Big Data as a Service: come funziona BDaaS

L’analisi dei big data offre enormi vantaggi sulla con­cor­ren­za in termini di sca­la­bi­li­tà e sicurezza delle aziende. Le piat­ta­for­me cloud secondo il principio Big Data as a Service rivestono pertanto un ruolo im­por­tan­te per l’analisi in tempo reale, la me­mo­riz­za­zio­ne e l’ela­bo­ra­zio­ne di grandi quantità di dati. In primo luogo, occorre tuttavia com­pren­de­re quali servizi e quali vantaggi offrono le proposte BDaaS.

Per av­van­tag­giar­si sulla con­cor­ren­za e con­ti­nua­re a crescere bisogna disporre di potenti in­fra­strut­tu­re in­for­ma­ti­che, che devono essere in grado di elaborare grandi quantità di dati di processi aziendali, com­por­ta­men­ti della clientela, vendite e analisi della sicurezza in tempo reale. Non tutte le aziende possono però per­met­ter­si cloud computing con sistemi in loco. Anche i reparti on-premises che si occupano di me­mo­riz­za­zio­ne, analisi e va­lu­ta­zio­ne dei big data ri­chie­do­no molto tempo e com­por­ta­no costi. È qui che entra in gioco BDaaS.

BDaaS è un termine generico che comprende i più im­por­tan­ti servizi e strumenti per la me­mo­riz­za­zio­ne e il trat­ta­men­to di enormi quantità di dati, tra cui:

• SaaS (Software as a Service)
• IaaS (In­fra­struc­tu­re as a Service)
• PaaS (Platform as a Service)
• HDaas (Hadoop as a Service)
• Data Analytics as a Service

Con questo approccio globale, BDaaS si avvicina anche al principio XaaS, che significa “Anything as a Service”. Per valutare quantità di dati strut­tu­ra­te e non strut­tu­ra­te servono capacità di memoria, di rete e di calcolo. Proprio ciò che offre BDaaS, at­tra­ver­so una piat­ta­for­ma cloud che comprende servizi di analisi e uno spazio di ar­chi­via­zio­ne pressoché il­li­mi­ta­to. Ester­na­liz­zan­do i processi relativi ai big data le aziende non soltanto ri­spar­mia­no tempo e denaro, ma aumentano sca­la­bi­li­tà, sicurezza e fles­si­bi­li­tà.

Spe­cia­li­sti di BDaaS sono ad esempio grandi società in­for­ma­ti­che come Amazon, Microsoft e Google. Tra le funzioni offerte dai pacchetti BDaaS, talvolta anche in via opzionale, figurano servizi di analisi e sta­ti­sti­ca, strumenti di data mining, piat­ta­for­me cloud e strumenti di gestione dei dati. Le funzioni BDaaS possono essere adattate a seconda dei requisiti e del progetto secondo il principio computing on-demand, così come è possibile ag­giun­ge­re strumenti o ri­muo­ver­li.

Di seguito alcune delle funzioni prin­ci­pa­li di BDaaS.

BDaaS utilizza capacità di­stri­bui­te di calcolo ed ela­bo­ra­zio­ne di un’in­fra­strut­tu­ra digitale collegata. Poiché questi servizi on-premises pre­sup­pon­go­no un impegno e costi elevati, potete sfruttare i punti di forza del di­stri­bu­ted computing e ridurre allo stesso tempo i costi aziendali. Un’ar­chi­tet­tu­ra orientata ai servizi permette inoltre di scegliere pacchetti su misura per l’analisi e l’ela­bo­ra­zio­ne dei dati.

Uti­liz­zan­do insieme strumenti se­le­zio­na­ti e potenti com­po­nen­ti hardware e software con­ser­va­te la fles­si­bi­li­tà grazie alla sca­la­bi­li­tà oriz­zon­ta­le (scale out). Così scegliete soltanto le capacità cloud che vi servono per il trat­ta­men­to dei dati, senza dover disporre di una vostra in­fra­strut­tu­ra statica. Le attività e i processi sono condivisi con servizi BDaaS, prin­ci­pal­men­te con ar­chi­tet­tu­re di me­mo­riz­za­zio­ne come Apache Hadoop, costruite su cluster e nodi di computer per elaborare grandi processi in modo rapido e continuo.

