{"id":128255,"date":"2023-05-25T10:30:00","date_gmt":"2023-05-25T08:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/?p=128255"},"modified":"2024-01-19T12:36:05","modified_gmt":"2024-01-19T11:36:05","slug":"the-future-is-in-the-cloud-data-science-and-resilience","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/the-future-is-in-the-cloud-data-science-and-resilience\/","title":{"rendered":"El futuro est\u00e1 en la nube, la ciencia de datos y la resiliencia"},"content":{"rendered":"

Computaci\u00f3n en nube: SAP ERP se une a Google BigQuery con el aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n\n\n\n

El final de SAP R\/3 y ER\/ECC 6.0 est\u00e1 claramente en el horizonte. Sin embargo, fijar una fecha exacta parece todo un reto para SAP. Lo que est\u00e1 claro, sin embargo, es que el soporte para los anteriores sistemas centrales de SAP se interrumpir\u00e1 dentro de unos a\u00f1os. La falta de una fecha concreta de finalizaci\u00f3n del R\/3 lleva a las empresas a aparcar el tema una y otra vez. Tiene sentido abordar el cambio a tiempo, porque es la \u00fanica forma de aprovechar las oportunidades de una reorientaci\u00f3n preparada para el futuro.<\/p>\n\n\n\n

Si bien parece que en el futuro s\u00f3lo habr\u00e1 una plataforma objetivo para el funcionamiento de los sistemas, a saber, la nube, los modelos on-prem siguen dominando entre las empresas usuarias, aunque con una tendencia continuamente decreciente. El alojamiento en un centro de datos externo est\u00e1 igual de extendido. Pero, \u00bfcu\u00e1les son las ventajas de cambiar el modelo de implantaci\u00f3n a la nube? \u00bfY qu\u00e9 nube tiene sentido para el caso de uso individual?<\/p>

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Nube p\u00fablica SAP<\/h3>\n\n\n\n

La nube p\u00fablica de SAP se adapta a escenarios definidos y desempe\u00f1a un papel secundario para la mayor\u00eda de las empresas. La propia SAP est\u00e1 impulsando el cambio a productos y servicios basados en la nube con Rise with SAP, el \u00faltimo intento de la empresa de Walldorf de llevar a los clientes a la nube. Adem\u00e1s de la presi\u00f3n de marketing generada por SAP, los hiperescaladores tambi\u00e9n est\u00e1n interesados, por supuesto, en asumir las cargas de trabajo de SAP. En la actualidad, siete hiperescaladores ofrecen plataformas IaaS certificadas para OLAP y OLTP. Para el mercado de habla alemana, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure son los proveedores relevantes.<\/p>\n\n\n\n

A menudo surgen sorpresas en el proceso de toma de decisiones a la hora de elegir el modelo operativo. Las supuestas desventajas y ventajas se relativizan al examinar m\u00e1s de cerca el cambio a la nube. Especialmente cuando se trata del tema de la seguridad, en la pr\u00e1ctica se encuentran m\u00e1s ventajas que objeciones. Los servicios de los tres hiperescaladores mencionados, por ejemplo, cumplen el Cat\u00e1logo de Controles de Cumplimiento de la Computaci\u00f3n en la Nube (C5) de la Oficina Federal Alemana de Seguridad de la Informaci\u00f3n (BSI). El C5 ayuda a las empresas a asegurar sus operaciones contra los ciberataques m\u00e1s comunes cuando utilizan servicios en la nube.<\/p>\n\n\n\n

Un aspecto que apenas se examina al inicio de un proyecto -y tampoco en los procesos de solicitud de propuestas (RfP) de las empresas usuarias en su conjunto- es c\u00f3mo afecta una operaci\u00f3n SAP realineada a la fuerza innovadora y la competitividad de la empresa usuaria. Resulta sorprendente que muchas empresas alineen un sistema central de creaci\u00f3n de valor corporativo con el cat\u00e1logo de preguntas del pasado, especialmente en una \u00e9poca de dram\u00e1ticos cambios. La agilidad, la proximidad al mercado y la sostenibilidad son los paradigmas del futuro.<\/p>\n\n\n\n

