{"id":2797,"date":"2021-03-11T16:13:41","date_gmt":"2021-03-11T15:13:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pue.es\/blog\/big-data-en-on-premise-vs-big-data-en-la-nube\/"},"modified":"2023-12-14T10:30:56","modified_gmt":"2023-12-14T09:30:56","slug":"big-data-en-on-premise-vs-big-data-en-la-nube","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pue.es\/blog\/big-data-en-on-premise-vs-big-data-en-la-nube\/","title":{"rendered":"Big Data en On-Premise vs Big Data en la nube"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">El primer paso para abordar un proyecto Big Data es elegir y definir muy bien c\u00f3mo lo vamos a hacer. A trav\u00e9s de qu\u00e9 m\u00e9todo y qu\u00e9 tipo de plataforma. \u00bfMontar la <strong>infraestructura en On-Premise<\/strong> <strong>o hacerlo en el Cloud<\/strong>? Es entonces cuando nos surgen cuestiones clave como qu\u00e9 opci\u00f3n es m\u00e1s eficiente a nivel econ\u00f3mico, cu\u00e1l es la opci\u00f3n m\u00e1s estable y segura o cu\u00e1l la m\u00e1s escalable.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En este post vamos a hablar sobre ello. De los pros y contras de cada alternativa.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<h2><b>Big data en On-Premise<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si hablamos de On-Premise nos estamos refiriendo a tener Big Data en nuestras instalaciones, es decir, en el hardware propio de la compa\u00f1\u00eda. Esto significa que vamos a tener un hardware dedicado al procesamiento de informaci\u00f3n de Big Data y, por tanto, preparado para dar respuesta a multitud de procesos al mismo tiempo. Este escenario conlleva riesgos. La dificultad de medir bien el alcance del proyecto y sus necesidades, por exceso o por defecto, en una fase inicial es uno de ellos. Tambi\u00e9n la posibilidad de que en 2 a\u00f1os la infraestructura montada ya no nos sirva, por cambio de tecnolog\u00eda o por cambio de requisitos del proyecto. Veamos, no obstante, las ventajas y desventajas de montar un cl\u00faster en On-premise:<\/span><\/p>\n<p><b>Ventajas<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Se puede mantener todo en local sin que terceros tengan acceso a datos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Con buenos conocimientos, se puede desarrollar de forma exitosa.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es posible la integraci\u00f3n con otras plataformas en la Nube, lo que se conoce como cloud h\u00edbrida.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Desventajas<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El coste de hardware puede ser extremadamente alto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Se necesita un amplio conocimiento de los procesos, entornos y ecosistema Big Data.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ca\u00edda del sistema y\/o incidencias causadas por problemas externos que no est\u00e1n bajo nuestro control (fallo de electricidad, por ejemplo).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Riesgo de infrautilizaci\u00f3n del hardware una vez ya hemos realizado la inversi\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La escalabilidad, en caso de ser necesaria, implica inversi\u00f3n adicional en hardware.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Si el proyecto no rinde lo suficiente o finalmente se abandona, se pierde casi toda la inversi\u00f3n.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En definitiva, montar y gestionar Big Data en On-Premise requiere de mucha experiencia y el riesgo de fracaso en t\u00e9rminos de eficiencia y optimizaci\u00f3n es significativo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><b>Big Data en la Nube<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si nos subimos a la Nube, parcial o totalmente, empezamos a disfrutar de infinitas funcionalidades, extensiones e, importante, hacemos m\u00e1s f\u00e1cil el manejo de los datos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Destacamos algunas de las ventajas de mantener Big Data alojado en el Cloud:\u00a0<\/span><\/p>\n<p><b>Ventajas<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es muy f\u00e1cil iniciar, incluso con poco presupuesto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La inversi\u00f3n de hardware es casi nula.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Aumenta la velocidad del procesamiento de datos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Est\u00e1 perfectamente automatizado y puede ser personalizado.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Podemos a\u00f1adir y quitar nodos de forma f\u00e1cil.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es 100% segura y tiene m\u00faltiples formas de accesos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Puede migrar a otra instancia sin necesidad de perder datos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Si las extensiones son correctas, nunca fallan.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Desventajas<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Posible control de datos a terceros.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La salida de un entorno de cloud p\u00fablica conlleva importantes costes.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Dependencia del proveedor de la plataforma.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><b>\u00bfCon qu\u00e9 nos quedamos? \u00bfBig Data en On-Premise o Big Data en el Cloud?<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lo hemos visto. Cada opci\u00f3n tiene sus ventajas pero, si contamos con un buen proveedor de servicios y el expertise necesario, nuestra recomendaci\u00f3n es apostar por una soluci\u00f3n Cloud o H\u00edbrida.