Amazon Web Services (AWS) ya tiene disponible de forma general tres nuevas ofertas de análisis sin servidor, lo que facilita aún más a los clientes la administración de grandes cantidades de datos sin tener que configurar, escalar o administrar la infraestructura subyacente.
Las nuevas ofertas sin servidor son para Amazon EMR, lo que permite ejecutar aplicaciones de análisis utilizando marcos de big data de código abierto (Apache Spark y Hive).
También incluye Amazon Streaming gestionado para Apache Kafka (Amazon MSK), para simplificar la ingesta y transmisión de datos en tiempo real, y Amazon Redshift, que permite ejecutar cargas de trabajo de análisis y almacenamiento de datos de alto rendimiento, en petabytes, sin tener que administrar clústeres.
Las nuevas ofertas hacen que sea significativamente más fácil y rentable para los clientes modernizar su infraestructura y analizar grandes cantidades de datos sin preocuparse por la planificación de capacidad o incurrir en costos excesivos por aprovisionamiento excesivo.
Para Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Base de datos, Análisis y Aprendizaje Automático de AWS, ofrecer la mayor cantidad de opciones sin servidor para análisis de datos en la nube permite a los clientes maximizar el valor de sus datos para impulsar la innovación, mejorar las experiencias de los clientes y tomar mejores decisiones.
“Los clientes pueden ejecutar, incluso, las cargas de trabajo de análisis más variables e intermitentes y ampliar el uso de análisis en todas sus organizaciones sin preocuparse por el aprovisionamiento o la ampliación de la capacidad, ni incurrir en costos excesivos”.
AWS introdujo el concepto de informática basada en eventos sin servidor en 2014 con la intención de eliminar la complejidad de escalar y administrar la infraestructura.
Uso de AWS Serverless
Lucas Han, cofundador y director ejecutivo de Kyligence, ha explicado que la plataforma de la empresa carga y procesa una cantidad significativa de datos mediante trabajos de Spark.
Todo eso para ayudar a sus clientes a tomar decisiones comerciales críticas a partir de un gran volumen de datos, ya que hacer eso a escala se volvió costoso y requirió gastos generales operativos.
“Adoptamos Amazon EMR Serverless para ayudarnos a eliminar los costos y las tareas administrativas de mantener y ajustar los clústeres”.
Amazon EMR Serverless les ha ayudado a reducir esa complejidad al hacerse cargo de las tareas que consumen mucho tiempo de administrar, ajustar y optimizar los clústeres para el rendimiento, a medida que cambia la demanda de la carga de trabajo.
