Por que ler este documento

Este artigo descreve como as tecnologias de nuvem e Big Data estão convergindo para oferecer um modelo de distribuição de baixo custo para análise de Big Data baseado na nuvem. Também inclui:

• Como a computação em nuvem é uma facilitadora para a análise avançada com Big Data

• Como a TI pode assumir a liderança para a análise de Big Data baseado na nuvem dentro da empresa, tornando-se um corretor de serviços na nuvem

• Modelos de Análise como Serviço (AaaS) para análise de Big Data baseada na nuvem

• Próximos passos práticos para você começar a sua iniciativa de análise de Big Data baseado na nuvem

Resumo da solução

Big Data na nuvem: Tecnologias convergentesComo criar vantagem competitiva usando análise de Big Data baseado na nuvem

FEVEREIRO DE 2013

FEVEREIRO DE 2013

Resumo da solução

Big Data na nuvem: Tecnologias convergentes Como criar vantagem competitiva usando análise de Big Data baseado na nuvem

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Índice

Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

3 A nuvem como uma facilitadora para a Análise de Big Data

6 Nuvem e Big Data: Uma combinação atraente

10 A TI como corretora de serviços na nuvem

13 Próximos passos para a TI

3 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

O que é a Análise de Big Data?

Big Data refere-se a grandes conjuntos de dados que estão em ordens de magnitudes (volume) maiores, mais diversificados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados (variedade), e chegando mais rapidamente (velocidade) do que você ou sua organização já viram. Essa avalanche de dados é gerada por dispositivos conectados — de PCs e smartphones a sensores como leitores de RFID e câmeras de trânsito. Além disso, é heterogênea e vem em muitos formatos, incluindo texto, documentos, imagens, vídeos e muito mais.

O valor real de Big Data está nos insights que produz quando analisado — padrões descobertos, significados obtidos, indicadores para as decisões e, finalmente, a capacidade de responder ao mundo com maior inteligência. A análise de Big Data é um conjunto de tecnologias avançadas projetado para trabalhar com grandes volumes de dados heterogêneos. O conjunto usa métodos quantitativos sofisticados, como aprendizado de máquina, redes neurais, robótica, matemática computacional e inteligência artificial, para explorar os dados e descobrir inter-relações e padrões.

Duas iniciativas de TI estão atualmente no topo da lista de prioridades das organizações em todo o mundo: a análise de Big Data e a computação em nuvem. A análise de Big Data oferece a promessa de fornecer insights valiosos que podem criar vantagem competitiva, fazer surgir novas inovações e levar ao aumento nas receitas. Como um modelo de distribuição para serviços de TI, a computação em nuvem tem potencial para aumentar a agilidadeeprodutividadedosnegóciospermitindoaomesmotempo,maioreficiênciaereduçãodecustos.

Ambas as tecnologias continuam a evoluir. As organizações estão passando da fase das perguntas de o quêecomoarmazenarBigDataparaadiscussãodecomoextrairumaanálisesignificativaquerespondaàs necessidades de negócios reais. À medida que a computação em nuvem continua a amadurecer, um númerocrescentedeempresasestáconstruindoambienteseficienteseágeisnanuvemeosprovedoresde nuvem continuam a expandir a oferta de serviços.

Faz sentido, então, que as organizações de TI olhem para a computação em nuvem como a estrutura para oferecer suporte a seus projetos de Big Data. Ambientes de Big Data requerem clusters de servidores para oferecer suporte para as ferramentas que processam os grandes volumes, alta velocidade e os formatos variados de Big Data. As nuvens já estão implementadas em conjuntos de servidores, armazenamento e recursos de rede e podem ter sua capacidade aumentada ou diminuída, conforme necessário. A computação em nuvem oferece uma maneira econômica para prover suporte a tecnologias de big data e os aplicativos de análise avançada que podem aumentar o valor dos negócios.

