En los últimos años se ha extendido notablemente el uso de infraestructuras y plataformas como servicio (IaaS, PaaS). En otras palabras que quizás suenen más familiares, vivimos en la era de la computación en la nube.
Cada vez más empresas confían en proveedores de dichos servicios para almacenar y procesar toda o parte de la información que recogen sobre su negocio, especialmente las pequeñas y medianas, que disponen de recursos limitados para crear sus propias infraestructuras digitales.
Además de eliminar la barrera de inversión inicial, la computación en la nube ofrece otras ventajas entre las que me gustaría destacar fundamentalmente la escalabilidad. Supongamos que tu empresa tiene que procesar y analizar cada día 50GB de datos sobre la actividad registrada de tus clientes y potenciales clientes en la web. Sabes que durante las campañas de Navidad o los períodos de rebajas, la actividad se dispara y se llegan a generar 80GB diarios. Pues bien, en lugar de tener sobredimensionada durante todo el año la infraestructura de análisis, con un simple click puedes solicitar más capacidad de procesamiento en esos períodos, reduciéndola al nivel habitual una vez finalicen.
El proveedor número uno a nivel mundial es Amazon Web Services. Fue el primero en llegar al mercado en 2006 y se ha posicionado como la referencia y el rival a batir. No obstante, tiene cada vez más competidores. Microsoft y Google se pusieron las pilas y crearon sus propias plataformas: Microsoft Azure y Google Cloud Platform.
Para empezar a usarlas, es necesario registrarse y proporcionar los datos de pago. Cada una tiene su propio esquema de precios, pero básicamente los cargos se realizan en función de la capacidad contratada, los servicios o programas complementarios instalados y el volumen de uso de procesador, almacenamiento y ancho de banda.
A continuación, se configuran los recursos deseados inicialmente, con la tranquilidad de que en cualquier momento puedes aumentar o reducir la capacidad contratada en función de tus necesidades. Finalmente, se escogen las bases de datos (tradicionales o NoSQL) y software adicional que quieres tener instalado. Por ejemplo, para hacer análisis de Big Data, lo típico es instalar una distribución basada en Hadoop y MapReduce que permita realizar consultas y análisis de datos por encima (cada plataforma suele tener su propia adaptación de este paradigma).
Las plataformas mencionadas y algunas otras alternativas, ofrecen un proceso de instalación y configuración muy paquetizado y bastante transparente al usuario respecto a los detalles más técnicos. Lógicamente, esto tiene un precio mayor a contratar simplemente IaaS, donde se ofrecen únicamente los equipos con el sistema operativo pero sin ninguna asistencia en la instalación y mantenimiento de cualquier software adicional.
Probablemente seguirá habiendo empresas que prefieran construir y gestionar directamente sus propias infraestructuras de análisis de datos pero para una pequeña o mediana empresa, el acceso a este tipo de servicios puede suponer una gran ventaja competitiva sin requerir una gran inversión.
