Los proyectos de Big Data lideran las tendencias tecnológicas del día. Sin embargo, siempre hay formas de aumentar aún más su eficiencia. Una de ellas es combinar Big Data con DevOps y usarlos juntos. 

¿Quieres saber cómo hacerlo? El equipo de Nuva en Colombia te da algunas ideas y razones sobre por qué Big Data en conjunto con DevOps hacen el mejor match. Acompáñanos.

Cómo aplicar DevOps en desarrollos Big Data

Big data se entiende como un conjunto de datos grandes y complejos de una variedad de fuentes. Su volumen y complejidad son tan grandes, que un software tradicional de procesamiento de datos no podría gestionarlos correctamente. 

Por otro lado, DevOps es una metodología, cultura y conjunto de prácticas que tiene como objetivo facilitar y mejorar la comunicación y la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones. 

Así, DevOps se centra en la automatización y optimización de procesos dentro del ciclo de vida del proyecto.

En todas las discusiones sobre DevOps, escucharás los términos CI o «integración continua» y CD o «entrega continua» del software. Estos conceptos son inherentes a la práctica DevOps:

• La integración continua (CI) es la práctica de fusionar los cambios de código de varios desarrolladores en el repositorio central varias veces al día.
• La entrega continua (CD) es la práctica de crear, probar e implementar código de software en el entorno de producción de manera constante.

Mirando esto, no es de extrañar que adoptar DevOps e incluir especialistas en datos dentro del proceso de CI/CD se esté convirtiendo en una práctica estándar entre las empresas de Big Data. ¿Pero, en qué ambiente podemos llevar a cabo este desarrollo?

Servicios de Google Cloud Big Data en GCP (Google Cloud Platform)

Google Cloud Platform proporciona varios servicios que admiten el almacenamiento y el análisis de Big Data. 

Posiblemente, el más importante sea BigQuery, un motor compatible con SQL que integran un alto rendimiento, análisis con altos volúmenes de datos y en cuestión de segundos. 

GCP proporciona varios otros servicios, incluidos Dataflow, Dataproc y Data Fusion, para ayudarlos a crear una infraestructura completa de big data basada en la nube, y a la que puedes sumar un proceso de desarrollo más eficiente con la metodología DevOps.
Puedes usar BigQuery tanto para el procesamiento por lotes como para la transmisión. Este servicio es ideal para análisis offline y consultas interactivas.

Google Cloud Dataflow ofrece procesamiento por lotes y secuencias sin servidor. Puedes crear tus propias canalizaciones de administración y análisis, y Dataflow administrará automáticamente tus recursos. El servicio puede integrarse con servicios de GCP como BigQuery y soluciones de terceros como Apache Spark.

Google Cloud Dataproc permite integrar una pila de código abierto y agilizar el proceso con la automatización. Este es un servicio que puede ayudarte a consultar y transmitir datos mediante recursos como Apache Hadoop en la nube de GCP. Incluso, puedes integrar Dataproc con otros servicios de GCP como Bigtable.

Google Cloud Data Fusion es un servicio de integración de datos completamente administrado que permite a las partes interesadas de varios niveles de habilidad preparar, transferir y transformar datos. 

Data Fusion permite crear canalizaciones de datos ETL/ELT sin código mediante una interfaz visual de apuntar y hacer clic. Además, Data Fusion es un proyecto de código abierto que brinda la portabilidad necesaria para trabajar con integraciones híbridas y multi nube. 

Por otro lado, Google Cloud Bigtable es un servicio de base de datos NoSQL completamente administrado creado para brindar alto rendimiento para cargas de trabajo de Big Data. Bigtable se ejecuta en una pila de almacenamiento de baja latencia, es compatible con la API HBase de código abierto y está disponible en todo el mundo. 

El servicio es ideal para series temporales, finanzas, marketing, datos gráficos e IoT. Bigtable Impulsa los servicios principales de Google, incluidos Analytics, Search, Gmail y Maps. 

Por último, Google Cloud Data Catalog ofrece capacidades de descubrimiento de datos que puede usarse para capturar metadatos comerciales y técnicos. Para ubicar fácilmente los activos de datos, puede usar etiquetas esquematizadas y crear un catálogo personalizado. Para proteger tus datos, el servicio utiliza controles de nivel de acceso. Y para clasificar la información confidencial, el servicio se integra con Google Cloud Data Loss Prevention.

Beneficios de combinar Big Data y DevOps

Riesgos mínimos de error

El carácter desafiante de Big Data aumenta la posibilidad de errores en la creación y prueba de software. DevOps te ayudará a minimizarlos. 

Gracias a las pruebas continuas que comienzan en las primeras etapas, los errores pueden detectarse a tiempo o prevenirse por completo. Tu proyecto tiene una alta probabilidad de llegar a la etapa de producción sin problemas y a tiempo.

El software funciona como se esperaba

Cuando los especialistas en datos están estrechamente involucrados en colaboración con otros especialistas, se ayudan en conjunto a comprender las especificaciones de los datos que el software tratará en el mundo real. 

Como resultado, el comportamiento del software en el mundo real coincide estrechamente con su comportamiento en los entornos de desarrollo y prueba. Teniendo en cuenta la complejidad y diversidad de los datos del mundo real, esto es muy importante.

Actualizaciones de software mejor planificadas

Del mismo modo, si los desarrolladores colaboran con expertos en datos antes de escribir el código y obtienen una comprensión profunda de todos los tipos de fuentes de datos con los que debe trabajar la aplicación de Big Data, pueden planificar futuras actualizaciones de software de manera más efectiva.

Procesos relacionados con datos optimizados

Los procesos que consumen mucho tiempo, por ejemplo, la migración o la traducción de datos, pueden ralentizar tu proyecto de TI. Pero la combinación de DevOps y Big Data ayuda a optimizarlos y proporciona una mejor calidad de datos. Libre de procesos tediosos, tus expertos podrán concentrarse en el trabajo creativo.

Analítica continua

Al igual que la integración continua (CI), una práctica vital de DevOps, puede beneficiarse del análisis continuo que agiliza los procesos de análisis de datos y los automatiza a través de algoritmos.

Conclusión

Los pilares importantes de DevOps son ciclos de desarrollo más cortos, mayor frecuencia de implementación, lanzamientos rápidos, trabajo paralelo de diferentes expertos o células de trabajo y comentarios regulares de los clientes.

La velocidad, la confiabilidad y la calidad de la entrega de software aumentan significativamente con DevOps. 

Lo anterior ha sido solo una reseña de los beneficios de DevOps para Big Data. DevOps y Big Data son una combinación perfecta, y fácil de implementar gracias a la infraestructura local que Nuva y GCP aportan a Colombia y el mundo.

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