[AUDIO_EN_BLANCO] [MÚSICA] Hasta ahora hemos visto los componentes Big Data que nos permiten obtener una infraestructura. Ahora vamos a tomar decisiones desde el punto de vista de ¿dónde almacenamos nuestra infraestructura Big Data, en nuestras oficinas o fuera en la nube? Vamos a ver cada una de las características que contempla el tenerlo en nuestra casa, ventajas y pros, a tenerlo fuera de nuestra casa. Primer lugar, voy a proponeros cinco motivos por los cuales deberían de irse fuera de nuestra casa. Es verdad que los costes son mayores. Cuando tú contratas un servicio fuera, va a costar más. Pero eso es a la larga. También es verdad que a la larga mantener una infraestructura en nuestra casa supone muchos más gastos. Luego vamos a hablar de gastos, pero que quede claro que la solución pueden ser ambas y que nuestra recomendación es contratarla en la nube. Las cinco razones en primer lugar, la primera es que nos da visión, nos da visión y nos da visibilidad al resto del mundo si la tenemos en la nube. ¿Por qué? Porque esa solución, que you la tenemos fuera, puede ser accesible a otros lados del mundo. Por otro lado, el uso del cloud nos permite de una manera muy sencilla la colaboración. Si bien yo tengo una oficina aquí y tengo que trabajar con otra oficina que se encuentra en China, el uso del cloud nos lo va a facilitar tremendamente. Otro de los motivos por el cual vamos a usar soluciones cloud, o proponemos el uso de soluciones cloud, es la posibilidad de ir variando e ir añadiendo soluciones de negocio a nuestra infraestructura cloud. De pronto, un proveedor nos ofrece una solución. De pronto, se genera otro tipo de soluciones que es compatible con la solución del proveedor anterior. Eso nos lo va a permitir interconectar con nuestra infraestructura Big Data solo si estamos en al nube, de otra manera sería mucho más complicada. Nos permite la posibilidad de crear nuevas soluciones, nuevos productos e incluirlas en nuestra infraestructura cloud. Pero lo más importante es que al final somos mucho más eficientes, reducimos costes y permitimos movilidad. Si yo cierro esta oficina, no pasa nada, mi infraestructura va a seguir funcionando. Me puedo mudar sin ningún problema. No requiere de ciertos perfiles, ciertos recursos para el mantenimiento de mi infraestructura. Y a la larga, la infraestructura se va degradando, se va quedando antigua y supone tirarla y volver a comprarla. Vamos a ver eso de los gastos que habíamos comentado previamente. Si analizamos los gastos que se están produciendo en una infraestructura on-premise, vemos que hay ciertos costes que vamos a tener que asumir que no tendríamos en la otra solución, en cloud. Costes del personal de IT, costes del mantenimiento, costes del entrenamiento, porque la gente no tiene por qué conocer infraestructuras Big Data. Tenemos que entrenar, tenemos que formarle de alguna manera. Todo esos costes junto con la degradación del hardware, con la antiguedad que va teniendo ese hardware y las posibles reparaciones que tenga ese hardware supone un coste que es del 77% del coste final que en soluciones cloud nos ahorramos. Que sí, que la solución final parece más costosa, porque cuando pagamos un servicio cloud sale muchísimo más caro que cuando estamos comprando la máquina y la mantenemos. Pero lo que pasa es que no estamos teniendo en cuenta otros gastos que deberíamos de tener en cuenta, ese 77% de gastos. Bien. Dando provecho que hemos elegido la solución de servicios cloud, me gustaría comentar que existen tres tipos de servicios a tener en cuenta, soluciones IaaS, soluciones PaaS y soluciones SaaS. Las soluciones IaaS, que son Infrastructure as a Service o infraestructuras como servicios, lo que nos está ofreciendo son soluciones de tipo máquinas, máquinas que you están virtualizadas, máquinas que están accesibles. Que de lo único que nos tenemos que preocupar es de instalar nuestro sistema operativo, nuestro middleware, nuestra infraestructura Big Data y arrancamos a trabajar. Pero no nos tenemos que preocupar de mantenerla, de los técnicos que tienen que levantarla, ese tipo de cosas. Está pensado para arquitectos Big Data. Las soluciones PaaS, soluciones Platform as a Service, o plataformas como servicios, no solo nos están dando la solución IaaS, es decir, infraestructuras, sino también nos están ofreciendo soluciones you compactas de servicios cloud, servicios como, por ejemplo, un MR, una solución cluster, cluster donde nos ofrecen you el servicio Big Data. No nos tenemos que preocupar de instalar sistema operativo, no nos tenemos que preocupar de instalar soluciones middleware, de componentes Big Data. you lo tenemos instalado y configurado. Simplemente you lo tenemos preparado para ejecutar. ¿Para quién está destinado este tipo de soluciones? Para gente de desarrollo, gente que va a crear una aplicación que almacena datos, que procesa datos, que hace analítica. Un