In­cen­tra­to sul marketing basato sui dati, BDaaS elabora grandi quantità di dati confusi tra­sfor­man­do­le in smart data strut­tu­ra­ti. Le moderne ap­pli­ca­zio­ni software e i sistemi di data warehouse ana­liz­za­no enormi quantità di dati per creare sta­ti­sti­che e rapporti basati sui dati. Potete così ot­ti­miz­za­re la vostra business in­tel­li­gen­ce e l’orien­ta­men­to stra­te­gi­co della vostra azienda.

L’ela­bo­ra­zio­ne e l’analisi dei dati con BDaaS mettono in luce po­ten­zia­li­tà, op­por­tu­ni­tà di crescita, falle di sicurezza e inef­fi­cien­ze nei processi aziendali e nell’in­fra­strut­tu­ra. I modelli di dati, le sta­ti­sti­che e l’analisi pre­dit­ti­va per­met­to­no quindi non soltanto di pia­ni­fi­ca­re la sca­la­bi­li­tà dell’azienda nel lungo termine, ma anche di orientare stra­te­gi­ca­men­te le analisi basate sui dati. I fornitori di BDaaS as­si­cu­ra­no inoltre che tutti i processi di dati ri­spet­ti­no le di­spo­si­zio­ni vigenti sulla pro­te­zio­ne dei dati e sulla con­for­mi­tà.

Gli strumenti inseriti in un pacchetto BDaaS sono definiti dal fornitore. So­li­ta­men­te i pacchetti com­pren­do­no diversi software per i big data come sistemi di data warehouse e framework di big data, ad esempio Apache Hadoop, con i com­po­nen­ti chiave Hadoop Di­stri­bu­ted File System (HDFS) e MapReduce. Hadoop è uti­liz­za­to per me­mo­riz­za­re, rie­pi­lo­ga­re, ana­liz­za­re ed elaborare big data in modo di­stri­bui­to nel cloud. Di seguito pre­sen­tia­mo altri com­po­nen­ti chiave BDaaS e sistemi per l’ela­bo­ra­zio­ne e il calcolo di­stri­bui­ti.

• Apache Spark: framework open source e sistema in-memory per l’ela­bo­ra­zio­ne in parallelo dei big data tramite clu­ste­ring con Hadoop e sistemi di ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co
• Apache Hive: sistema di data warehouse per in­ter­ro­ga­re e ana­liz­za­re i big data usando come base Apache Hadoop
• Java, Python, R e Scala: le lingue di pro­gram­ma­zio­ne più uti­liz­za­te per i progetti di big data
• Strumenti di analisi come Jupyter Notebook, Zeppelin e Mahout: im­por­tan­ti strumenti di analisi e vi­sua­liz­za­zio­ne di grandi quantità di dati uti­liz­za­bi­li con Hadoop tramite Big SQL
• Apache Flink: un framework per elaborare inin­ter­rot­ta­men­te flussi di big data in tempo reale
• Oozie Workflow, Sqoop, ZooKeeper: im­por­tan­ti strumenti per gestire flussi di lavoro, tra­sfe­ri­re dati da database SQL e or­ga­niz­za­re servizi Hadoop
• Presto: un motore per in­ter­ro­ga­zio­ni SQL per ri­chia­ma­re i big data in modo in­te­rat­ti­vo e ana­liz­zar­li ve­lo­ce­men­te

Per quanto riguarda l’utilizzo di BDaaS, il dove e il come sono stret­ta­men­te correlati. Di seguito vi pre­sen­tia­mo le forme di impiego e i tipi di BDaaS più comuni.

Si tratta di una versione di base di BDaaS con servizi fon­da­men­ta­li, ad esempio un framework Hadoop basata sul cloud e diversi strumenti open source per ana­liz­za­re, in­ter­ro­ga­re ed elaborare i dati come Hive.

