los procesos DevOps para permitir la automatización y la colaboración.

Coste reducido

Una base de datos nativa en la nube le permite pagar por los recursos que necesite.

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Actian Analytics AI Platform provides data integration, data management, and data analytics services in a trusted and flexible platform. The Actian platform makes it easy to support multi-cloud and hybrid-cloud deployment and is designed to offer customers the full benefits of cloud-native technologies. It can quickly shrink or grow CPU capacity, memory, and storage resources as workload demands change. As user load increases, containerized servers are provisioned to match demand. Storage is provisioned independently from compute resources to support compute- or storage-centric analytic workloads. Integration services can be scaled in line with the number of data sources and data volumes.

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Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield is Director of Product Marketing at Actian, driving awareness of the Actian Data Platform's integration, management, and analytics capabilities. She brings 20+ years in analytics, security, and cloud solutions marketing at industry leaders such as Cisco, McAfee, and VMware. Teresa focuses on helping customers achieve new levels of innovation and revenue with data. On the Actian blog, Teresa highlights the value of analytics-driven solutions in multiple verticals. Check her posts for real-world transformation stories.