Grandes datos

Concurrent alivia la «ansiedad estructural» de Hadoop para los desarrolladores de aplicaciones de big data

Los desarrolladores de aplicaciones de big data necesitan navegar entre diferentes estructuras de Hadoop para satisfacer las necesidades comerciales. Descubra cómo una empresa puede ayudar a los desarrolladores a satisfacer esta necesidad.

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El desarrollo de software utilizando big data no es diferente de cualquier otro tipo de desarrollo de software. Las organizaciones esperan cambios rápidos; las necesidades comerciales cambian rápidamente; TI debe encontrar formas de negociar la gran cantidad de diferentes plataformas de software y hardware que las aplicaciones empresariales necesitan para atravesar múltiples redes y sistemas operativos.

En cierto sentido, esto fue inicialmente más fácil en el mundo de los grandes datos porque las empresas solo se ejecutaban en Hadoop, en lugar de tratar de llegar a otros sistemas empresariales a través del «abismo» actual que separa los grandes datos de otros tipos de procesamiento de datos. Aún así, los problemas de interoperabilidad permanecen en este campo de big data más estrecho.

¿El suavizante de big data?

Estos problemas comienzan con el hecho de que hay más de una distribución de Hadoop. Los proveedores de servicios de Hadoop incluyen Cloudera, Hortonworks, MapR Technologies, Amazon, Microsoft, Rackspace, Intel, IBM, Altiscale, Qubole y más. Los fundamentos de cualquier aplicación que desarrolle variarán ligeramente según la aplicación que elija. No importa si una organización todavía se enfoca en un enfoque de solo consulta para big data usando lenguajes como Hive o Pig. Sin embargo, si una organización tiene la intención de desarrollar aplicaciones de nivel empresarial que ejecuten big data, es importante moverse entre diferentes estructuras de infraestructura de Hadoop.

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«Nuestro objetivo es facilitar a los desarrolladores la creación de aplicaciones de datos sobre Hadoop», dijo Gary Nakamura, director ejecutivo de Concurrent, que proporciona soluciones de infraestructura para aplicaciones de big data. «La estructura subyacente de Hadoop puede ser muy compleja, pero si crea un marco de desarrollo de aplicaciones sobre él, el marco puede asignarse a cualquier estructura de Hadoop subyacente mediante una API (interfaz de programación de aplicaciones), que permite a los desarrolladores centrarse en incluir negocios La capa de aplicación lógica».

Aliviar la posible «ansiedad por la arquitectura» para los desarrolladores de aplicaciones de big data, brindando a TI la flexibilidad para pasar de una arquitectura informática de big data a otra, ya que ya no tiene que tener en cuenta las engorrosas migraciones de aplicaciones en sus planes. En el futuro, esto significa que podrá ejecutar aplicaciones de big data en la memoria, Apache MapReduce u otras estructuras informáticas de big data, según las necesidades de su negocio. Concurrent lo llama «escribir una vez, implementar en la estructura de su elección».

Las aplicaciones de big data también pueden adaptarse a los acuerdos de nivel de servicio (SLA) comerciales cambiantes. Nakamura cita el ejemplo de un minorista en línea cuyo departamento de marketing quería información sobre el rendimiento de las ventas de productos cada 5 horas, pero luego hizo una nueva solicitud al departamento de TI para ver esta información cada 30 minutos. «Dado que históricamente los macrodatos solo han operado a una velocidad, este es un desafío importante cuando se escriben aplicaciones de macrodatos», dijo Nakamura, pero con las capacidades de ‘escritura única’ que ofrecen productos como las aplicaciones Cascading 3.0 de Concurrent, el desarrollador puede enfocarse en la propiedad intelectual que la empresa quiere desarrollar y el producto de datos que produce, sin preocuparse por la infraestructura subyacente. «

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«Estoy orgulloso de ver cómo Cascading ha permitido que miles de desarrolladores y empresas tengan éxito en lo que hacen», agregó Chris Wensel, fundador y CTO de Concurrent. «Cascading 3.0 apoyará aún más a nuestros usuarios al simplificar el desarrollo de aplicaciones, acelerar el tiempo de comercialización y permitir que las empresas aprovechen la infraestructura de datos y las habilidades de programación existentes y, lo que es más importante, nuevas y emergentes».

Un producto como este no podría ser más oportuno, ya que las expectativas comerciales de Big Data son más altas que hace seis meses, y el desarrollo de aplicaciones a gran escala más allá de las capacidades de consulta simple está a la vuelta de la esquina.

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