Big data en servidores dedicados de alto rendimiento

El big data es el uso de infraestructuras de IT y servicios informáticos para almacenar, procesar y gestionar grandes volúmenes de datos que resultan demasiado complejos para los sistemas tradicionales de gestión de datos. Dado el enorme volumen del big data, este tipo de alojamiento requiere configuraciones específicas con suficiente potencia, disponibilidad y escalabilidad para soportar cargas de trabajo y aplicaciones de big data de forma eficiente. El alojamiento de big data también requiere contar con sólidas soluciones de seguridad y gestión de datos para proteger los datos sensibles frente a la actividad maliciosa y poder gestionar la gran variedad y velocidad de los datos procesados.

Existen tres tipos principales de big data, que pueden clasificarse en función de la naturaleza de los datos. Entender cada una de estas categorías nos ayudará a identificar los tipos de gestión y procesamiento de datos necesarios en cada caso. Estos son los tres principales tipos de big data:

Datos estructurados

Los datos estructurados se organizan para facilitar su búsqueda en una base de datos. Se organizan en un formato estricto y predefinido, y pueden incluir números, fechas y cadenas que se ajustan casi a la perfección a las tablas de las bases de datos tradicionales. Por ejemplo, los registros financieros, los detalles de las reservas de vuelos y los datos de los inventarios contienen datos numéricos que encajan en las tablas de las bases de datos clásicas.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados, como el big data, no siguen una estructura específica y suelen contener mucho texto, pero también números, fechas y hechos. Son datos mucho más difíciles de organizar y analizar, ya que no encajan fácilmente en las bases de datos. Por ejemplo, las publicaciones en redes sociales, los contenidos multimedia o de los emails requieren un procesamiento más complejo para extraer información de valor.

Datos semiestructurados

Los datos semiestructurados no se ajustan a la estructura formal de las bases de datos, sino que contienen etiquetas u otros marcadores para separar elementos semánticos y aplicar jerarquías de registros. Por ejemplo, los documentos JSON, los archivos XML y los emails con encabezados estructurados son ejemplos de datos semiestructurados.

Las empresas trabajan con el big data desde hace décadas: analítica de datos, análisis web, visualización y gestión de la información. Sin embargo, el hardware, el software y las herramientas de análisis tradicionales no permiten procesar correctamente el tamaño, la complejidad y la naturaleza no estructurada del alojamiento de big data actual. Este nuevo tipo de datos requiere servidores más potentes con algoritmos avanzados y herramientas de almacenamiento y de analítica de datos que permitan aprovechar todo el potencial del big data.

Por ejemplo, el big data suele recurrir a la tecnología NoSQL o NewSQL y a una arquitectura distribuida para analizar datos no estructurados procedentes de diferentes fuentes (los llamados «data lakes»). Del mismo modo, las empresas necesitarán desplegar soluciones de almacenamiento de big data, como Apache Hadoop, para gestionar y analizar sus datos de forma eficiente. Se requiere una gran cantidad de espacio de almacenamiento, escalabilidad y velocidades de procesamiento elevadas para garantizar un funcionamiento eficiente.

La solución a esto son los servidores dedicados. Al ofrecer una plataforma escalable, segura y fiable capaz de procesar grandes volúmenes de datos, los servidores dedicados proporcionan el alto rendimiento, las velocidades de procesamiento y la disponibilidad necesarios para satisfacer los requisitos actuales del alojamiento de big data. Los servidores dedicados pueden gestionar cantidades crecientes de datos fácilmente, al tiempo que proporcionan un almacenamiento seguro para datos sensibles que deben cumplir con normativas específicas del sector.

Es importante decidir qué tipo de alojamiento de big data se adapta mejor a nuestra actividad. Una solución básica de Public Cloud puede resultar una buena opción para startups o desarrolladores que quieren experimentar con el análisis de big data a un precio asequible. Sin embargo, una configuración con servidores dedicados para big data o un enfoque de cloud híbrido podrían adaptarse mejor a las necesidades de las empresas. Y es que los servidores dedicados para big data ofrecen las mejores prestaciones. Podrá disfrutar de un entorno de alojamiento dedicado (es decir, no compartido con otros clientes) en el que almacenar, gestionar y analizar sus conjuntos de big data, junto con el control, la seguridad, la alta disponibilidad, las rápidas velocidades de procesamiento y el almacenamiento escalable necesarios para satisfacer sus necesidades de hosting de big data.

Los servidores Scale y High Grade de OVHcloud, gracias a sus precios competitivos y a su excelente relación rendimiento-coste, resultan una opción mucho más asequible que las soluciones de cloud público a la hora de poner en marcha proyectos o aplicaciones de big data de gran tamaño con varios terabytes de datos brutos. También podemos disfrutar de un volumen de almacenamiento incomparable, sin molestos vecinos ni complejos hipervisores, como puede suceder en el caso de las soluciones virtualizadas de hosting de big data.

¿Su infraestructura local se está quedando sin espacio para el alojamiento de big data? Utilice OVHcloud Connect o una VPN de sitio a sitio para alojar sus datos de forma segura en los datacenters de OVHcloud.

Al funcionar en clústeres, el sistema de archivos distribuidos de Hadoop favorece una elevada tasa de transferencia de datos entre los nodos. De este modo, su sistema de hosting de big data funciona sin interrupciones, incluso en caso de fallo en cualquier elemento.

Construya clusters Hadoop utilizando servidores Bare Metal de OVHcloud, y despliegue e interconecte múltiples nodos de datos Hadoop utilizando el vRack privado de OVHcloud (con hasta 50 Gb/s de ancho de banda garantizado). Asimismo, podrá utilizar los diferentes proyectos y herramientas del ecosistema Hadoop, como Apache Spark, Kettle, Ouzi o Mawazo, para simplificar sus procesos de gestión de la información y de análisis comercial.

La gama de servidores dedicados de OVHcloud incluye herramientas, opciones y modelos a un precio muy asequible para que experimente con diferentes soluciones de big data: escale cuando lo necesite y desactive los servidores rápidamente cuando termine su proyecto.

Y esto no es todo: disfrute de períodos de contratación de corta duración, un área de cliente fácil de utilizar con numerosas herramientas de análisis visual, entrega en 120 segundos y scripts de postinstalación.