Building The Modern Architecture of Hybrid Data for Big Data with Microsoft Data Platform and Apache Hadoop
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The age of knowledge: Building the modern architecture of hybrid data for Big Data with Microsoft and Apache Hadoop Considering that knowledge is a value added for businesses today, in this exhibition ...

The age of knowledge: Building the modern architecture of hybrid data for Big Data with Microsoft and Apache Hadoop Considering that knowledge is a value added for businesses today, in this exhibition show in a simple way as Microsoft and Hortonworks unite its efforts, in order to combine their data platforms ("Hortonworks Data Platform" and Microsoft: Windows, Office, SQL Server, Parallel Data Warehouse and Azure), to build with this, the modern architecture of data hybrid for Big Data.

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    Building The Modern Architecture of Hybrid Data for Big Data with Microsoft Data Platform and Apache Hadoop Building The Modern Architecture of Hybrid Data for Big Data with Microsoft Data Platform and Apache Hadoop Presentation Transcript

    • Construyendo la moderna arquitectura de datos híbridos para Big Data con Apache Hadoop y Microsoft Data Platform José Redondo Correo: jose.redondo@bitsamericas.com Twitter: @redondoj LinkedIn: http://co.linkedin.com/in/redondoj Blog: http://redondoj.wordpress.com
    • Expositor  CTO – DPA Bits America SAS Colombia – U.S.A.  DPA SolidQ  MCP | MCTS – MS SQL Server; MTA – DAF
    • SQL Saturday Sponsors
    • Billones de datos INGRESANDO en nuestros ECOSISTEMAS de bases de datos
    • Construyendo la moderna arquitectura de datos híbridos para Big Data con Apache Hadoop y Microsoft Data Platform
    • AGENDA  Introducción  Cual es la Arquitectura Moderna de Datos Híbridos (MDA)?  Apache Hadoop en la MDA Híbrida  La MDA Híbrida y Microsoft
    • INTRODUCCIÓN
    • Arquitectura de Datos ActualAPLICACIONES Business Analytics Aplicaciones Personalizadas Aplicaciones Empaquetadas SISTEMADE BASESDEDATOS REPOSITORIOS RDBMS EDW MPP ORIGENESDE DATOS Orígenes Existentes (CRM, ERP, Clickstream, Logs) 4,2 ZB en 2013 85% de nuevos tipos de datos 15x datos maquina para 2020 40ZB para 2020
    • Arquitectura Moderna de Datos HabilitadaAPLICACIONES Business Analytics Aplicaciones Personalizadas Aplicaciones Empaquetadas SISTEMADE BASESDEDATOS REPOSITORIOS RDBMS EDW MPP ORIGENESDE DATOS Orígenes Existentes (CRM, ERP, Clickstream, Logs) Orígenes Emergentes (Sensores, Semánticos, Geo, No Estructurados) DESPLIEGUE & PRUEBAS HERRAMIENTAS DE DATOS Y DESARROLLO ADMINISTRACIÓN & MONITOREO HERRAMIENTAS OPERACIONES
    • CUAL ES LA ARQUITECTURA MODERNA DE DATOS HIBRIDOS (MDA)?
    • El Poder de la Arquitectura Moderna de Datos Hadoop Compute & Storage Compute & Storage . . . . . . . . . . Hadoop Cluster Los Cluster Hadoop proporcionan almacenamiento escalado y procesamiento distribuido de datos en el hardware disponible Apache Hadoop es un proyecto open source, liderado por la Apache Software Foundation (ASF), que nos permite comprender de cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados, rápidamente y sin una inversión importante.