Asimismo, los nuevos modelos de negocio, como los conceptos de venta directa al consumidor (DTC) y los servicios de suscripci\u00f3n, son cada vez m\u00e1s populares. Aunque la cuota del comercio electr\u00f3nico en las ventas totales sigue siendo peque\u00f1a en la actualidad, su crecimiento se est\u00e1 acelerando de forma significativa. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom\u00e1tico, el Internet de las cosas (IoT) y el blockchain prometen cambiar fundamentalmente el \u00e9xito empresarial. Los l\u00edderes del sector ya est\u00e1n utilizando estas nuevas tecnolog\u00edas para responder a las tendencias de los consumidores y hacer que sus operaciones sean m\u00e1s eficientes.<\/p>\n\n\n\n

Plataforma tecnol\u00f3gica empresarial<\/h3>\n\n\n\n

El sistema de planificaci\u00f3n de recursos empresariales sigue siendo la unidad central de gesti\u00f3n de datos (fuente de autoridad). Adem\u00e1s, los hiperescaladores proporcionan sistemas de bases de datos y tecnolog\u00edas que permiten a las empresas reaccionar con mayor eficacia y rapidez a las exigencias del mercado (fuente de agilidad). El puente hacia la transici\u00f3n es la plataforma SAP Business Technology Platform (BTP).<\/p>\n\n\n\n

En los tres hiperescaladores mencionados, BTP es una plataforma establecida para combinar aplicaciones empresariales inteligentes con funciones de gesti\u00f3n, an\u00e1lisis, integraci\u00f3n y ampliaci\u00f3n de bases de datos y datos. En el proceso, los clientes deben tener libertad para elegir la combinaci\u00f3n adecuada de soluciones en la nube seg\u00fan sus necesidades individuales, y poder introducir nuevas funciones r\u00e1pidamente si es necesario.<\/p>\n\n\n\n

Fuente de agilidad<\/h3>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 hace la fuente de agilidad? Esto se ilustra con un ejemplo: Google BigQuery es un almac\u00e9n de datos multi-nube sin servidor para las innovaciones impulsadas por datos en las empresas, que est\u00e1 conectado al ERP de SAP a trav\u00e9s de la ruta descrita y es el \"sistema de agilidad\" aqu\u00ed. Como sistema central, soporta la transformaci\u00f3n de datos. Los datos propios de SAP se enriquecen con conjuntos de datos externos y datos de streaming en tiempo real. BigQuery se convierte as\u00ed en la soluci\u00f3n central para los analistas y cient\u00edficos de datos, con la que pueden consultar todos los tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados. <\/p>\n\n\n\n

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SAP en el centro con BTP como plataforma envolvente se complementa con numerosos servicios de Google Cloud centrados en el almacenamiento de datos.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Con Dataplex, un tejido de datos inteligente, las organizaciones pueden acceder a datos fiables y an\u00e1lisis \u00fatiles a escala. A continuaci\u00f3n, pueden capturarlos, gestionarlos, supervisarlos y entregarlos a trav\u00e9s de lagos de datos, almacenes de datos y marts de datos con controles unificados. El siguiente paso es utilizar el resultado para el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) integrado en BigQuery. BigQuery ML permite a las organizaciones crear y ejecutar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en BigQuery mediante consultas SQL est\u00e1ndar. <\/p>\n\n\n\n

