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SaaS, PaaS, IaaS: la solución a considerar para sus proyectos de datos

 
Aline Lefort
 Admitiremos que acabamos de batir el récord de la mayor cantidad de acrónimos en una sola oración. Pero estas son las opciones a las que se enfrentará cualquier organización al buscar una solución para implementar sus aplicaciones de datos.
 
¿Existe una manera fácil de resumir la diferencia entre estas tres variaciones de la nube (IaaS, PaaS y SaaS)? Aquellos que disfrutan de las analogías con los alimentos apreciarán el (famoso) modelo "Pizza como servicio", excepto que el artículo se publicó en 2014 y ahora solo cubre una fracción de lo que es o debería ser una plataforma como servicio.

 

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PaaS: priorizando la velocidad y desarrollos a medida.

En primer lugar, volvamos a lo básico. Los servicios de IaaS (Infraestructura como servicio) utilizan la nube para brindar a las empresas la oportunidad de aprovechar la capacidad en bruto, es decir, la potencia de procesamiento, el almacenamiento y el ancho de banda. La organización es responsable de implementar y configurar todos los componentes necesarios, desde el sistema operativo hasta las aplicaciones empresariales y el software de infraestructura (bases de datos, servidores web, administradores de caché, etc.).

En el otro extremo de la escala, las llamadas aplicaciones SaaS (Software as a Service) proporcionan un servicio que los usuarios finales pueden utilizar directamente. No se requiere ninguna acción más que registrarse en el servicio para activar su cuenta. Las soluciones de PaaS se basan en un modelo intermedio completo con un entorno técnico listo para usar que cada empresa puede utilizar para diseñar y desplegar sus propias aplicaciones.

Las ventajas comparativas de las tres soluciones se han resumido durante mucho tiempo con un diagrama que representa un análisis extremadamente anticuado que no refleja completamente cómo se han desarrollado las aplicaciones de datos ... y cómo han cambiado sus requisitos:

  • Acelerar el ciclo de vida del proyecto


En términos de proyectos de datos, el criterio principal es el "tiempo de comercialización". La transformación digital ha dejado su huella y marcó el ritmo. El objetivo es diseñar e implementar proyectos en plazos cortos sin eliminar la posibilidad de desarrollar aplicaciones a medida. Por el contrario, los datos de una organización contienen todas las características específicas de sus actividades comerciales, y las aplicaciones analíticas deben ser capaces de extraer la esencia misma de esos datos. Este requisito dual, la velocidad y la personalización, es especialmente adecuado para las soluciones PaaS.

  • Incorporar innovaciones tecnológicas.


La pila de software para proyectos de datos es compleja y está en constante cambio. Ya sea que busquen tecnologías de big data o algoritmos para el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo, la innovación de software genera regularmente nuevos componentes. Pero las organizaciones aún deben ser rápidas en su incorporación para que puedan ser utilizadas para dirigir proyectos. Es por eso que es efectivo tener un PaaS específicamente enfocado en aplicaciones analíticas, donde el proveedor es responsable de calificar el valor de cualquier característica nueva y, posteriormente, garantizar que estén correctamente integrados y automatizados.

  • Mantener la libertad de elegir el proveedor de servicios en la nube.

Cuando se trata de proveedores de servicios en la nube, las empresas tienen muchas opciones, especialmente porque también pueden optar por una solución de nube híbrida para mantener sus datos en sus propias infraestructuras mientras se ejecutan. Aplicaciones en la nube. La buena noticia es que las tecnologías han madurado hasta tal punto, como los contenedores, que los servicios de PaaS ahora pueden ser agnósticos. Básicamente, los recursos están disponibles para que los servicios de PaaS sean independientes de las tecnologías subyacentes y, por lo tanto, puedan ejecutarse en cualquier entorno de nube.
Para las aplicaciones de datos, las organizaciones deben analizar sus posibles opciones con otros criterios analíticos.

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El éxito de un proyecto de datos también depende de la estructura organizativa y la metodología elegidas, así como de su capacidad para involucrar a los usuarios. Estas son solo algunas de las áreas donde una Plataforma como Servicio puede pagar dividendos ...


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