Lo que comúnmente se conoce como ‘big data’ son principalmente los datos de registro no estructurados arrojados por los servicios web en arquitecturas REST. Los marcos como Hadoop se utilizan para recopilar dichos datos en HDFS, un sistema de archivos con discapacidad interesante de buena reputación. La conclusión es que el crecimiento de los sitios web que atraen millones de visitas genera miles de millones de estos datos no estructurados y las personas que controlan esos datos quieren saber qué hay allí. ‘Big Data’ es también la amplia disciplina de las personas que intentan arreglar todo ese desorden y dar sentido a lo que sucede en los sitios web de hoy.
Separado pero relacionado es el asunto de DevOps. DevOps es una forma de trabajar, literalmente entrenando desarrolladores (Devs) y operadores (Ops). En cualquier corporación de cualquier tamaño, estos dos grupos trabajan completamente independientes el uno del otro. Hablando en general, los desarrolladores vienen tal vez una vez al año y actualizan el sistema de contabilidad y agregan una nueva característica, y los chicos de operaciones mantienen todo funcionando en producción. En términos prácticos, eso significa que mientras se está ejecutando 1.0 y el mundo lo está utilizando en los grandes servidores, los desarrolladores están trabajando en 2.0 en el sótano en pequeños servidores. Luego, los maestros de escuela y los jefes de pelo puntiagudo entran con las manos en las caderas y ordenan a los operadores que retiren sus manos de sus máquinas preciosas y dejen que los desarrolladores introduzcan su nuevo código. Esto se llama migración y la mayoría de las organizaciones hacen un trabajo bastante decente. funciona durante las horas libres durante un fin de semana mediante la aplicación rigurosa de reglas rígidas, gritos, dedos cruzados y velas votivas. Pero solo unas pocas veces al año.
A lo largo viene el comercio electrónico. Sí, estoy hablando de Amazon. ¿Y adivina qué? Agregan y eliminan miles de productos todos los días. No tienen tiempo para pasar por la migración 700 veces al año. Entonces, encuentran una manera de hacer que los desarrolladores comprendan las operaciones y los operadores comprendan a los desarrolladores, y después de un tiempo surge este nuevo método.
eCommerce * tenía * que hacer DevOps. No hay otra forma de que su sitio web permanezca abierto las 24 horas, los 7 días de la semana. Así que mucha gente de la web aprendió cómo esto cambió completamente la forma en que se hacían las cosas. La mejor manera de comprender el efecto de DevOps es mirar este video.
Simplemente cambiaron cuatro llantas en un automóvil en menos de 3 segundos.
El objetivo de DevOps es lograr un cambio rápido mediante la creación de equipos de personas que trabajen juntas en * la * aplicación. No es una aplicación de desarrollo que se migra a una aplicación de producción. Una aplicación en ejecución continua que nunca se detiene. Por supuesto, aquí es donde la metáfora se rompe un poco. Los autos no son computadoras, pero entiendes el punto.
Ahora. ¿Dónde se encuentra DevOps con BigData? Bueno, no tiene mucho. Pero, básicamente, cuando las empresas se comprometen a hacer que sus sistemas internos funcionen tan perfectamente como sus sistemas externos y fusionen la inteligencia empresarial con los sitios web y todos los demás datos en todos los departamentos de la empresa, no solo los sitios web.
La gerencia debe comprender que el talento de alta calidad y alto precio que han pagado para construir su sitio web debe aplicarse a todas las demás funciones de TI en el negocio. Sin embargo, la mayoría de los CIO han acordado externalizar ese trabajo a empresas baratas que no pueden hacer el trabajo. Además, la mayoría de las empresas no tienen buenos gerentes de proyecto y analistas para fusionar la construcción de sistemas con los procesos del negocio. Y ahí es donde entran las empresas de consultoría como Deloitt o PWC y hacen un asesinato. Asumen proyectos y difunden el riesgo de fracaso al exterior de la empresa.
De todas formas. Las personas que han realizado DevOps están frustradas dentro de las grandes corporaciones, pero están empujando sus metodologías y lecciones aprendidas (seguridad, virtualización, orquestación, microservicios) a más áreas de computación. En algún momento, el dinero vendrá de arriba hacia abajo, pero mientras tanto, los chicos de DevOps están siendo ‘disruptivos’ y persiguen el dinero de VC para construir pequeñas aplicaciones tácticas que esperan que se vendan en grandes cuerpos. Y los grandes cuerpos solo están esperando su momento, sentados en sus manos y esperando no quemarse.
DevOps es mucho más fácil de hacer en la nube. ¿Por qué? Bueno, esas son otras 1000 palabras. El punto es que DevOps tuvo que suceder en el mundo web, especialmente para el comercio electrónico. Ese mismo comercio electrónico genera BigSloppyData.
Lo que no dije es que lo que las operaciones de TI tradicionales tienen es que saben * exactamente * qué datos necesitan y para qué fines. Mantienen su visión del mundo muy estática por razones muy importantes, por lo que sus datos y sistemas son muy estáticos y estructurados. Es por eso que su banco es su banco, y puede obtener su tarjeta de débito aprobada en 4 segundos en cualquier caja registradora del país. No hay que perder el tiempo y experimentar con ese tipo de cosas.
Algún día, DevOps y BigData se reunirán con aplicaciones analíticas y StructuredData. Ese es mi problema. Y luego, las computadoras en la Tierra funcionarán más o menos como en StarTrek, donde el sistema puede buscar en cualquier lugar y encontrar respuestas precisas. Como si supieras quién soy, ¿por qué tengo que presentar una identificación para subir a este avión o pagar mi boleto … Cosas así.