O artigo descreverá:

• Como a computação em nuvem é uma facilitadora para a análise avançada com Big Data

• Como o TI pode assumir a liderança para a análise de Big Data baseado na nuvem na empresa, tornando-se um corretor de serviços na nuvem

• Modelos de Análise como Serviço para a análise de Big Data baseado na nuvem

• Próximos passos práticos para você começar a sua iniciativa de análise de Big Data baseado na nuvem

Tendências de Big Data O que torna a computação em nuvem um modelo de distribuição tão econômico para a análise de Big Data? Como as tecnologias de Big Data estão convergindo para tornar a análise de Big Data nas nuvens uma opção sensata? Para a análise de Big Data:

Dados estão se tornando mais valiosos. Hoje, a conversa está mudando de “Que dados devemos armazenar?” para “O que podemos fazer com os dados?” As empresas esperam extrair o potencial oculto dos dados e obter vantagem competitiva. Gartner prevê que os dados corporativos crescerão 800% de 2011 a 2015, sendo 80% não-estruturados (por exemplo, e-mails, documentos, vídeo, imagens e conteúdo de mídias sociais) e 20% estruturados (por exemplo, transações com cartão de crédito e informações de contato).1

Como o potencial para tantos dados revelam insights que podem aumentar a competitividade, as empresas devem encontrar novas abordagens para o processamento, gestão e análise de seus dados — sejam dados estruturados, normalmente encontrados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais tradicionais (RDBMSs) ou formatos mais variados, não-estruturados. Além disso, combinar dados de diversas fontes e tipos tem o potencial para revelar alguns dos padrões e relacionamentos mais interessantes e ainda não explorados.

A nuvem como uma facilitadora para a Análise de Big Data

4 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

A análise de dados está deixando de ser feita em lote para ser feita em tempo real. A pesquisa de 2012 da Intel com 200 gestores de TI em grandes empresas descobriu que enquanto a quantidade de processamento em lote comparada com a realizada em tempo real é dividida de forma equilibrada hoje, a tendência é o aumento do tempo real em dois terços na gestão de dados total até 2015.2 AAo mesmo tempo, a tecnologia de processamento de informação em tempo real ou em tempo quase real passa do agressivo para os primeiros estágios de maturidade.

Tempo real oferece suporte para a análise preditiva. A análise preditiva permite que organizações caminhem para uma visão orientada para o futuro e o que vem pela frente e oferece a elas algumas das oportunidades mais interessantes para criar valor a partir de Big Data. Dados em tempo real fornecem a perspectiva paraumaanálisepreditivarápida,precisaeflexívelqueseadaptarapidamenteàsmudançasnascondiçõesdenegócios. Quanto mais rápido você analisar seus dados, mais oportunos os resultados e maior o seu valor preditivo.

O escopo da análise de Big Data continua a expandir-se. O primeiro interesse na análise de Big Data focava principalmente em fontes de dados comerciais e sociais, tais como e-mail, vídeos, tweets, posts de Facebook*, avaliações e comportamento na internet. O escopo de interesse na análise de Big Data está crescendo, passando a incluir dados de sistemas inteligentes, como informação de entretenimento em veículos, quiosques, contadores inteligentes e muitos outros e os sensores de dispositivos na extremidade das redes — alguns dos Big Data de maior volume, rápido streaming e maior complexidade. A conectividade onipresente e o crescimento dos sensores e sistemas inteligentes abriu um novo armazém de informações valiosas. O interesse em aplicar a análise de Big Data dos sensores e sistemas inteligentes continua aumentando à medida que as empresas procuram ganhar insights de forma mais rápida, rica e econômica do que no passado, melhorar a tomada de decisão baseada em máquina e personalizar as experiências do cliente.

Cidade inteligente• Sensores inteligentes nos edifícios• Grade de sensores inteligentes• Sensores meteorológicos• Sensores de poluição

Ruas e rodovias inteligentes• Sensores nos smart fones• Sensores nos veículos• Câmeras de tráfego• Sensores indutivos

Fábrica inteligente• Sendores industriais de automação• Medidores inteligentes

Hospital inteligente• Sensores nas ambulâncias• Serviços portáteis de imagens médicas

Big Data em contexto:O exemplo da cidade inteligente

Além dos dados transacionais, sociais e de localização gerados por pessoas, os sensores de dispositivos geram em tempo real alguns dos Big Data de crescimento mais rápido. O processamento e análise podem ser aplicados a essas fontes de dados valiosas através de infraestrutura de TI provisionada, incorporada, na nuvem ou dedicada e armazenamento e soluções de computação de alto rendimento.