La versione Per­for­man­ce permette di ester­na­liz­za­re le analisi dei big data in in­fra­strut­tu­re Hadoop con potenti strumenti di analisi e gestione. È adatta a piani di crescita stra­te­gi­ci e alla sca­la­bi­li­tà in base alle esigenze.

Con­si­glia­to per le aziende che hanno requisiti specifici in termini di analisi ed ela­bo­ra­zio­ne di grandi flussi di dati. Strumenti specifici non compresi nel framework Hadoop standard per­met­to­no di uti­liz­za­re servizi di analisi e in­ter­ro­ga­zio­ni di dati con in­ter­fac­ce web e di pro­gram­ma­zio­ne e adat­ta­to­ri di database, ad­di­rit­tu­ra a pre­scin­de­re dallo specifico fornitore di servizi cloud.

In­te­gra­ted BDaaS, che si presenta come un pacchetto completo, coniuga l’approccio orientato alle pre­sta­zio­ni di Per­for­man­ce BDaaS e la fles­si­bi­li­tà di Feature BDaaS, con­sen­ten­do alle aziende di valutare ed elaborare gran­dis­si­mi flussi di dati in modo continuo.

Le aziende che scelgono BDaaS be­ne­fi­cia­no dei vantaggi seguenti:

• Riduzione dei costi per il personale, l’in­fra­strut­tu­ra e la ma­nu­ten­zio­ne grazie all’ester­na­liz­za­zio­ne dei processi legati ai big data
• Anche le piccole e medie imprese senza un’in­fra­strut­tu­ra in­for­ma­ti­ca idonea possono ana­liz­za­re grandi quantità di dati
• Massime pre­sta­zio­ni e sca­la­bi­li­tà grazie al calcolo di­stri­bui­to e al clu­ste­ring
• Elevata sicurezza dei dati e pro­te­zio­ne contro la perdita di dati e i cy­be­rat­tac­chi grazie alla moderna e sicura in­fra­strut­tu­ra cloud
• Servizi in­for­ma­ti­ci su richiesta con strumenti e servizi opzionali a seconda delle esigenze e dell’entità del progetto
• Ot­ti­miz­za­zio­ne dell’orien­ta­men­to stra­te­gi­co dei processi aziendali mediante analisi dei big data e pre­vi­sio­ni
• Rispetto delle di­spo­si­zio­ni sulla pro­te­zio­ne dei dati e sulla con­for­mi­tà
• Capacità di me­mo­riz­za­zio­ne pressoché il­li­mi­ta­te per i big data
• Ela­bo­ra­zio­ne e va­lu­ta­zio­ne di enormi quantità di dati in tempo reale a pre­scin­de­re dal fornitore dei servizi cloud.

I big data e le decisioni basate sui dati sono un aspetto im­por­tan­te per il successo e la crescita delle imprese. Per via dell’in­cre­men­to della di­gi­ta­liz­za­zio­ne e dell’e-commerce, poter valutare e me­mo­riz­za­re grandi quantità di dati co­sti­tui­sce un im­por­tan­te vantaggio sulla con­cor­ren­za. Questo vale in par­ti­co­la­re per le aziende che ne­ces­si­ta­no di analisi dei dati scalabili e strut­tu­ra­te, ma che non di­spon­go­no di mezzi e capacità per le in­fra­strut­tu­re e le com­pe­ten­ze in­for­ma­ti­che.

Le grandi aziende dei settori bancario, della sicurezza, della co­mu­ni­ca­zio­ne, dei mass media e della for­ma­zio­ne, così come del commercio all’ingrosso e al dettaglio, uti­liz­za­no capacità pressoché il­li­mi­ta­te per i gran­dis­si­mi processi relativi ai big data.

Piccole e medie imprese, grandi aziende e istituti: con BDaaS tutti possono usufruire non solo di una sca­la­bi­li­tà elastica “su richiesta”, ma anche di analisi in tempo reale di grandi flussi di dati e di capacità di me­mo­riz­za­zio­ne quasi il­li­mi­ta­te, raf­for­zan­do l’orien­ta­men­to stra­te­gi­co a lungo termine dei processi aziendali e creando una potente in­fra­strut­tu­ra per i big data con un in­ve­sti­men­to re­la­ti­va­men­te ridotto.