A la hora de contratar una infraestructura como servicio o IaaS (infraestructure as a service), Amazon Web Service es una de las mejores alternativas del mercado, pues se trata de un entorno seguro que permite acceder a una amplia variedad de herramientas cloud modernas y avanzadas, que se integran para implementar un sistema compacto y eficiente.
La integración de datos en AWS permite a las empresas disponer del entorno ideal para gestionar todo en un único proveedor, como el almacenamiento de datos, los recursos de red y las aplicaciones y servicios. De esta forma se conseguirá un mayor grado de seguridad, fiabilidad y rendimiento, a la vez que se ahorran costes al no tener que acudir a distintas empresas de servicios en la nube.
Qué es AWS
AWS o Amazon Web Services es una plataforma de servicios en la nube de la empresa Amazon que engloba una amplia variedad de servicios cloud especialmente enfocados para la gestión eficiente y avanzada de empresas y proyectos.
Desde el año 2006, AWS lleva añadiendo nuevas herramientas a su oferta de servicios cloud, ofreciendo actualmente una extensa variedad de opciones para que las empresas puedan construir un entorno que realmente se adapte a sus necesidades.
Algunos de los servicios más populares de esta plataforma cloud son: Amazon EC2, para ejecutar aplicaciones en entornos virtuales, Amazon S3, para almacenamiento escalable y seguro en la nube, Amazon RDS, para bases de datos relacionales administradas, Amazon DynamoDB, para bases de datos NoSQL, o Amazon Redshift, para almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, entre muchos otros.
¿Cuáles son los métodos para la integración de datos en AWS?
Los arquitectos de datos utilizan las siguientes estrategias en sus iniciativas de integración de datos.
1. Consolidación de datos
La consolidación de datos utiliza herramientas para extraer, limpiar y almacenar datos físicos en una ubicación de almacenamiento final. Elimina los silos de datos y reduce los costes de la infraestructura de datos.
En la consolidación de datos, se usan dos tipos principales de herramientas.
ETL
ETL significa “extracción, transformación y carga”. En primer lugar, la herramienta de ETL extrae los datos de distintos orígenes. A continuación, cambia los datos según las normas, los formatos y las convenciones específicas de la empresa. Por ejemplo, la herramienta de ETL podría convertir todos los valores de transacción a dólares estadounidenses, incluso si las ventas se hacen con otras divisas.
Por último, carga los datos transformados al sistema de destino, que podría ser un almacenamiento de datos.
ELT
ELT significa “extracción, carga y transformación”. Es similar a la ETL, salvo que la ELT intercambia los dos procesos de datos finales de la secuencia. Todos los datos se cargan en un sistema de datos no estructurados, como un lago de datos, y se transforman solo cuando es necesario.
La ELT saca partido de la potencia de procesamiento y la escalabilidad de la computación en la nube para ofrecer recursos de integración de datos en tiempo real.
2. Recopilación de datos
La recopilación de datos, o la propagación de datos, crea copias duplicadas de datos en lugar de mover los datos físicamente de un sistema a otro.
Este método funciona bien para las pequeñas y medianas empresas con pocos orígenes de datos. Por ejemplo, un negocio minorista de hardware podría usar la replicación de datos empresariales para copiar tablas específicas de su inventario a su base de datos de ventas.
3. Virtualización de datos
En lugar de mover los datos entre sistemas, la virtualización de datos crea una vista virtual unificada que integra todos los orígenes de los datos.
Los sistemas de almacenamiento no transfieren datos entre bases de datos durante la virtualización de datos. En cambio, rellena el panel con datos de varios orígenes tras recibir una consulta.
4. Federación de datos
La federación de datos implica crear una base de datos virtual sobre varios orígenes de datos. Funciona de forma similar a la virtualización de datos, salvo que la federación de datos no integra los orígenes de datos. En lugar de ello, al recibir una consulta, el sistema recupera los datos de sus orígenes correspondientes y los organiza con un modelo de datos estándar en tiempo real.
Implementando ETL con AWS
Sin duda, AWS es un entorno ideal para implementar la metodología de extracción, transformación y carga de datos de forma segura y eficiente. ETL con AWS ofrece distintas vías para poder afrontar la gestión eficiente de datos, pues este entorno de Amazon cuenta con numerosas herramientas interesantes.
La clave para implementar ETL en AWS está en identificar qué herramientas son las más adecuadas según el tipo de empresa o los objetivos que se persiguen. Por ejemplo, si se busca ETL en streaming es importante utilizar herramientas AWS que permitan la integración continua y la monitorización constante del sistema.
La importancia de las herramientas de integración utilizar
Cuando se habla de integración de datos no solo se hace de mover datos entre bases de datos, sino de un proceso más complejo que requiere la optimización de flujos de trabajo en un entorno eficiente y seguro.
Seleccionar las utilidades y herramientas adecuadas en AWS es fundamental por estos motivos:
- Facilitar la integración de datos entre las distintas herramientas.
- Conseguir que los datos sean reutilizables.
- Simplificar y acelerar los procesos de programación y gestión de procesos.
- Lograr un mayor grado de fiabilidad de la información.
Con una buena elección de herramientas AWS para ETL se conseguirá una implementación flexible y escalable que se adapte a las necesidades de la empresa en cada momento. Además, se puede optar por integraciones de datos híbridas en aquellos casos donde se necesite ETL en tiempo real (evitando interrupciones y garantizando un flujo de datos continuo).
Ejemplos de integración de datos con AWS
Veamos algunos ejemplos interesantes de data integration utilizando esta plataforma de servicios cloud de Amazon:
Reducción de costes con una buena selección de utilidades de AWS
Muchas empresas consiguen que su inversión y costes de ETL disminuyan de forma considerable gracias a AWS. Por ejemplo, la empresa del sector salud Accolade consiguió minorar sus gastos al utilizar Talend Big Data Integration, junto a otras soluciones como AWS Redshift, S3 y EMR.
Mejorar la experiencia de usuario
La integración de datos con AWS permite a muchas empresas ofrecer un servicio personalizado de mayor calidad a sus clientes.
La plataforma de contenido audiovisual en streaming Netflix utiliza distintas herramientas AWS para gestionar toda la información que obtiene de sus clientes en tiempo real (ETL en tiempo real). Gracias a S3, AWS Glue, EX2, Redshift, Cloudfront y SageMaker (machine learning), la empresa puede recomendar a sus clientes, contenido relevante o de su interés en tiempo real.
La integración de datos AWS permite a las empresas implementar un sistema ETL, tanto por lotes, como en tiempo real, construyendo un entorno seguro, eficiente y ágil que permite sacar el máximo partido de toda la información que maneja el negocio.
Planificar y ejecutar una estrategia de integración de AWS puede parecer una tarea desalentadora, pero no tiene por qué serlo. Con la información y las herramientas de integración adecuadas, cualquiera puede poner en marcha su proyecto de integración de forma rápida y fiable.
Si quieres dar un salto de calidad en tu negocio sacando el máximo partido de toda la información que manejas, en Vailos te ofrecemos nuestros servicios profesionales que se adaptan a las necesidades y características particulares de tu empresa.