5 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

Tecnologias na nuvem amadurecemA computação em nuvem está se tornando uma realidade para muitas empresas, com implementações em nuvem privada, muitas vezes, liderando o caminho. A tecnologia na nuvem está amadurecendo e abordando as barreiras à adoção com melhorias na integração de dados e segurança, enquanto as organizações de TI estão evoluindo para oferecer suporte ao fornecimento de serviços na nuvem. Como resultado, as empresas estãodemonstrandocadavezmaisconfiançanosmodelosdedistribuiçãoemnuvem.Porexemplo,umapesquisa da Intel divulgada recentemente com 200 gerentes de TI descobriu que quase dois terços das empresas esperam que a nuvem seja um modelo de distribuição para sistemas de missão crítica nos próximos cinco anos.3

As organizações continuam a armazenar mais e mais dados em ambientes de nuvem, o que representa uma imensa e valiosa fonte de informação para minerar. Além disso, as nuvens oferecem aos usuários de negócios recursos escaláveis sob demanda. Combinando os servidores e armazenamento baseados no processador Intel® Xeon®, juntamente com os recursos de rede SSDs da Intel e Intel 10 GbE usados em ambientes de nuvem, com as ferramentas de processamento de Big Data como o Intel Distribution for Apache, o software Hadoop* fornece o poder computacional de alto desempenho necessário para a análise de grandes quantidades de dados de forma eficienteeeconômica.AexecuçãodoHadoop*emambientesvirtualizadoscontinuaaevoluireamadurecercominiciativas como o projeto de código-fonte aberto do VMware, Serengeti*, entre outros.

6 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

Uma pesquisa recente realizada pela GigaSpaces descobriu que 80% dos executivos de TI que pensam que o processamento de Big Data é importante estão considerando mudar sua análise de Big Data para um ou mais modelos de distribuição em nuvem.4

Osmodelosdedistribuiçãoemnuvemoferecemflexibilidadeexcepcional,permitindoqueATIavalieamelhorabordagempara cada solicitação de usuário de negócios. Por exemplo, as organizações que já oferecem suporte a um ambiente de nuvem privada interna podem adicionar a análise de Big Data às suas ofertas internas, usar um provedor de serviços na nuvem ou construirumanuvemhíbridaqueprotejacertosdadosconfidenciaisemumanuvemprivada,maspodemaproveitar-sedevaliosas fontes externas de dados e aplicativos fornecidos em nuvens públicas.

Usar a infraestrutura da nuvem para analisar Big Data faz sentido, porque:

Os investimentos em análise de Big Data podem ser significativos e levar a uma necessidade de infraestrutura eficiente e econômica. Os recursos para oferecer suporte a modelos de computação distribuída internamente normalmente residememcentrosdedadosdegrandeemédioporte.Asnuvensprivadaspodemoferecerummodelomaiseficienteeeconômico para implementar a análise de Big Data internamente, ao mesmo tempo em que aumentam os recursos internos com serviços na nuvem pública. Esta opção de nuvem híbrida permite que as empresas usem o espaço de armazenamento sob demanda e o poder de computação através de serviços de nuvem pública para certas iniciativas de análise (por exemplo, projetos de curto prazo) e forneçam capacidade adicional e escala conforme necessário.

Big Data pode combinar fontes internas e externas. Embora as empresas muitas vezes mantenham seus dados confidenciaisinternamente,grandesvolumesdeBigData(depropriedadedaorganizaçãoougeradosporterceiroseprovedorespúblicos) podem estar localizados externamente — alguns deles já em um ambiente de nuvem. Deslocar fontes de dados relevantes pordofirewallpodecomprometersignificativamenteosrecursos.Analisarosdadosondeelesestão—emcentrosdedadosinternos ou em nuvem pública ou em sistemas de ponta e dispositivos de clientes — muitas vezes faz mais sentido.