paso más allá son las soluciones SaaS, soluciones Software as a Service, o software como servicio. Que son un paso más allá porque no solo te ofrecen la infraestructura, nos olvidamos de la infraestructura, you no existe. Nos olvidamos de que eso es un cluster, you no existe, es transparente. Para nosotros, lo que nos ofrece es el servicio, el servicio de limpieza de datos, el servicio de anonimización, el servicio de analítica. Un servicio que nos va a ayudar a nosotros a obtener un resultado de una manera muy sencilla. Bien. Este tipo de soluciones está destinado a personas, a usuarios finales. A personas que no tienen conocimientos ni en desarrollo ni en arquitectura, sino más bien hacia negocios. En este gráfico, nos podemos observar cada una de las capas que se suelen tener en cuenta cuando estamos en premise, cuando estamos en cloud y dentro del cloud, en cada uno de los servicios que ofrecemos. Si bien en la solución de IaaS nos quedamos hasta la capa de sistema operativo, en la de Platform as a Service subimos más allá, hasta el punto de tener infraestructura con sistema operativo, con soluciones de software, middleware y hasta la opción de ejecución. Y en la parte de SaaS, tenemos you incluso la posibilidad de ciertas aplicaciones que nos van a dar ese servicio e incluso datos que internamente you tiene la plataforma. Podría darse el caso, ¿por qué no? Existen IaaS, PaaS y SaaS. ¿Existen más? Sí. Podemos ver IaaS, que por poner ejemplos podríamos decir que IaaS podría ser Amazon EC2, las máquinas EC2 de AWS, soluciones ACENS de infraestructuras que te ofrecen como servicio. Y luego tenemos CaaS. CaaS es contenedores como servicios. Una filosofía de contenedor es, no virtualices toda la máquina, solo virtualiza las aplicaciones. Con eso nos estamos ahorrando almacenamiento y acceso al sistema operativo. Si yo virtualizo un sistema operativo dentro de otro sistema operativo, estoy degradando los sistemas. Si yo no virtualizo el sistema operativo, sino solo lo esencial para que mi aplicación funcione y las llamadas sean las del anterior sistema operativo, estoy ahorrando en recursos. Y es una solución muy óptima para crear microservicios. Soluciones como AWS de ECS de contenedores, es una solución práctica igual que Azure, igual que Kubernetes o Docker. Frente a CaaS nos encontramos you a los PaaS, que son los platform, que son soluciones EMR de Amazon o soluciones OpenShift o soluciones de Azure HDInsight. Existe luego un paso más allá, que son Functions as a Service. Son funciones como servicios. Son funciones que cuando yo ejecuto esa función, se realiza cierta operativa que you tengo programada trasparente completamente al usuario. Soluciones como Amazon Lambda, soluciones como Google Cloud Functions o Azure Function son soluciones que se adaptan a este tipo de servicios. Y las soluciones finales, servicios finales, que son las SaaS. Que pueden ser soluciones que ofrece Salesforce, soluciones que ofrece SAP, soluciones que ofrece Google y soluciones que poco a poco van ofreciendo las distintas empresas grandes como Google, Azure o Amazon. Si bien las soluciones SaaS son amplias, en verdad nos tenemos que quedar con las más importantes. Vamos a ver que lo fundamental en SaaS, aquello por lo cual merece la pena SaaS es por la eficacia desde el punto de vista de tiempo. Por la eficiencia desde el punto de vista de que no se queda anticuado nuestro software, no se queda anticuado nuestro desarrollo, sino que va prosperando a lo largo del tiempo sin costes nuestros. No necesitamos un desarrollador, no necesitamos ese conocimiento de ese desarrollador, sino simplemente la necesidad de poder ejecutar ese servicio. El servicio nos lo ofrecen, ejecutamos, obtenemos el resultado. Bien. Sin contar con que teniendo en cuenta problemas de soluciones para escalabilidad, porque no solo me lo están ofreciendo a mí, se lo están ofreciendo al mundo entero. Entonces, el hecho de que me respondan a mí ayuda el hecho de que mis datos pueden ayudar también a otro tipo de soluciones y eso puede generar nuevos negocios. ¿Hoy en día cuáles son los mejores proveedores de servicios IaaS, PaaS y SaaS? Si bien hoy en día en SaaS el ganador sin duda es Google por la solución Google Suite, a día de hoy en SaaS no está todavía claro unos servicios en Big Data y falta todavía madurar esa parte. Sin embargo, en IaaS y en PaaS está claro quien es el vencedor. Sin duda Amazon con las soluciones AWS gana por encima de todos los demás a la larga. Es verdad que los datos que disponemos no son del 2017, sino del 2016, pero son prometedores también en el 2017 con los gastos que han invertido en nuevas soluciones AWS. Bien. Y hasta aquí los problemas encontrados en dónde nos vamos a cloud, dónde nos vamos a premise, qué diferencias entre IaaS, SaaS, PaaS, y por qué ofrecemos soluciones cloud y por qué tendemos hacia soluciones SaaS. [MÚSICA] [AUDIO_EN_BLANCO]
