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- El pasado 9 de abril Google anunció el lanzamiento de su nueva plataforma abierta de Google Cloud, Anthos, disponible en fase beta para todos los clientes.
- “Write once, run anywhere”, premisa en la que se basa Anthos, permitir a los usuarios ejecutar aplicaciones desde cualquier lugar.
Esta nueva plataforma cloud fue presentado justo al inicio del Google Cloud Next 2019 en San Francisco y ya está disponible en versión beta para todos los clientes.
Anthos se basa en Kubernetes, el proyecto de orquestación de contenedores de código abierto desarrollado originalmente en Google para administrar implementaciones en la nube. Se trata de una nueva plataforma que permite ejecutar contenedores sin la necesidad de tener que acceder a un servidor. La plataforma aumenta o disminuye automáticamente su tamaño en función del tráfico. De ese modo, el cliente termina pagando solamente por los recursos que realmente utiliza. Además, facilitará las cosas a administradores y desarrolladores ya que no les obligará a aprender diferentes entornos y API.
Anthos permite adoptar una infraestructura de nube pública con varios proveedores como Azure de Microsoft o AWS de Amazon. La idea es que se pueda combinar datos y aplicaciones que se encuentran dentro de su infraestructura, haciendo uso de nubes públicas.
“We are introducing a new product called Anthos, that not only allows customers to deploy Google Cloud in their own data centers (Hybrid Cloud), but also gives them the flexibility to build, run and manage their workloads within their data centre, on Google Cloud, or other cloud providers (Multi-Cloud) without making any changes,” Estamos introduciendo un nuevo producto llamado Anthos, que no solo permite a los clientes implementar Google Cloud en sus propios centros de datos (Hybrid Cloud), sino que también les brinda la flexibilidad para construir, ejecutar y administrar sus cargas de trabajo dentro de su centro de datos, en Google. Cloud, u otros proveedores de la nube (Multi-Cloud) sin realizar ningún cambio, según dijo Thomas Kurian, CEO de Google Cloud.
Google también anunció Anthos Migrate, un servicio beta que mueve automáticamente las máquinas virtuales que se ejecutan en los locales u otros proveedores de la nube a contenedores en GKE. Suponiendo que funcione, ese es un camino mucho más fácil hacia la nube para las empresas preocupadas por romper aplicaciones de misión crítica durante el traslado.
Por otro lado, cabe destacar que Amazon AWS y Microsoft también han dado prioridad a los clientes de la nube híbrida en los últimos años. AWS ha lanzado varios productos desarrollados junto con el robusto centro de datos VMware, y el producto Azure Stack de Microsoft también ofrece una tecnología similar.
Un tema bastante candente en la actualidad es el Cloud Computing -también conocido como computación en la nube-, ya que gracias al éste, pequeñas y grandes empresas pueden hacer uso de una gran selección de recursos que facilitan la gestión e implementación de aplicaciones y/o infraestructuras en su negocio. Se pueden diferenciar tres modelos de servicios en la nube: infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS). Para saber qué servicios en la nube nos conviene implementar en nuestro negocio, es importante entender qué es y qué funciones poseen. Por este motivo, a continuación, os desglosamos cada una de ellas:
Infraestructure as a service – Infraestructura como servicio (IaaS)
Al igual que con todos los servicios de Cloud Computing, brinda acceso a los recursos de computación en un entorno virtual, “la Nube”, a través de una conexión pública, generalmente Internet. Sin embargo, con IaaS, el cliente tiene acceso a componentes virtuales para construir sus propias plataformas de IT. Este servicio informático en la nube es proporcionado por un proveedor externo y tanto el alojamiento, administración como mantenimiento del hardware es sustentado por el cliente. Por norma general, el modelo típico de facturación de los servicios IaaS sigue el principio de “pago por uso”.
Las principales funciones de IaaS son:
- Escalabilidad. La infraestructura es escalable, en función de las necesidades de almacenamiento y procesamiento.
- El hardware físico subyacente que soporta IaaS lo configura y mantiene un proveedor en la nube, lo que permite ahorrar tiempo y el coste de comprar y mantener su propio hardware a la empresa.
- Pay for use o pago por uso. La empresa solo paga por el recurso que realmente utiliza
- Fácil acceso. Se puede acceder al servicio desde cualquier lugar a través de Internet, siempre que el protocolo de seguridad de la nube lo permita.
- Como los datos están en la nube, no existe ningún punto de fracaso.
Algunos ejemplos de IaaS son: DigitalOcean, Linode, Rackspace, Amazon Web Services (AWS), Cisco Metapod, Microsoft Azure, Google Compute Engine (GCE)
Platform as a service – Plataforma como servicio (PaaS)
Este servicio cloud proporciona una plataforma, orientada a desarrolladores, para que les permitan crear aplicaciones y servicios accediendo simplemente a través de su navegador web. El cliente puede gestionar, distribuir, personalizar y probar por si mismos sus aplicaciones. Los servicios PaaS se alojan en la nube y los usuarios pueden acceder a ellos simplemente a través de su navegador web.