Os serviços de dados são necessários para extrair valor de Big Data. Dependendo dos requisitos e do cenário de uso, o melhor uso do seu orçamento de TI pode ser focar na Análise como Serviço (AaaS) — suportada por sua nuvem privada interna, uma nuvem pública ou um modelo híbrido.

Extraindo o potencial do Big Data nas nuvensOs modelos de computação em nuvem podem ajudar a acelerar o potencial para soluções de análise escaláveis. As nuvens oferecemflexibilidadeeeficiênciaparaacessardados,oferecerinsightseimpulsionarvalor.Noentanto,aanálisedeBigDatabaseado na nuvem não é uma solução “tamanho único”.

As organizações que usam a infraestrutura em nuvem para fornecer AaaS têm várias opções. Ao pesar fatores de carga de trabalho, custo, segurança e interoperabilidade de dados, a TI pode optar por utilizar sua nuvem privada para mitigar riscos e manter o controle; usar a infraestrutura, plataforma ou serviços de análise de nuvem pública para aumentar ainda mais a escalabilidade; ou implementar um modelo híbrido que combine serviços e recursos em nuvem privada e pública.

O principal: Não importa qual modelo de distribuição em nuvem faz mais sentido, as empresas com diferentes necessidades e orçamentos podem extrair o potencial de Big Data em ambientes de nuvem.

Nuvem e Big Data: Uma combinação atraente

7 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

Exemplos de Infraestrutura como Serviço (IaaS)

A seguir, exemplos de soluções IaaS de fornecedores no ecossistema de tecnologia na nuvem.• Amazon* Web Services• Citrix* CloudPlatform• Windows Azure* e

Microsoft* System Center• Software OpenStack* • Rackspace* • Savvis* • Verizon* Terremark* • VMware vCloud* Suite

Estrutura de Insights de Análises como Serviço

Você pode abordar as necessidades dos usuários em toda a gama de requisitos de análise com AaaS baseada em nuvem — da distribuição e gerenciamento de dados ao uso de dados. Ao desenvolver uma estratégiaabrangentedeBigDatabaseadoemnuvem,vocêpodedefinirumaestruturadeinsightseotimizar o valor total dos dados corporativos.

Uma estrutura de insights de AaaS engloba os seguintes recursos principais:

• Capturaeextraçãodedadosestruturadosenãoestruturadosdefontesconfiáveis,incluindoapriorizaçãodosdadosmaiscríticoseaidentificaçãodoquemantereporquantotempo

• Gerenciamento e controle de dados sob uma política abrangente e orientações de governança em uma empresaglobaleemconformidadecomosrequisitosespecíficosdosetor

• Realização de integração, análise, transformação e visualização de dados para distribuição da informação certa, no local certo, na hora certa

Tipos de serviço da nuvem para AaaSAaaS pode ser implementada na nuvem com base em vários tipos de serviços na nuvem. Determinar a combinação certa de serviços depende das necessidades do usuário comparadas aos recursos internos existentes — tais como um ambiente de nuvem privada — que já esteja operando.

Os tipos básicos de serviço na nuvem para Análise como Serviço incluem Infraestrutura como Serviço (IaaS), Plataforma como Serviço (PaaS) e Software como Serviço (SaaS).

Infraestrutura como Serviço (IaaS)

Implementada no local ou através de um provedor de nuvem, a IaaS permite a você alocar ou ganhar tempo em recursos de servidores compartilhados, que muitas vezes são virtualizados, para lidar com as necessidades de computação e armazenamento de análise de Big Data. Os sistemas operacionais em nuvem gerenciam servidores de alto rendimento, redes e recursos de armazenamento.

IA IaaS fornece a base para os serviços na nuvem de muitas empresas. No entanto, a IaaS também requer um maior investimento dos recursos de TI no contexto da implementação de análise de Big Data. Sua organização será responsável por instalar seu próprio software, tal como a estrutura do Hadoop, ou um banco de dados NoSQL, como as tecnologias Apache Cassandra*, MongoDB* ou Couchbase*. Sua equipe também será responsável pela gestão de seus recursos atribuídos — que pode se tornar mais fácil com ferramentas automatizadas para a gestão e orquestração de recursos.

