En el mundo del Big Data, la orquestación de datos ha creado una nueva arquitectura de aplicaciones de software de procesamiento. Son los llamados contenedores, los cuales hacen una “separación de intereses” (Separation of Concerns o SoC). Se trata de una forma de gestionar datos parecidos a las máquinas virtuales.
¿En qué consiste la orquestación de datos?
Cuando los servicios de Internet de las Cosas (IoT) requieren de plataformas para interconectar múltiples servicios. Todo ello en términos de almacenamiento y gestión de datos, así como también, en el intercambio de eventos. De esta manera, las plataformas realizan lo que se llama propiamente como la orquestación de infraestructuras, aplicaciones y servicios.
La orquestación de datos permite que se definan modelos de trabajo y sus flujos concretos. Todo ello en función de asegurar entornos de interacción tanto a niveles de dispositivos como a niveles de servicios.
De tal modo que la orquestación de Big Data está estrechamente relacionada con la administración de TI. Entendiéndose en el sentido de experiencias de intercambio de datos masivos con respecto a plataformas. De tal manera que la orquestación dispone de amplias capacidades de gestión de incidentes y de aplicación de contingencias o cambios. Además del monitoreo de la infraestructura y de administración de procesos empresariales.
La relevancia de los contenedores en el Big Data
Los contenedores de software en los que se gestiona el Big Data, son parecidos a los famosos containers que se transportan en los barcos por todo el mundo. Pues bien, no importa el contenido que haya dentro de ellos. Lo que importa es su forma en la que estos son almacenados y transportados de forma segura de un lugar a otro.
Los contenedores de software o de datos tienen esta misma función. Dentro de estos contenedores se puede almacenar todas las dependencias de un software o de una aplicación que necesite para poder ser ejecutada. Puede ser el código fuente, librerías específicas, entornos de ejecución o cualquier configuración posible.
De esta manera, lo que está fuera de estos contenedores no se necesita. Debido a que dentro de los mismos está todo lo necesario para ejecutar un programa o aplicación de forma aislada. Se trata de una solución a un problema habitual, el cual es el de tener que moverse en entornos de desarrollo. Como máquinas locales o entornos de producción.
De tal manera que los ejecutores del Big Data estarán aislados hasta que se desplieguen cuando se abran o ejecuten estos contenedores. Así pues, se puede probar el código de un programa en cualquier sistema sin la preocupación de que el mismo podría comportarse de diferente manera a lo que está diseñado.
Gestión de procesos de Big Data con respaldo TI en la orquestación de datos
Cuando se crean flujos de trabajo virtuales, estos proporcionan soluciones a través de puentes dinámicos entre la infraestructura TI y procesos de índole empresarial. Por ello, estos flujos se encargan de procesos múltiples, los cuales estaban limitados por elementos de diseño, programadores de tareas, scripting, entre otros.
Herramientas de orquestación de datos en entornos Big Data
En la actualidad, las herramientas de orquestación de Big Data son eficientes y diseñadas para hacer tareas de forma óptima. De tal manera que el procesamiento de datos masivos puede hacerse desde cualquier lugar, solamente empleando herramientas cuyo código y ejecutores están almacenados en contenedores.
Oozie
Oozie se trata de un proyecto mediante el cual se puede programar flujos de trabajo (workflows) para administrar los llamados jobs dentro del ecosistema de Hadoop. Este programa se encarga de combinar secuencias múltiples de trabajos (jobs) dentro de una unidad lógica que permite ejecutar todo tipo de trabajos o workflows programados para una ejecución fija.
Del mismo modo, se puede incluir cualquier trabajo que se necesite ejecutar. Por ejemplo, la de ejecutar transformaciones de datos, entre otras tare
as fijas en un tiempo determinado. De tal forma que, para ejecutar acciones de gestión de Big Data, Oozie permite transformar datos complejos. Como el resultado de la ejecución de diversos flujos de trabajo.
Airflow
Si a la orquestación de datos inherentes a Big Data se refiere, Airflow es uno de los programas de código abierto que se proyecta como uno de los mejores. Está integrado dentro del stack de Google Cloud como la herramienta que orquesta sus servicios de gestión de datos.
Se trata de una plataforma en la que se pueden crear flujos de trabajo (workflows) programados para que ejecuten sus acciones programáticamente. Además, se pueden planificar y monitorizar desde una sola estación de trabajo. Es decir, su forma de trabajar es centralizada.
En el entorno del Big Data, Airflow automatiza muchas tareas a través de sus potentes flujos de trabajo, permitiendo gestionar cantidades masivas de información eficientemente. Además, permite planificar dichos flujos de trabajo y monitorizarlos, tal cual un orquestador de servicios.
Kubernetes
Se trata de un programa de código abierto, el cual está basado en el aprendizaje automático. Todo ello usando servicios y flujos de trabajo a gran escala. Como proyecto de Google, está evolucionando a grandes pasos, convirtiéndose en un estándar para la implementación y el despliegue de aplicaciones distribuidas.
Puede utilizarse en cualquier lugar, ya que está estructurado bajo una arquitectura de contenedor. De esta forma, se puede tener un orquestador de datos desplegados en el sitio. Además de obtener la información a través de nubes públicas y haciendo despliegues híbridos para la ejecución de sus potentes flujos de trabajo.
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