De Hadoop on-premise a AWS

En Keepler tenemos el conocimiento y la experiencia para garantizar el éxito en proyectos de migración Hadoop on-premise a la nube de Amazon Web Services.

Keepler, partner de referencia
Keepler Data Tech es seleccionado por Amazon Web Services como partner de referencia en EMEA para migraciones de Hadoop on-premise a su plataforma cloud.

Amplia experiencia en migración de entornos Hadoop a la nube de AWS.

Profundo conocimiento de las arquitecturas técnicas y arquitecturas de datos para un uso eficiente.

Competencias Big Data, Machine Learning y Seguridad en AWS, lo que garantiza la correcta comprensión de las necesidades de la plataforma en cuanto a herramientas, cumplimiento normativo y necesidades de los equipos de datos.

¿Por qué debes plantearte migrar de Hadoop on-premise a la nube de AWS?

Flexibilidad

La nube permite una mayor flexibilidad para abordar necesidades de negocio y al utilizar la capacidad a demanda.

Costes

Elimina costes fijos de mantenimiento, operación y soporte de los entornos.

Actualización

Mitiga riesgos relativos a la descontinuación de versiones, gracias a la actualización continua de AWS, y a complejas labores de actualización de servicios.

Licenciamiento

Reduce los altos costes innecesarios por políticas de licenciamiento.

Innovación

Permite beneficiarse de la capacidad innovadora de AWS que incorpora una media de X funcionalidad al año.

Camino a la nube pública

Discovery
(1 a 2 semanas)
Conocemos el entorno de trabajo en Hadoop y los requerimientos de los diferentes stakeholders.
Plan
(3 a 6 semanas)
Diseñamos la arquitectura e infraestructura y definimos el roadmap de migración, realizando un plan de prueba y estableciendo la definición de MVP.
Launch
(6 a 8 semanas)
Ponemos en producción del MVP y recogemos feedback de los aprendizajes.
Scale
(1 a 2 semanas)
Migramos los flujos de trabajo y ponemos en marcha las cargas de trabajo on-premise.

En Keepler garantizamos una migración con éxito gracias a nuestra experiencia y las buenas prácticas aplicadas

  • Migración caso a caso

    Migraremos caso a caso, lo que tiene considerables ventajas frente a una gran migración de entornos de exploración completos:

    • Adopción gradual de la nube construyendo la arquitectura que mejor se adapte en cada caso.
    • Aplicación de lecciones aprendidas en migración de casos anteriores.
  • Planificación de gestión del cambio y adopción de la nube

    Los equipos implicados necesitarán formación no solo del uso de la nube, sino también adquirir una nueva mentalidad de trabajo, en cuyo proceso ayudaremos para garantizar el éxito del proceso.

  • Uso nativo de la nube

    Utilizar servicios nativos, gestionados y sin servidor, siempre que sea posible, garantizará una compatibilidad del 100% con el ecosistema de RME, una utilización eficiente de los recursos y una reducción significativa del coste de explotación.

Arquitectura de referencia

La siguiente es una arquitectura de alto nivel, que, partiendo de la organización de la Landing Zone, muestra las diferentes capas de explotación de datos: desde entornos exploratorios (usando tecnología EMR) e informativos, hasta la producción de modelos usando herramientas como Sagemaker.

Orientado a los equipos

  • Facilita la adopción de la nube a los equipos de datos de los diferentes casos de uso, dando una visión integral de la plataforma a los equipos que migran esos caso de uso.

  • Permite una adopción gradual que favorece la permeabilidad del conocimiento en los equipos de datos y aumenta la productividad.

Casos de negocio primero

  • Aumenta el tiempo de mejorar la gestión de los costes y las capacidades de gobierno de la nube, empezando por los casos de uso empresarial (políticas de límite de capacidad, scripts de inicio eficientes, estrategia de escala inteligente…).

  • Los procesos de negocio tienen un mayor rendimiento porque no se ven afectados por las intensas tareas de exploración que consumen los recursos (evitar los cuellos de botella de Hadoop).

Valor end-to-end

  • Reduce los errores de compatibilidad al definir el plan de migración para el equipo de datos y trabajar en un caso de uso de principio a fin.

  • Ayuda a encontrar eficiencias de costes directas a medio plazo al migrar cada trabajo y proceso on-prem al tipo de cluster Hadoop apropiado en la nube.

  • Facilita encontrar eficiencias de costes indirectos a largo plazo mediante el uso de servicios sin servidor que reducen el número de operaciones del sistema.

Casos de uso

TELCO
CROSS
Big Data
Data Science
Cloud
CASO DE ÉXITO

Migración a la nube de entorno de exploración de datos

El entorno de exploración en un entorno on-premise de Cloudera tiene que ser mejorado para acomodar más datos y más usuarios.

MEDIA
Big Data
Cloud
CASO DE ÉXITO

Plataforma visión 360 de cliente

El cliente dispone de una plataforma Big Data 360 en la que se han desplegado diferentes casos de uso (reporting y modelos de ciencia de datos) al que acceden diversas áreas de negocio y proyecto. Una vez realizado el despliegue, el cliente desea ahorrar costes en servicios de soporte y evolución de la plataforma.

ENERGY
ML
Cloud
CASO DE ÉXITO

Gestión automatizada de incidencias en la red de distribución

Con más de 2 millones de smart meters desplegados, el cliente está dispuesto a proporcionar un mejor servicio a sus clientes pronosticando incidencias.

Si quieres dar el paso a la nube pública de AWS, contáctanos y hablamos.