Las principales funciones de PaaS son:
- La empresa se puede centrar únicamente en el desarrollo ya que no necesitan preocuparse por invertir en una infraestructura física.
- Simplemente a través de un navegar web se pude desarrollar una aplicación sin necesidad de contratar personal experto para ello.
- Flexible y adaptable. El cliente tiene control absoluto sobre las herramientas instaladas dentro de sus plataformas y puede crear una plataforma que se adapte a sus necesidades específicas.
- Es posible el trabajo en remoto si los equipos de desarrollo se encuentran ubicados en diferentes zonas geográficas ya que al entorno de desarrollo se accede a través de internet.
Algunos ejemplos de PaaS son: AWS Elastic Beanstalk, Windows Azure, Heroku, Force.com, Google App Engine, Apache Stratos, OpenShift
Software as a service – Software como servicio (SaaS)
Se trata de cualquier servicio basado en la web, es decir, hace referencia a un tipo de servicio cloud por el cual los clientes pagan por el acceso a una aplicación en Internet. Las aplicaciones están alojadas por un proveedor y puestas a disposición de los clientes en una base de suscripción. Todo el desarrollo, mantenimiento, actualizaciones, copias de seguridad es responsabilidad del proveedor. Los usuarios no instalan aplicaciones en sus dispositivos locales, sino que las aplicaciones residen en una red cloud remota a la que se accede a través de la web o una API.
Las principales funciones de SaaS son:
- Sin instalación o descarga. Una de las grandes ventajas de SaaS es que los usuarios no tienen que descargar ni instalar el software. Al tratarse de un servicio en la nube, directamente desde un explorador web pueden acceder a la aplicación SaaS.
- Accesible. Ligado al anterior, el usuario solo necesitará un dispositivo que disponga de Internet para conectarse y comenzar a utilizar los servicios. Asimismo, pueden utilizar tanto dispositivos móviles como fijos, lo que permite la posibilidad de trabajar desde cualquier lugar.
- Externalización. El mantenimiento y actualizaciones del software no dependen del usuario que utiliza el servicio. Son los proveedores del SaaS quienes se encargan del correcto funcionamiento del software, actualización y mantenimiento.
- Económicamente accesible. Por lo general, los servicios de SaaS se pagan solo por lo que se usa, por usuario o por el derecho a acceder al uso del software durante un determinado periodo de tiempo -por ejemplo, mensualmente-
- Fácil integración con el personal de la empresa. Los usuarios no requieren una cualificación experta en informática. Simplemente, desde un dispositivo con acceso a Internet pueden comenzar a desempeñar sus funciones puesto que no se requiere ningún tipo de licencia, instalación de software o cualificación experta.
- Seguridad. Los datos están seguros gracias a su almacenamiento en un servidor en la nube ya que, de este modo, se producen menos anomalías o pérdidas de datos. Además, un error en el equipo no provocará pérdida de datos.
Algunos ejemplos de SaaS son: Google Apps, Dropbox, Salesforce, Cisco WebEx, Concur, GoToMeeting, CRM online
Este jueves 28 de marzo tendrá lugar en la Fundación Valentin de Madariaga en Sevilla, una jornada centrada en “Big Data Analytics: tu llave al mundo profesional” organizada por el Máster de Ingeniería Industrial de la Escuela de Ingenieros (Tecnun) de la Universidad de Navarra. Esta jornada cuenta con la colaboración de Jaime Martel, Director Técnico de ITELLIGENT con más de diez años de experiencia en el sector Big Data & Data Science.
El objetivo de esta jornada sobre analítica de grandes volúmenes de datos es aprender nociones básicas, claves y casos realistas de un tema actual para ingenieros que buscan liderar y gestionar las empresas del mañana. La inscripción a esta actividad es totalmente gratuita y puedes hacerlo a través de este formulario. Agradecemos tanto a Tecnun como a Fundación Valentín de Madariaga la organización del mismo.
La Analítica Empresarial o Business Analytics permite conseguir los objetivos empresariales, a partir del análisis de datos. Básicamente permite detectar tendencias y realizar pronósticos a partir de modelos predictivos y utilizar estos modelos para optimizar los procesos de negocio.
Una forma de clasificar la Analítica Empresarial o Business Analytics podría ser estas tres áreas más o menos superpuestas:
- Analítica Descriptiva o Descriptive Analytics: Utiliza los datos para explicar el pasado. Consiste en preparar y analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias. Técnicas como modelos de regresión, el modelado de datos y visualización suelen ser usados en la Analítica Descriptiva.
- Analítica Predictiva o Predictive Analytics: Utiliza los datos para determinar que puede pasar en el futuro. La Analítica Predictiva permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada), además permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
- Analítica Prescriptiva o Prescriptive Analytics: Utiliza los datos para prescribir aquellas acciones que incrementen nuestras posibilidades de obtener los mejores resultados. La Analítica Prescriptiva determina nuevos forma de operar que permitan alcanzar nuestros objetivos de negocio. Técnicas como la optimización o la simulación son utilizadas, aunque normalmente se requiere la creación de un modelo predictivo previo.
