No tenía muchas expectativas con esta Conferencia, dado que pensaba que sólo iba a ver temas relacionados con Red Hat Enterprise Virtualization (RHEV, que no ha podido posicionarse en el mercado), OpenStack (la misma gente de Red Hat indica que aún es temprano para pensar en llevarlo a ambientes Productivos) y OpenShift (aún lejano).
Grande fue mi sorpresa cuando escuché acerca de Linux Atomic Containers y Docker (mas info AQUI). Yo trabaje mucho con los containers en Solaris y los utilicé para consolidar varias plataformas antiguas, que corrían sobre versiones antiguas de Solaris en HW obsoleto y que no podían ser movidas a nuevo Hardware por el alto costo de la modificación del Aplicativo para hacerlo compatible con las nuevas versiones de Solaris (hay un par de post en el Blog respecto a esto). Ahora esta tecnología está disponible en Linux y con Docker veo que la solución es mucho más poderosa que en Solaris. En los próximos meses voy a trabajar con Red Hat y nuestro proveedor ITQ Latam para implementar una PoC (Proof of Concept) sobre Containers/Docker, para consolidar antiguos aplicativos en nuevos servidores con RHEL7, de tal forma de liberar espacio físico, Energía Eléctrica y diminuir OPEX.
Después de asistir a varias sesiones de Red Hat Atomic Containers, asistí a otras sesiones de Big Data & Analytics. Lo primero a rescatar es el siguiente diagrama de una presentación de Cisco:
Varias personas me preguntaban si nosotros teníamos algún Big Data y cuando yo les decía que utilizaba Splunk, me miraban extrañados y me preguntaban por Hadoop. En este diagrama se explica la diferencia entre las diferentes herramientas existentes para el mundo de Big Data.
Hadoop y repositorios NoSQL se utilizan para almacenar grandes volumenes de Datos Históricos (normalmente Petabytes hacia arriba). Estas herramientas son eficientes en el almacenamiento, pero no son buenas para manipular, correlacionar y generar Dashboards que permitan generar información de valor al negocio. Por otro lado, Splunk (y las otras) es una herramienta de Analytics (monitoreo y gestión de datos en línea o near real-time), Business Inteligence y Operational Intelligence (transformar los datos de máquinas o logs en información que genere valor al negocio). Splunk tiene una herramienta llamada Hunk, que permite las mismas funcionalidades (y más) de Splunk pero tomando los datos desde un Hadoop o NoSQL.
Pero las sesiones que más me llamaron la atención fueron aquellas donde se hablaba de Big Data, Analytics y la herramienta utilizada era Splunk. Esto quiere decir que nuestra decisión de embarcarnos con esta herramienta fue la correcta, dado que se está utilizando fuerte a nivel mundial y es uno de los referentes en el mundo de Inteligencia Operacional.
Lo otro interesante fue ver la experiencia de SaskTel, una empresa de Telecomunicaciones de Canadá, que utiliza Splunk y dado el crecimiento explosivo de los datos almacenados y a la gran cantidad de usuarios internos, tuvieron que implementar una solución basada en Gluster (Red Hat Storage), para asegurar la disponibilidad, capacidad y crecimiento de la plataforma.
A continuación les dejo 2 links con las presentaciones de Splunk y Gluster:
Saludos,
Rodrigo./