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seleccionar bien el proveedor de tu plataforma en la nube es la clave para minimizar o, incluso, anular estas desventajas. Desde nuestra experiencia en muchos proyectos y casos de uso, recomendamos al 100% el binomio: <strong>Big Data Cloudera Platform<\/strong> (CDP) <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">integr\u00e1ndose<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> en<strong> Google Cloud Platform<\/strong> (GCP).\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La elecci\u00f3n final, en cualquier caso, no depende de una \u00fanica variable. Los objetivos de negocio que tengas, los requisitos y alcance del proyecto, la proyecci\u00f3n a futuro y c\u00f3mo sea tu infraestructura IT, son algunos de los factores que determinar\u00e1n la forma m\u00e1s adecuada de montar tu cl\u00faster Big Data.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En cuanto a la parte econ\u00f3mica, podemos decir que la plataforma en la nube es mucho m\u00e1s eficiente. En On-Premise la inversi\u00f3n inicial es mucho mayor con el inconveniente de que solo puedes proyectar un m\u00e1ximo de dos a\u00f1os. Transcurrido ese tiempo es posible que la infraestructura montada ya no sirva y\/o no soporte el proyecto. Por el contrario, si instalas en la Nube, el coste inicial es muy inferior y el rendimiento que obtienes a cambio mucho m\u00e1s alto.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con respecto al uso, tratamiento y explotaci\u00f3n de los datos, ambos caminos sirven. Ahora bien, el On-Premise no nos da escalabilidad lo que merma, desde el minuto cero, las posibilidades de nuestro proyecto.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si hablamos del conocimiento requerido para el \u00e9xito de un proyecto Big Data, ya lo hemos comentado anteriormente. El expertise que se necesita en el caso de On-Premise es mayor. La modificaci\u00f3n de nodos, por ejemplo, es significativamente m\u00e1s f\u00e1cil en una plataforma Cloud.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La soluci\u00f3n On-Premise tiene su punto de ventaja en lo relativo al control, localidad y almacenamiento de los datos, aspectos, todos, cr\u00edticos en un proyecto Big Data. Pero como ya hemos comentado en este post, tener esto cubierto con garant\u00eda en una plataforma Cloud pasa \u00fanicamente por seleccionar bien a nuestro proveedor de servicios.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong>\u00bfC\u00f3mo podemos ayudarte desde PUE?\u00a0<\/strong><\/h2>\n<p>Acompa\u00f1amos a las empresas que quieran emprender una\u00a0<b>transformaci\u00f3n digital<\/b>\u00a0orient\u00e1ndose a\u00a0<b>Big Data y Cloud<\/b>\u00a0a trav\u00e9s de tecnolog\u00edas y soluciones innovadoras que buscan incrementar rendimiento, eficiencia, agilidad y resultados.<\/p>\n<p><b>PUE<\/b>\u00a0es\u00a0<b>Partner oficial de Google Cloud<\/b>\u00a0en formaci\u00f3n autorizado por dicha multinacional para impartir formaci\u00f3n oficial en tecnolog\u00edas Google Cloud, y ha obtenido la\u00a0<a href=\"https:\/\/www.pue.es\/blog\/pue-training-partner-specialized-infrastructure-data-analyticsgoogle-cloud\/\">especializaci\u00f3n en Infrastructure y Data Analytics<\/a>.\u00a0A su vez, est\u00e1 acreditado y reconocido para\u00a0<a href=\"https:\/\/www.pue.es\/consultoria-tic\">realizar\u00a0servicios de consultor\u00eda\u00a0y mentoring<\/a>\u00a0en la implementaci\u00f3n de\u00a0soluciones Google Cloud\u00a0en el \u00e1mbito empresarial, con el consiguiente valor a\u00f1adido en el enfoque pr\u00e1ctico y de negocio del conocimiento que se traslada en sus cursos oficiales.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, como\u00a0<a href=\"https:\/\/www.pue.es\/blog\/nombrados-1er-cloudera-gold-partner-de-emea\/\"><strong>primer Gold Partner Integrator de Cloudera<\/strong> en EMEA\u00a0<\/a>y Authorized Training Partner, nuestros servicios y expertise incluyen tanto la\u00a0<a href=\"https:\/\/www.pue.es\/consultoria-tic\">consultor\u00eda<\/a>\u00a0como la formaci\u00f3n oficial en tecnolog\u00edas Cloudera.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Enlaces de Inter\u00e9s<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.pue.es\/blog\/big-data-cloud-nuevos-paradigmas-covid-19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Big Data y Cloud frente a los nuevos paradigmas provocados por el COVID-19<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.pue.es\/consultoria-tic\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Nuestros servicios<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.pue.es\/cursos\/google-cloud\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Formaci\u00f3n y certificaci\u00f3n oficial Google Cloud<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.pue.es\/cursos\/cloudera\">Formaci\u00f3n y certificaci\u00f3n oficial Cloudera<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Datos de contacto<\/h2>\n<p><a href=\"mailto:training@pue.es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">training@pue.es<\/a>\u00a0para\u00a0formaci\u00f3n oficial en tecnolog\u00edas referentes.<\/p>\n<p><a href=\"mailto:exams@pue.es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">exams@pue.es<\/a>\u00a0para\u00a0certificaci\u00f3n oficial en tecnolog\u00edas referentes.<\/p>\n<p><a class=\"Xx\" dir=\"ltr\" tabindex=\"-1\" href=\"mailto:sales@pue.es\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noreferrer noopener\" data-display=\"sales@pue.es\" data-sanitized=\"mailto:sales@pue.es\">sales@pue.es<\/a> para servicios profesionales en Big Data y Cloud.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El primer paso para abordar un proyecto Big Data es elegir y definir muy bien c\u00f3mo lo vamos a hacer. 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