    • APACHE HADOOP EN LA MDA HIBRIDA
    • Requerimientos para la adopción de Hadoop Requerimientos para el Rol de Hadoop en la Arquitectura Moderna de Datos (MDA) Integrado Interopera con inversiones de centro de datos existentes Destrezas Aprovecha las habilidades existentes en nuestro ecosistema: Desarrollo, Operaciones y Análisis Servicio claves Interopera con inversiones de centro de datos existentes
    • Casos de uso de la Arquitectura de Datos Moderna Industria Casos de Uso Tipo de Datos Servicios Financieros Nuevas cuentas de riesgo Textos, Registros de Servidores Riesgos comerciales Registros de Servidores Suscripción de seguros Datos Geográficos, Datos RFid, Textos Telecomunicaciones Detalle de llamadas (CDRs) Datos de Maquinas, Datos Geográficos Inversión en infraestructura Datos de Maquinas, Registros de Servidores Asignación de ancho de banda en tiempo real Registros de Servidores, Textos, Redes Sociales Ventas Vista 360° del cliente Clickstream, Textos Promociones personalizadas, Localizadas Datos Geográficos Optimización de sitios web Clickstream Manufacturas Cadena de suministro y logística Datos RFid Aseguramiento de la calidad de línea de montaje Datos RFid Aseguramiento de la calidad de CrowdSourcing Redes Sociales Salud Utilizar datos genómicos en ensayos médicos Datos Estructurados Monitor de signos vitales de pacientes en tiempo real Datos RFid Farmacéuticas Reclutar y retener a los pacientes para los ensayos de medicamentos Redes Sociales, Clickstream Mejorar el cumplimiento de la prescripción Redes Sociales, Datos No Estructurados, Datos Geográficos Petroleras Unificar la exploración & datos de producción Datos RFid, Datos Geográficos & Datos No Estructurados Seguridad en tiempo real del monitoreo en la plataforma de producción Datos RFid, Datos No Estructurados Gobierno ETL para la descarga de datos fuera de linea en respuesta a las presiones presupuestarias federales Datos Estructurados Análisis semántico para programas del gobierno Redes Sociales
    • LA MDA HIBRIDA Y MICROSOFT
    • Microsoft en la Arquitectura Moderna de DatosAPLICACIONES SISTEMADE BASESDEDATOS ORIGENESDE DATOS Orígenes Existentes (CRM, ERP, Clickstream, Logs) Orígenes Emergentes (Sensores, Semánticos, Geo, No Estructurados) HERRAMIENTAS DE DATOS Y DESARROLLO HERRAMIENTAS OPERACIONALES INFRAESTRUCTURA
    • Microsoft y Hortonworks Ingeniería alineada Corporaciones alineadas Campos de acción alineados
    • Plataforma de datos End-To-End Inteligencia de Negocio Almacén de Datos Moderno Almacén de Datos Relacional Hadoop Arquitectura de Datos Moderna SQL Server PDW SQL Server para DW en Azure Hortonworks Data Platform PDW vNext (PDW + HDInsight) SQL Server para DW en Azure Software en Caja Aplicaciones Nube Software en Caja Aplicaciones Nube Orígenes de Datos Relacionales Datos No Relacionales OLTP ERM CRM LOB DISPOSITIVOS WEB SENSORES SOCIAL HERRAMIENTAS DE DATOS Y DESARROLLO HERRAMIENTAS OPERACIONALES
    • Soluciones Hadoop desde Microsoft Soluciones disponibles para la Nube y On-Premise Apache Hadoop Hortonworks Data Platform PDW vNext (PDW + HDInsight) Windows Azure | HDInsight Software en Caja Aplicaciones Nube
    • Plataforma de Datos Hortonworks para Windows Hortonworks Data Platform Software en Caja Clientes ideales  On-Premises en sus propios servidores  Escenarios con altos datos sensibles, o  Clientes con altos volúmenes de datos generados On-Premises Casos de usos  El caso de uso CDW Información clave  HDP 2.1 (Release – Junio 04) para Windows  Descargable: http://hortonworks.com/hdp/