Ciencia de datos con BigQuery<\/h3>\n\n\n\n

El aprendizaje autom\u00e1tico con grandes conjuntos de datos requiere amplios conocimientos de programaci\u00f3n y de marcos de ML. Estos requisitos limitan el desarrollo de soluciones en la mayor\u00eda de las empresas a un grupo muy reducido de personas. Los analistas de datos no son uno de ellos porque, aunque suelen comprender los datos, sus conocimientos de programaci\u00f3n y de aprendizaje autom\u00e1tico son limitados. En cambio, con BigQuery ML no necesitan adquirir nuevos conocimientos y pueden utilizar las herramientas SQL existentes para utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico. Con BigQuery ML, los modelos ML pueden crearse y evaluarse en BigQuery. De este modo, el equipo de operaciones de SAP puede ocuparse de sus tareas y las unidades orientadas al cliente pueden acceder a datos en tiempo real muy condensados y visualizados para tomar las decisiones correctas.<\/p>\n\n\n\n

Marco Google Cloud Cortex<\/h3>\n\n\n\n

Con el marco Google Cloud Cortex, Google ofrece una colecci\u00f3n de herramientas y servicios de Google Cloud espec\u00edficos para la seguridad y el cumplimiento de las aplicaciones e infraestructuras basadas en la nube. El marco forma parte de la plataforma de seguridad de Google Cloud y apoya a los equipos de seguridad y cumplimiento normativo con servicios como:<\/p>\n\n\n\n

Centro de Mando de Seguridad,<\/strong> Un panel de control centralizado que proporciona informaci\u00f3n exhaustiva sobre la seguridad y el cumplimiento de Google Cloud, incluida la gesti\u00f3n de vulnerabilidades, el an\u00e1lisis de riesgos y las evaluaciones de cumplimiento.<\/p>\n\n\n\n

Detecci\u00f3n de amenazas por eventos,<\/strong> un servicio que supervisa autom\u00e1ticamente los registros de Google Cloud e identifica anomal\u00edas, amenazas y posibles incidentes de seguridad.<\/p>\n\n\n\n

Autorizaci\u00f3n binaria,<\/strong> un servicio que controla la ejecuci\u00f3n de aplicaciones en la nube y garantiza que s\u00f3lo se ejecute software aprobado y de confianza.<\/p>\n\n\n\n

Seguridad Forseti,<\/strong> una herramienta de c\u00f3digo abierto que se ejecuta en Google Cloud y supervisa y automatiza la seguridad y el cumplimiento de las infraestructuras en la nube.<\/p>\n\n\n\n

Como parte de la plataforma m\u00e1s amplia Google Cloud Platform, el marco Google Cloud Cortex ayuda a las organizaciones a mejorar la estrategia de seguridad en la nube de los clientes SAP existentes en Google Cloud y a cumplir los requisitos de conformidad.<\/p>\n\n\n\n

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Google Cloud Cortex Foundation Framework complementa el sistema SAP mediante una personalizaci\u00f3n adecuada: los expertos de Nagarro saben c\u00f3mo hacerlo.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Google Apigee<\/h3>\n\n\n\n

Google Apigee es una plataforma de gesti\u00f3n de API que ayuda a las organizaciones a dise\u00f1ar, desplegar, supervisar y escalar API (interfaces de programaci\u00f3n de aplicaciones). Las API son interfaces que permiten a las aplicaciones comunicarse entre s\u00ed e intercambiar datos. Entre las principales caracter\u00edsticas de Apigee se incluyen:<\/p>\n\n\n\n

Dise\u00f1o de API:<\/strong> Apigee ayuda a las empresas a dise\u00f1ar API con los est\u00e1ndares del sector y las mejores pr\u00e1cticas para garantizar una experiencia coherente a los desarrolladores y una integraci\u00f3n m\u00e1s sencilla. Esto conduce a una comercializaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida de las nuevas aplicaciones y hace que las empresas sean m\u00e1s \u00e1giles.<\/p>\n\n\n\n

Gesti\u00f3n de API:<\/strong> Apigee permite a las empresas gestionar eficazmente sus API, incluyendo el acceso, la seguridad y la supervisi\u00f3n. Esto significa que las empresas pueden controlar el acceso a sus API, garantizando que funcionen de forma estable.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis API:<\/strong> Apigee proporciona una supervisi\u00f3n y un an\u00e1lisis exhaustivos de las API para detectar patrones de comportamiento e identificar tendencias. Esto permite a las organizaciones responder r\u00e1pidamente a los problemas y mejorar el rendimiento de sus API.<\/p>\n\n\n\n