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Tecnologias de infraestrutura Intel para nuvem e análise de Big Data

Os servidores baseados nas famílias de processadores Intel® Xeon® E5 e E7 estão no centro da infraestrutura que oferece suporte a ambientes na nuvem e de Big Data, fornecendo computaçãoaltamenteeficiente,dealtorendimentoelídernosetor.Alémdisso:

• Os servidores de armazenamento baseados na família de processadores Intel Xeon E5 oferecem suporte a recursos avançados de armazenamento, como compactação, criptografia,hierarquizaçãodedadosautomatizada,desduplicaçãodedados,eliminaçãodecodificaçãoethinprovisioning,sendoideaisparaoarmazenamentoeprocessamentode grandes volumes de dados. Essas tarefas de armazenamento que exigem computação intensafornecemsegurançaaprimorada,maioreficiênciaemelhorcustototaldepropriedade por meio de um rastro de armazenamento reduzido.

• Os Solid-State Drives (SSDs) Intel são unidades de alta taxa de transferência e alta resistência para armazenamento bruto.

• Os Adaptadores de Rede Convergidos Intel Ethernet 10 Gigabit fornecem conexões de alta produtividade para grandes conjuntos de dados.

A Intel também fornece recursos de segurança aprimorados por hardware, incluindo as instruções Intel Advanced Encryption Standard New Instructions (Intel AES-NI),5 que aumentam avelocidadedecriptografiaedescriptografiadedadosematé10vezes.6,7 Além disso, a tecnologia Intel Trusted Execution Technology (Intel TXT)8podefornecerumabaseconfiáveldehardwareparagarantirquedadossejamprocessadosemoumigradosparaconjuntosconfiáveisde servidores.

Plataforma como Serviço (PaaS)

A PaaS fornece aos desenvolvedores ferramentas e bibliotecas para construir, testar, implementar e executar aplicativos em infraestrutura de nuvem. A PaaS reduz a carga de trabalho de gestão ao eliminar anecessidadedeconfiguraredimensionarelementosdesuaimplementaçãoHadoopeservecomoumaplataforma de desenvolvimento para aplicativos de análise avançada.

Software como Serviço (SaaS)

OsaplicativosespecíficosparaanálisedeBigDatabaseadonanuvempodemserprovisionadoscomSaaS.Você pode precisar usar vários aplicativos de SaaS para cobrir a gama de cenários que os usuários de negócios requerem. Por exemplo, software que funciona bem para a análise de sentimentos pode não funcionar para a gestão de riscos ou desempenho de ativos. O SaaS pode ser oferecido como um aplicativo independente ou como parte de uma solução maior de provedor na nuvem. Por exemplo, o Karmasphere oferece um aplicativo pré-pago que analisa dados armazenados com Amazon* S3 usando Amazon Elastic MapReduce.

Exemplos de Software como Serviço (SaaS)

A seguir, exemplos de soluções SaaS de fornecedores no ecossistema de tecnologia na nuvem.• Amazon* Elastic MapReduce • Cetas* by VMWare* analytics solutions • Google* BigQuery Serviços• Rackspace* Hadoop* Serviço• Windows Azure* HDInsight*

Exemplos de Plataforma como Serviço (PaaS)

A seguir, exemplos de soluções PaaS de fornecedores no ecossistema de tecnologia na nuvem.• Force.com • Google* App Engine • Red Hat* OpenShift* • VMware Cloud Foundry• Windows Azure*

9 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

Intel e a estrutura Apache Hadoop*

A estrutura Apache Hadoop* é um software de código-fonte aberto que emergiu como a plataforma de fato para o gerenciamento de Big Data em escala. O software Hadoop* pode processar grandes conjuntos de dados em clusters de computadores utilizando modelos de programação simples.

