Google lanzó un grupo de mejoras a sus ofertas de Cloud Big Data, incluyendo el lanzamiento de la versión de prueba de Dataflow, el servicio basado en la tecnología que reemplazó a MapReduce en su propio sistema de analíticas.

Google y sus competidores están ofreciendo analíticas sofisticadas a los usuarios sin tener que construir y administrar infraestructura. Ambos Web Services de Amazon y Microsoft Azure tienen ofertas de Cloud Big Data , al igual que IBM y HP, entre otros.

Todas estas compañías “escribieron el libro” de escribir y administrar infraestructura de datacenters, y el mensaje de Google es. “No intentes hacerlo tú solo, Permite que nos hagamos cargo”

“Por ejemplo, puedes estar colectando un diluvio de información y enriqueciendo e intentando extraer información en tiempo real,” William Vambenepe, Manager de productos Google, expresó en un blog. “¿Deberías aspirar a que ciertas características, por su naturaleza, involucren una gran cantidad de administración de recursos y administración de Sistema? No deberías. No en la nube.

Urs Hölzle, Vice Presidente de la infraestructura técnica en Google, causó conmoción al señalar que la compañía había dejado de usar MapReduce para ser reemplazada por Dataflow, el cual podia tanto agrupar como clasificar el procesamiento para aplicaciones de Big Data.

MapReduce no ha sido una parte inseparable de Hadoop desde que Hadoop 2 fue lanzado. La estructura puede usar una gran variedad de modelos de procesamiento ahora.

En la versión Beta de DataFlow, el usuario puede escoger entre agrupar y clasificar los modos de procesamiento. El servicio inicia los recursos necesarios para ejecutar el programa del usuario, los escala automáticamente (El usuario define los límites a los que los recursos pueden escalar), y lo termina cuando el trabajo está cumplido.

La compañía también ha añadido nuevas características a BigQuery, su servicio de analítica SQL con API’s y extendió su disponibilidad para data centers Europeos. Estas nuevas características incluyen major seguridad y rendimiento.

Fuente: thewhir.com