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Apigee es compatible con REST, gRPC, SOAP y GraphQL, lo que proporciona flexibilidad para la personalizaci\u00f3n con SAP y la plataforma tecnol\u00f3gica empresarial.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Escalabilidad:<\/strong> Apigee permite a las empresas escalar sus API a escala global y distribuir el tr\u00e1fico entre diferentes servidores y ubicaciones. Esto permite a las empresas ampliar su base de clientes y mejorar la disponibilidad de sus aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n

Integraci\u00f3n:<\/strong> Apigee ofrece una integraci\u00f3n perfecta con otros servicios de Google Cloud como Kubernetes, Cloud Functions, Cloud Pub\/Sub y Cloud Storage. Esto facilita a las empresas el desarrollo y despliegue de aplicaciones en Google Cloud Platform.<\/p>\n\n\n\n

En general, Apigee a\u00f1ade as\u00ed valor a las empresas ayud\u00e1ndolas a dise\u00f1ar, gestionar, supervisar, escalar e integrar API de forma m\u00e1s eficaz, lo que puede conducir a una mayor agilidad, eficiencia y satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n\n\n\n

Reduzca el tiempo de inactividad de las aplicaciones<\/h3>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1ntas veces han cerrado los usuarios una aplicaci\u00f3n al encontrarse con la \"rueda giratoria de la muerte\"? Hay que reconocerlo: \u00a1una forma bastante melodram\u00e1tica de decir que una aplicaci\u00f3n tarda demasiado en cargarse! Pero en la econom\u00eda digital actual, en la que las aplicaciones son la principal fuente de ingresos para muchas empresas, esta rueda de la muerte giratoria (o un rendimiento deficiente de la aplicaci\u00f3n) puede suponer una p\u00e9rdida de usuarios o de ingresos. Y casi todas las aplicaciones modernas dependen de las API como sistema nervioso entre los sistemas distribuidos, los servicios de terceros y las arquitecturas de microservicios. Adem\u00e1s, al tiempo que se cumplen los requisitos de ciclos de lanzamiento r\u00e1pidos y actualizaciones frecuentes de las API, tambi\u00e9n es esencial que los equipos de TI garanticen que se cumplen los requisitos de rendimiento y los SLO de las API y que se mitigan los problemas de forma proactiva. <\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, cuando miles o incluso millones de usuarios realizan m\u00faltiples solicitudes a una API, basarse \u00fanicamente en herramientas de monitorizaci\u00f3n sint\u00e9tica no suele ser suficiente para realizar diagn\u00f3sticos precisos o an\u00e1lisis forenses \u00fatiles. Esto se debe a que, en la mayor\u00eda de los casos, s\u00f3lo se basan en muestras o en informaci\u00f3n limitada sobre la disponibilidad de la API.<\/p>\n\n\n\n

Al mismo tiempo, supervisar cada uno de los aspectos s\u00f3lo aumenta el esfuerzo y el tiempo medio de diagn\u00f3stico. La supervisi\u00f3n de las API es absolutamente cr\u00edtica como \"arte y ciencia\" para los equipos de operaciones. Es la \u00fanica forma que tienen de asegurarse de que todas las API se ejecutan y funcionan seg\u00fan lo previsto.<\/p>\n\n\n\n

Cualquier t\u00e9cnico puede informar de los gastos generales que ocasionan las alertas mal priorizadas. Imagine una aplicaci\u00f3n distribuida con 20 API: Incluso si existen monitores de alertas b\u00e1sicos para la latencia, los errores y el tr\u00e1fico de estas API, acabar\u00e1 teniendo unas 60 definiciones de alertas que supervisar y gestionar: una gran sobrecarga. Por lo tanto, para equilibrar la evitaci\u00f3n de puntos muertos de supervisi\u00f3n con la fatiga de alertas, los equipos de operaciones deben desarrollar una comprensi\u00f3n clara de todos los eventos y priorizar la configuraci\u00f3n de alertas para los eventos que soportan tr\u00e1fico cr\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