A Distribuição Intel® para o software Apache Hadoop* (Intel Distribution) inclui o Apache Hadoop e outros componentes de software otimizados pela Intel com recursos de segurança e desempenho aprimorados por hardware. Projetado para permitir uma ampla variedade de análise de dados no Apache Hadoop, o Intel Distribution é otimizado para consultas Apache Hive*, fornececonectoresparaR*paraprocessamentoestatísticoepermiteumaanálisedegráficosusando o Intel Graph Builder para software Apache Hadoop, uma biblioteca para a construção degrandesconjuntosdedadosemgráficosparaajudaravisualizarasrelaçõesentreosdados.Incluído no software Intel Distribution, o Intel Manager para Apache Hadoop fornece um console degerenciamentoquesimplificaaimplementação,configuraçãoemonitoramentodeumaimplementação do Hadoop.

O Intel Distribution está disponível hoje, em todo o mundo, para avaliação. O suporte técnico é fornecido atualmente nos Estados Unidos, China e Cingapura, com outras localidades previstas para uma data posterior no ano.

Saiba mais sobre o software Intel Distribution software.

10 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

O TI como corretor de serviços na nuvem

A computação em nuvem e a miríade de serviços na nuvem pública disponíveis para empresas tornaram mais fácil para dois dos maiores usuários de análises — os proprietários de linha de negócios e o diretor de marketing — ignorar A TI e comprar serviços diretamente. No entanto, usuários de negócios desinformados podem ser tentados a comprar “análises instantâneas”, mas métodos ad hoc para a adoção de serviços na nuvem pública emtodaasuaorganizaçãopodemcausarproblemassignificativos—comoaescolhadofornecedorerrado,aperdadocontroledeseusdadosconfidenciaiseopoucoretornosobreoinvestimento,paracitaralguns.ATIofereceserviços,perspectivasehabilidadesespecíficosquepodemreduziroriscodeusarnuvenspúblicasemelhor utilizar os recursos de nuvem privada existentes.

O Big Data também exige um novo conjunto de habilidades na empresa — muitas das quais residem na TI. Os departamentos de TI podem oferecer o know-how de tecnologia necessário para ajudar a fazer com que a computação em nuvem e o Big Data funcionem em sua organização, incluindo administradores e desenvolvedores de Hadoop e especialistas em componentes Hadoop tais como banco de dados Apache HBase*. Os projetos de análise de Big Data envolvem equipes multidisciplinares, e membros de TI devem ser colaboradores ativos com cientistas de dados, outro papel emergente relacionado ao Big Data. Os cientistas de dados são indivíduos que aplicam o Big Data aos problemas complexos de negócios e extraem sentido dos resultados. Embora possam ser parte do negócio, também podem fazer parte da organização de TI.

11 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

Como corretor de serviços na nuvem, a TI pode trabalhar com os usuários de negócios para obter a melhor soluçãodeanálisebaseadaemnuvempossível,certificando-sequeestasáreasimportantessãoconsideradas.

Área Perguntas

Gerenciamento de dados institucionais

Que provedores de nuvem estão sendo avaliados? O potencial de dados a serem armazenados, gerenciados e analisados por vários provedores sem supervisão é um risco enorme.

Propriedade de dados Quem possui os dados que seu provedor armazena e gerencia? É a sua empresa que detém a propriedade?

Segurança Que nível de segurança é fornecido e em que níveis da pilha de solução? Os provedores com segurança incorporada profundamente na infraestrutura e plataforma, bem como no nível do aplicativo, podem fornecer maiores garantias.

Conformidade As questões de conformidade são abordadas de maneira geral assim como relacionadas com o seu setor específico?Comoosdadossãotornadosanônimosparaprotegeraprivacidade?

Integração de dados Como os dados são integrados e a que custo?

Migração de dados Quantos dados precisam ser movidos e a que custo? Mover grandes volumes de dados de e para a nuvem pode ter um custo proibitivo.

Streaming de dados A fonte de dados está transmitindo informações em tempo real? Dados em tempo real requerem recursos enormes para gerenciar, e dados transmitidos sem parar podem ser melhor tratados internamente.

Avaliação de tecnologia Que soluções de armazenamento, processamento e análise de Big Data são fornecidas? Como os componentes são otimizados para desempenho?

