¿Qué son los análisis en la nube?

Los análisis en la nube describen la aplicación de algoritmos analíticos en la nube basándose en los datos de una nube privada o pública para, posteriormente, ofrecer un resultado de interés. Los análisis en la nube requieren la puesta en marcha de una computación escalable en la nube con un software de análisis potente para identificar patrones en los datos y extraer nueva información. Cada vez más empresas confían en los análisis de datos para obtener una ventaja competitiva, mejorar los hallazgos científicos o mejorar la vida de muchas maneras. Así, a medida que la cantidad y el valor de los datos siguen aumentando, los análisis de datos son una herramienta cada vez más valiosa.

Los análisis en la nube se suelen asociar a la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL). Se utiliza habitualmente en aplicaciones industriales, como la investigación científica en genómica o el ámbito petrolífero y gasístico, la inteligencia empresarial, la seguridad, el Internet de las cosas (IoT) y muchas otras. De hecho, cualquier sector puede beneficiarse de los análisis de datos para mejorar el rendimiento de su organización y generar nuevo valor.

Al aprovechar la IA y otros métodos de análisis, organizaciones de todos los tamaños pueden tomar rápidamente decisiones condicionadas por los datos para obtener eficiencias en sus productos y servicios. La nube es una plataforma indispensable que permite experimentar rápidamente con ideas mediante pruebas de concepto y que proporciona un completo ecosistema de software para crear aplicaciones de IA y entrenar modelos de AP.

La IA se utiliza cada vez más en diversa industrias verticales para respaldar necesidades empresariales importantes, como la automatización de procesos empresariales, la obtención de información cognitiva a través de análisis de datos y la interacción con clientes a través del procesamiento de lenguaje natural. El DL, el siguiente nivel de ML, es eficaz a la hora de obtener información de grandes volúmenes de datos para imitar el reconocimiento de patrones del cerebro humano (por ejemplo, imágenes, voz y texto).

Los análisis de la infraestructura de la nube, un subconjunto de los análisis en la nube, se centra analizar los datos asociados con la infraestructura tecnológica, tanto on-premises como en la nube. El objetivo es identificar patrones de I/O, evaluar el rendimiento de las aplicaciones, identificar el cumplimiento de las políticas y respaldar la gestión de la capacidad y la resiliencia de la infraestructura.

El análisis de datos no es un concepto nuevo. El término «Big Data» se introdujo a finales de los años 90 para describir grandes conjuntos de datos que a menudo se encuentran en sectores específicos, como la energía, los servicios financieros, la sanidad, los viajes espaciales y otras disciplinas científicas. La capacidad de analizar y extraer información de grandes conjuntos de datos, es decir, el análisis de datos, se aceleró con la introducción de software de análisis, como Apache Hadoop. A medida que las tecnologías de análisis y las cargas de trabajo se trasladaron a la nube, empezaron a llamarse «análisis en la nube». Los análisis en la nube han conseguido mejorar rápidamente la facilidad, la accesibilidad y la capacidad de realizar análisis de datos complejos en conjuntos de datos muy grandes.

Los análisis en la nube resultan especialmente interesantes por varios motivos:

• La cantidad de datos que se recogen en todo el mundo está creciendo a un ritmo vertiginoso y gran parte de ellos se están creando y agrupando en la nube o en dispositivos del IoT.
• Los servicios prestados en la nube son mucho más fáciles de poner en marcha, ya que se ofrecen como un servicio automatizado y no requieren la puesta en marcha ni el mantenimiento de hardware físico.
• El modelo de negocio en la nube permite a los usuarios activar y desactivar servicios según sea necesario. Este enfoque de consumo permite a los clientes pagar solo por lo que utilizan cuando lo utilizan, eliminando así la responsabilidad de adquirir y gestionar infraestructuras fundamentales y reduciendo el espacio que ocupa el centro de datos.
• La nube permite a los usuarios poner en marcha la cantidad adecuada de recursos tecnológicos para resolver de forma eficiente un problema concreto. El redimensionamiento dinámico de los recursos permite a los usuarios aplicar fácilmente la computación y el almacenamiento, así como escalarlos a medida que cambien las necesidades. Los usuarios no tienen que disponer de una capacidad fija de equipos informáticos físicos para sus proyectos de análisis de datos.
• Crear una solución de análisis híbrido es eficaz para los usuarios que quieren aprovechar la nube para probar un nuevo proyecto de análisis, como una prueba de concepto, antes de comprometerse a invertir on-premises.

Los análisis en la nube permiten a las organizaciones:

• Probar datos genómicos para comprender mejor las enfermedades genéticas y cómo ofrecer tratamientos.
• Identificar patrones en voz, imágenes y vídeos para mejorar la satisfacción del cliente y el servicio al cliente.
• Estudiar el comportamiento de compra para mejorar la disponibilidad y la entrega de los productos.
• Identificar patrones de declaración de enfermedades para mejorar la disponibilidad de medicamentos y vacunas.
• Analizar infraestructuras de nube híbrida para mejorar el rendimiento de las aplicaciones y optimizar los costes de la tecnología.

NetApp ofrece soluciones diseñadas para ayudar a mejorar el rendimiento, la gestión y la protección de los datos. Los datos son la base de cualquier proyecto de análisis y NetApp ofrece soluciones tecnológicas en el cloud híbrido para ayudar a acelerar el análisis de datos y mejorar la disponibilidad de los mismos.

Cloud Volumes

Cloud Volumes de NetApp es un servicio de archivos nativo de la nube compatible con protocolos NFS y de bloque de mensajes del servidor. Ofrece un alto rendimiento de I/O, una alta disponibilidad y facilidad de uso, con funciones avanzadas, como copias de Snapshot y clones eficientes. Disponible en AWS, Azure y Google Cloud, el servicio se adapta perfectamente a las cargas de trabajo de análisis más exigentes.

Amazon FSx para NetApp ONTAP

Con la infraestructura de AWS, puede lograr un rendimiento sin igual gracias a los análisis, el cumplimiento de normativas, la optimización informática y las eficiencias de los datos empresariales. Amazon FSX para ONTAP de NetApp, un servicio de archivos totalmente gestionado y nativo de AWS, combina la agilidad de AWS con las funciones capacidades de gestión de datos demostradas de NetApp, ya que ofrece una plataforma de almacenamiento unificado para todos tus datos.

Azure NetApp Files

Azure NetApp Files es un servicio de archivos nativo de Microsoft fácil de usar disponible en el portal en la nube de Azure. Azure NetApp Files ofrece un rendimiento excepcional con una gestión de datos avanzada e integración con servicios de Azure para dar cabida a las cargas de trabajo de los archivos más sensibles al rendimiento.

Cloud Volumes Service para Google Cloud

NetApp y Google Cloud han unido sus fuerzas para ofrecer Cloud Volumes de NetApp para Google Cloud Platform (GCP), un nuevo servicio de almacenamiento de archivos nativo de la nube con rendimiento extremo y capacidades de gestión de datos avanzadas.

Cloud Insights

Cloud Insights de NetApp es un producto basado en SaaS que ofrece supervisión, solución de problemas y optimización de costes en tiempo real para la infraestructura tecnológica global de un cliente. Con capacidad para escalar de puestas en marcha de tecnología pequeñas a grandes, Cloud Insights se ha diseñado específicamente para las tecnologías de nube dinámica modernas que garantizan un alto rendimiento y una optimización de los costes.