Cualquier condici\u00f3n de alerta creada debe incluir tambi\u00e9n informaci\u00f3n que requiera la participaci\u00f3n activa de un usuario, en lugar de una mera respuesta rob\u00f3tica. La supervisi\u00f3n de API de Apigee permite crear condiciones de alerta basadas en m\u00e9tricas o registros, al tiempo que proporciona informaci\u00f3n procesable (por ejemplo, el estado
c\u00f3digo, tasa, etc.) y los libros de jugadas est\u00e1n listos para el diagn\u00f3stico.<\/p>\n\n\n\n

En los sistemas multicapa, el s\u00edntoma de un equipo (\"\u00bfQu\u00e9 se ha roto?\") es la causa de otro sistema descendente (\"\u00bfPor qu\u00e9?\"). Aunque algunos eventos no se presten a alertas procesables, un fallo debe desencadenar una transferencia de informaci\u00f3n a un sistema descendente para mitigar el impacto de la dependencia ascendente. En estos casos, el equipo de SAP Basis debe invertir en alertas automatizadas, agrupaci\u00f3n de incidentes m\u00faltiples en canales de notificaci\u00f3n y seguimiento de incidentes. Con Apigee, por ejemplo, TI puede integrar y agrupar alertas en canales como Slack, Pagerduty y Webhooks.<\/p>\n\n\n\n

Los sistemas de producci\u00f3n modernos evolucionan constantemente, por lo que una alerta actualmente infrecuente puede convertirse en frecuente y automatizable. De forma an\u00e1loga a la limpieza de la acumulaci\u00f3n de tickets, las pol\u00edticas de alerta deben revisarse peri\u00f3dicamente para garantizar que se identifican nuevas condiciones y que las alertas existentes se perfeccionan con nuevos umbrales, priorizaci\u00f3n y correlaciones. Controles como Advanced API Ops utilizan IA y ML para detectar el tr\u00e1fico an\u00f3malo, distinguido de las fluctuaciones aleatorias, para establecer definiciones de alerta precisas.<\/p>\n\n\n\n

Ingenier\u00eda de fiabilidad del emplazamiento<\/h3>\n\n\n\n

El libro de Google Site Reliability Engineering presenta argumentos para realizar diagn\u00f3sticos eficaces mediante la construcci\u00f3n de cuadros de mando que respondan a preguntas b\u00e1sicas sobre cada servicio, incluyendo normalmente alguna forma de las cuatro se\u00f1ales de oro: latencia, tr\u00e1fico, errores y saturaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Incluso si s\u00f3lo se recogen estas m\u00e9tricas de oro, la cantidad de informaci\u00f3n puede acumularse r\u00e1pidamente. Como todos los sistemas de software, la supervisi\u00f3n se convierte entonces en un complejo agujero sin fin, complicado de personalizar y tedioso de mantener. Por ello, el libro recomienda recopilar y agregar m\u00e9tricas b\u00e1sicas, junto con alertas y cuadros de mando, para obtener los sistemas m\u00e1s eficaces y viables.<\/p>\n\n\n\n

Siempre que el cliente del inventario SAP ejecute un programa completo de API con un equipo de base dedicado a supervisar las API, se pueden utilizar los paneles de supervisi\u00f3n listos para usar de la soluci\u00f3n de gesti\u00f3n de API (como la supervisi\u00f3n de API de Apigee) para obtener informaci\u00f3n en tiempo real sobre las API. Como alternativa, tambi\u00e9n se pueden utilizar soluciones como la supervisi\u00f3n de la nube. Esto proporciona una visi\u00f3n general de toda la pila de aplicaciones: las m\u00e9tricas individuales, los eventos y los metadatos pueden visualizarse all\u00ed en un lenguaje de consulta enriquecido para un an\u00e1lisis r\u00e1pido. La conclusi\u00f3n es que el uso de un \u00fanico sistema para la pila de aplicaciones ofrece la posibilidad de supervisarla en su contexto y agiliza la navegaci\u00f3n entre sistemas.<\/p>\n\n\n\n