Requisitos de habilidades Quehabilidadessãonecessáriasparaidentificarfontesdedadosapropriados,aplicarosmodelosestatísticos e de análise corretos e interpretar os resultados? O provedor de serviços inclui acesso à tecnologia e suporte analítico? Em que nível? Como isso complementa as habilidades internas?

ROI Qual é o retorno sobre o investimento para a tecnologia, modelo de distribuição, segurança e métodos de integração de dados?

12 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

TI joga para ganhar com a Análise de Big DataEm um número crescente de empresas, os usuários de negócios já consomem a TI como um serviço. A TI pode continuar a estender este papel de corretagem de serviços de análise de Big Data baseado na nuvem. Como um corretor de serviços na nuvem, seu papel é o de comparar as necessidades do usuário com as opçõesdedistribuiçãodisponíveisparasuaorganização.Istosignificadesenvolverumaestratégiaparaos serviços privado, público e híbrido; trazendo disciplina na seleção de prestadores de serviços na nuvem; e negociando e estabelecendo contratos com prestadores de serviços na nuvem, entre outras tarefas semelhantes. Organizacionalmente, isso pode reduzir o risco e melhor utilizar os investimentos existentes emtecnologiasdenuvemprivada.Osusuáriosindividuaisbeneficiam-seaoobterasoluçãocertaparaatender suas necessidades.

A TI pode demonstrar rapidamente o valor para os negócios ao formar parcerias com os usuários para:

• Selecionar a implementação certa de nuvem pública ou privada para as suas necessidades através dadefiniçãoderequisitosdetecnologia,avaliaçãoderiscoseespecificaçãodosrequisitosdeimplantação com base em requisitos de conformidade regulatória e políticas de governança corporativa. Por exemplo, determinadas cargas de trabalho podem ter de ser gerenciadas em uma nuvemprivadaemumlocalespecífico.

• Construiroutrabalhareficazmentecomumparceirodetecnologiaparadesenvolver serviços conforme necessário.

• Avaliareverificarserviçosexternosparaprojeto,distribuição,personalização,precificação, privacidade, integração, segurança e suporte.

• Provisionar serviços a partir de fontes internas e externas para que eles apareçam integrados aos usuários.

• Desenvolverrelaçõescomosprestadoresdeserviçosnanuvemverificados.

• Gerenciar os serviços existentes, incluindo contratos de nível de serviço (SLAs) e ciclo de vida do serviço.

Como um corretor de serviços, A TI colabora com o negócio na melhor forma para usar a tecnologia para obter vantagem competitiva. Com a análise de Big Data baseado na nuvem, o objetivo deve ser o de fornecer a solução certa para as necessidades dos usuários, equilibrada com as políticas de governança corporativa, recursos existentes de TI, requisitos de desempenho e metas gerais de negócios. Na maioria dos departamentos de TI hoje, fornecer esta abordagem consultiva de serviços exigirá que A TI se reorganize para remover os silos, contratar ou desenvolver membros da equipe com novas habilidades, e incentivar uma forte parceria com o negócio.

Obenefícioserásignificativo,especialmenteparaprojetosdeanálisedeBigData,queexigemacolaboraçãoentre especialistas em tecnologia de TI, usuários de negócios, cientistas de dados e outros que possam ajudaradesenvolveroplanodeanáliseealgoritmosadequadosparaextrairinsightssignificativosapartirdos dados.

13 Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

A TI está em uma posição única na organização. Apesar do grande crescimento de dados, tecnologias emergentes e da rápida mudança, ou talvez por causa deles, você pode fornecer a liderança necessária dentro de sua organização para a análise De Big Data. Primeiro e acima de tudo, considere como A TI pode evoluir como um corretor para serviços de análise de Big Data baseado na nuvem para o seu negócio. Você também pode:

• Formar parcerias com empresários agora para ajudar a determinar como o Big Data pode ser usado para resolver problemas de negócios da sua organização e alinhar-se com as oportunidades. Comoumparceirototalmentecomprometido,vocêpodeajudaraavaliareinfluenciaraescolhadatecnologia e estabelecer as melhores práticas.