    • Parallel Data Warehouse con HDInsight Clientes ideales  Clientes que desean soluciones preconstruidas, de alta gama y escalabilidad horizontal  Plataforma Microsoft Integrada (Directorio Activo, System Center, etc)  Clientes que desean ventajas de hardware (Mayor tolerancia a fallos, Rendimiento de red InfiniBand sintonizado) Casos de usos  Casos de uso RSB – Royal Bank of Scotland Información clave  PDW con nuevas características en segundo semestre de 2014 PDW vNext (PDW + HDInsight) Aplicaciones
    • Integración Relacional + No Relacional  Modelo de consulta simple para entidades relacionales y Hadoop  Procesos relacionales & Hadoop en paralelo  Costo de ETL no elevado para ingresar a Hadoop en DW  Consultar Hadoop con habilidades de T-SQL existentes  Valor incrementado para los nuevos datos Consultas integradas con PolyBase en SQL PDW Select . . . Conjunto de Resultados Datos Hadoop PolyBase Data Relacional Consulta Relacional + No Relacional
    • Ampliar datos relacionales hasta Petabytes  Consultas paralela con Massively Parallel Processing (MPP)  Múltiples nodos con CPU dedicada, Memoria, Unidades de almacenamiento  Añadir incrementalmente hardware para cerca de escala lineal a multi-PB  Manejar complejas consultas y alta escalabilidad en la concurrencia  Sin atajos previo en el almacén de datos para aumentar la capacidad Tecnologías Escalables en SQL Server Parallel Data Warehouse Desde Terabytes a Multi-Pentabytes Ampliar el Entorno de Datos
    • Debido a que el PDW se encuentra profundamente integrado con Hadoop, Direct Edge puede utilizar datos no estructurados de Big Data, desbloqueando nuevos escenarios analíticos. "Nuestros analistas tienen una comprensión mucho más profunda de los datos comerciales. Por ejemplo, pueden comprender mejor las fluctuaciones mensuales en los ingresos por comisiones de honorarios". Richard Horchron CTO Direct Edge
    • Windows Azure HDInsight Windows Azure | HDInsight Nube Clientes ideales  Ellos quieren todos los beneficios de la nube – Bajo costo y Escalabilidad amplia  Escenarios con datos existentes en la nube  Tiempos de respuestas valorados por Hadoop (Sobre los 10 minutos) Casos de usos  Casos de uso Hy-Vee Información clave  HDInsight en Hadoop 2.2  Azure HDInsight en Hadoop 2.4
    • Master Chief encontrándose con Big Data • En el juego de análisis, se detectan a los tramposos y mejora la experiencia para todo el mundo • Permite campañas específicas con el fin de mejorar la retención de clientes
    • Salvando vidas con Pequeños y Grandes datos “Esto reinventará la forma en que trabajamos con registros médicos en el futuro” Paul Handerson BI Division Head
    • Soluciones Hadoop desde Microsoft Hadoop Hortonworks Data Platform PDW vNext (PDW + HDInsight) Windows Azure | HDInsight Software en Caja Aplicaciones Nube Inteligencia de Negocio
    • Microsoft & Hortonworks Orígenes de datos YARN HDFS JavaRPC MAPREDUCE SERVICIOS DE DATOS TEZ PIG HIVE HCATALOG HBASE AMBARI HERRAMIENTAS DE DATOS Y DESARROLLOADMINISTRACIÓN Y MONITOREO Querys | Visualización | Reportes | Analysis HADOOP Servicios de Datos Repositorios Empresariales Gobernabilidad Intercambio Replicación Carga de datos SQOOP FLUME Web HDFS ODBC JDBC INTERFACES SQOOP JAVA RPC Arquitectura de Referencia
    • DEMO
    • Incorporación de grandes datos a UN BILLÓN de usuarios
    • PREGUNTAS & RESPUESTAS
    • Construyendo la moderna arquitectura de datos híbridos para Big Data con Apache Hadoop y Microsoft Data Platform Jose Redondo – MS SQL Server MVP Correo: redondoj@gmail.com Twitter: @redondoj Blog: redondoj.wordpress.com
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