Incluso despu\u00e9s de recopilar y agregar las m\u00e9tricas, es importante disponer de visualizaciones de datos significativas para comprender r\u00e1pidamente el problema e identificar las correlaciones durante el diagn\u00f3stico. Sin embargo, quienes se centran en demasiados cuadros de mando para las visualizaciones de datos suelen tener una curva de aprendizaje pronunciada y aumentan el tiempo medio de cada diagn\u00f3stico. Por eso, Apigee API Monitoring, por ejemplo, ofrece por defecto unas cuantas visualizaciones predefinidas que son a la vez sencillas y eficaces.<\/p>\n\n\n\n

Supervisi\u00f3n de extremo a extremo<\/h3>\n\n\n\n

El desarrollo moderno de aplicaciones ha acelerado la adopci\u00f3n de pr\u00e1cticas como la nube, los contenedores, las API, las arquitecturas de microservicios, DevOps y SRE. Si bien esto aumenta la velocidad de lanzamiento, tambi\u00e9n hace que una pila de aplicaciones sea m\u00e1s compleja y propensa a errores. Por ejemplo, una respuesta lenta a una solicitud de un cliente se extiende entonces por m\u00faltiples microservicios que organizan y gestionan diferentes equipos y pueden no identificar los problemas de rendimiento individuales.  <\/p>\n\n\n\n

En estos casos, el rastreo distribuido es la mejor forma de que DevOps, Operaciones y SRE obtengan respuestas a preguntas como el estado del servicio, la causa ra\u00edz de los errores o los cuellos de botella de rendimiento en un sistema distribuido. Para ello, los clientes de SAP legacy deber\u00edan invertir en instrumentar sus aplicaciones distribuidas con est\u00e1ndares de c\u00f3digo abierto como OpenCensus y Zipkin. El uso de herramientas como Cloud Trace, con un amplio soporte de plataformas, idiomas y entornos, ayuda a ingerir f\u00e1cilmente datos de cualquier fuente.<\/p>\n\n\n\n

Aunque el rastreo distribuido ayuda a reducir el problema a un servicio espec\u00edfico, en algunos casos se puede necesitar m\u00e1s contexto para identificar la causa ra\u00edz. Un ejemplo de ello: incluso si el origen de un problema de rendimiento se a\u00edsla en un proxy de API, sigue siendo un proceso tedioso identificar el cuello de botella correcto entre las m\u00faltiples pol\u00edticas que se est\u00e1n ejecutando. Con herramientas como Apigee Debug, el equipo de SAP Basis puede hacer zoom en un flujo de proxy de API y examinar los detalles de cada paso para ver detalles internos como ejecuciones de pol\u00edticas, problemas de rendimiento y enrutamiento, etc. <\/p>\n\n\n\n

Las capacidades de monitorizaci\u00f3n de API de Apigee (basadas en m\u00e9tricas expuestas por los internos del sistema) trabajan por tanto con la infraestructura de monitorizaci\u00f3n existente para reducir el tiempo medio de diagn\u00f3stico y hacer que la aplicaci\u00f3n sea m\u00e1s resistente. El uso de la supervisi\u00f3n de API de Apigee ayuda a mantener una alta capacidad de recuperaci\u00f3n con controles exhaustivos para reducir el tiempo medio de diagn\u00f3stico y resoluci\u00f3n. Los equipos de operaciones en particular pueden beneficiarse.<\/p>\n\n\n\n

La elecci\u00f3n del modelo operativo:<\/h3>\n\n\n\n

Hay una serie de criterios de decisi\u00f3n para la elecci\u00f3n del modelo operativo, entre ellos:<\/p>\n\n\n\n