• Explorar as opções de tecnologia para a análise de Big Data baseado na nuvem, incluindo modelos de distribuição híbrido, público e privado. Manter-se atualizado com as tendências, observar o mercado e entender os custos.

• Criar ou atualizar uma estratégia de Big Data existentequedefinaoprocessoparaenvolveraTI em projetos de análise de Big Data. Tenha em mente que você terá que tornar a transição mais fácil e rápida para os usuários ou as unidades de negócio farão as coisas do jeito delas.

• Considere como organizar a TI para melhor interagir com os usuários de negócios e colaborar e consultar em projetos de Big Data.

Para saber mais sobre Big Data e computação na nuvem, aproveite os recursos disponíveis no Intel IT Center. Acesse intel.com/bigdata e intel.com/cloudcomputing.

Próximos passos para o TI

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Notas de rodapé

Intel IT Center Resumo da solução | Big Data na nuvem

1. Groenfeldt, Tom. “Big Data—Big Money Says It Is a Paradigm Buster.” Forbes (6 de janeiro de 2012). forbes.com/sites/tomgroenfeldt/2012/01/06/big-data-big-money-says-it-is-a-paradigm-buster/

2. Pesquisa de pares: Big Data Analytics: Intel’s IT Manager Survey on How Organizations Are Using Big Data. Intel® IT Center (agosto de 2012).

3. Pesquisa de pares: Mission-Critical Workload Migration. Intel (janeiro de 2013). intel.com/content/www/us/en/risc-migration/mission-critical-workload-migration-peer-research-report.html

4. Gardner, Dana. “GigaSpaces Survey Shows Need for Tools for Fast Big Data, Strong Interest in Big Data in Cloud.” ZDNet BriefingsDirect (10 de dezembro de 2012). zdnet.com/gigaspaces-survey-shows-need-for-tools-for-fast-big-data-strong-interest-in-big-data-in-cloud-7000008581/

5. O Intel AES-NI requer um sistema de computador com processador habilitado para AES-NI e um software não produzido pela Intel para executar as instruções na sequência correta. O AES-NI está disponível nos processadores Intel® Xeon®, Intel® Core™ i5-600 Desktop Processor Series, no Intel Core™ i7-600 Mobile Processor Series e no Intel Core i5-500 Mobile Processor Series. Consulte a disponibilidade com o revendedor ou fabricante do seu sistema. Para obter mais informações, acesse intel.com/content/www/us/en/architecture-and-technology/advanced-encryption-standard--aes-/data-protection-aes-general-technology.html.

6. O software e as cargas de trabalho utilizados em testes de desempenho podem ter sido otimizados somente para desempenho em microprocessadores da Intel. Testes de desempenho tais como SYSmark* e MobileMark* são medidos utilizando sistemas, componentes, software, operaçõesefunçõesespecíficos.Qualqueralteraçãonessesfatorespoderá fazer com que os resultados variem. Consulte outras informações e testes de desempenho para ajudá-lo a avaliar amplamente o produto que pretende adquirir, incluindo o desempenho desse produto quando combinado com outros produtos.

7. Fonte: O teste com o Oracle* Database Enterprise Edition 11.2.0.2 com Transparent Data Encryption (TDE) AES-256 mostra uma velocidade até 10 vezes maior ao inserir 1 milhão de linhas 30 vezes em uma tabela vazia no processador Intel Xeon X5680 (30 GHz, RAM de 3.33 MB) usando rotinas Intel Integrated Performance Primitives (IPP), em comparação com o processador Intel Xeon X5560 (36 GHz, RAM de 2.93 MB) sem Intel IPP.

8. Nenhum sistema de computação pode oferecer segurança absoluta sob todas as condições. A Tecnologia Intel Trusted Execution (Intel TXT) requer um computador habilitado para a Tecnologia Intel® Virtualization, um processador habilitado para a Intel TXT, um chipset, BIOS, Authenticated Code Modules (Módulos de Código Autenticados) e um ambiente MLE (Ambiente Lançado Medido) compatível com a Intel TXT. A Intel TXT também exige que o sistema contenha uma TPM v1.s. Para obter mais informações, visite intel.com/go/inteltxt.

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