Azure Data Factory: Orquestando recursos

Es indudable el impacto que ejerce la transformación digital en los procesos de una compañía. El paradigma Cloud exige repensar la estrategia de IT, mediante el uso de tecnologías que permitan la adopción de nuevos sistemas como el pago por uso, en el que se racionaliza al máximo el uso de recursos a través de sistemas PaaS como Azure Data Factory, que permite, entre otras cosas, la creación y borrado de recursos durante los momentos en los que no hay carga de proceso. Efectivamente, la adopción de este tipo de economías llevan asociado un ahorro considerable en infraestructuras, una escalabilidad horizontal y vertical de nuestros procesos ante cualquier tipo de necesidad y el adquisición de servicios gestionados que supone un ahorro considerable en los costes de la solución.

Azure Data Factory pretende solucionar varias problemáticas. La primera de ella proporciona un servicio PaaS con toda la funcionalidades de su homólogo On-Premise permitiendo la administración de infraestructura auto-gestionada. La segunda va un paro más allá de las ventajas del Cloud, a través de la programación de la creación/eliminación de recursos para minimizar el coste y maximizar los recursos cuando la demanda lo exija realmente. Por ese motivo, Azure Data Factory amplia el concepto de ETL hasta el orquestado de datos y recursos en la nube.

 

azureDataFactory

 

Beneficios Azure Data Factory

El proceso de transformación digital exige el uso de tecnologías eficientes capaces de operar con las nuevas técnicas analíticas. En ese sentido Data Factory es capaz de operar con un sinfín de conectores, aprovisionar los sistemas de procesamiento Big Data Machine Learnig.

  • El paradigma on-premise dimensiona los sistemas distribuidos en base a la carga máxima de operación, por lo que supone un sobredimensionamiento importante que repercute en el coste de infraestructura. Con Data Factory, los recursos se aprovisionan y eliminan de manera dinámica, por lo que el dimensionamiento se ajusta al requerimiento que impone el proceso de negocio, y la optimización de costes por tanto, es total.
  • Benefíciese de las ventajas de los servicios PaaS que ofrece Cloud. El uso de un servicio gestionado garantiza la adecuada operacionalización del ecosistema Analytics, disminuye costes de mantenimiento y permite suspensión y el escalado dinámico del recurso, adaptado en cualquier momento al flujo de negocio.
  • Migre de manera sencilla cualquier proceso de ETL basado en SSIS services, y abstraiga los flujos de datos de la arquitectura, olvidándose así de la infraestructura y de su propia administración.

Olvídese de renovar su arquitectura, actualizar el software, mantener aplicaciones y redefina su estrategia IT hacia los modelos simplificados,  flexible y auto escalables que favorecen el pago por uso y minimiza los costes de operacionalización.

 

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