En este post vamos a hablar de DevOps y de cómo aplicar esta filosofía en proyectos Big Data con tecnología Cloud. Concretamente, con uno de los componentes de Google Cloud Platform: Cloud Build.   

A nivel general, DevOps persigue la cohesión de los equipos para automatizar, a la vez que asegurar, que todos los desarrollos que se llevan en una plataforma Big Data lleguen con las garantías necesarias a los stakeholders del proyecto: desarrollo, administradores, operaciones, negocio, etc.  

Gracias a la automatización, vamos a poder destinar el tiempo a implementar funcionalidades y dar respuesta a negocio, y no perderlo en tareas iterativas como compilar, testear, subir código con garantías de seguridad y calidad, así como otras funciones que pueden hacer las máquinas. La automatización, además, reduce las posibilidades de fallo. 

El objetivo principal de la filosofía DevOps es el despliegue rápido y, por tanto, sus propósitos son: 

• Aumentar la velocidad de entrega del software
• Mejorar la fiabilidad de los servicios 
• Crear una propiedad compartida en el software
• Desarrollar software a partir de la integración entre desarrolladores y administradores de sistemas, de tal modo que los desarrolladores se pueden enfocar en desarrollar y desplegar su código en el menor tiempo posible.
• Reducir el Time to Market 

Cloud Build: el reto de la integración, el despliegue y la entrega continua en desarrollos enfocados a Big Data

Una de las mejores opciones para conseguir un despliegue rápido es Cloud Build, el servicio serverless de Google Cloud, que nos ofrece muchas ventajas en los procesos CI/CD (Continuous integration – Continuous Delivery)

La integración, el despliegue y la entrega continua son una realidad y una necesidad en los proyectos actuales. Pero cuando hablamos de Big Data, nos encontramos ante un reto importante porque la esencia de CI/CD consiste en la automatización completa del despliegue de aplicaciones, incluyendo el análisis de seguridad, tests unitarios y tests end-to-end, en entornos donde los datos son fundamentales para las pruebas, y por tanto las volumetrías de los mismos tienen un gran impacto

Con Cloud Build de GCP lo conseguimos. Esta plataforma es capaz de realizar integraciones y entregas continuas sin servidor. 

Entre las funcionalidades de Cloud Build, destacan: 

• Permite la comprobación y análisis de vulnerabilidades.
• Despliega en varios ambientes y entornos multi cloud como parte del flujo de procesamiento de CI/CD.
• Facilita el desarrollo rápido de software en cualquier lenguaje de programación.
• Control total de la definición de flujos de trabajo para compilar, probar y desplegar en distintos entornos, como máquinas virtuales, entornos sin servidor, Kubernetes o Firebase. 
• Análisis de seguridad exhaustivos como parte del flujo CI/CD.

Si quieres profundizar en las capacidades de Gloud Build de Google Cloud Platform y ver, de forma práctica y con mayor detalle, cómo construir el ciclo completo de CI/CD sobre una plataforma serverless para un desarrollo Big Data, Sergio Rodríguez de Guzmán, CTO de PUE nos lo explica en este vídeo:

¿Por qué Google Cloud Platform para tu proyecto Big Data?

La experiencia y resultados obtenidos en proyectos ambiciosos y complejos nos lleva a recomendar Google Cloud Platform (GCP) como la mejor solución para integrar un proyecto Big Data en la nube. 

El ecosistema de GCP aporta soluciones a todas las necesidades e hitos de un proyecto Big Data. Migrar las cargas de trabajo de forma segura y garantizando la calidad de la migración; herramientas para la ingesta, preparación y explotación de los datos, integración de los procesos ETL, desarrollo de proyectos de IoT, plataformas de AI, realizar un análisis profundo de los datos, entre otras capacidades y funciones. 

Desde PUE podemos ayudarte a que tu proyecto Big Data en el Cloud sea un éxito. Somos expertos en Big Data y contamos con un conocimiento profundo y experiencia demostrada en el ecosistema de Google Cloud Platform. 

PUE es:

• Platinum Partner de Cloudera, el nivel de reconocimiento más alto. 
• Sell, Service and Training Partner de Google Cloud, con expertise en todas las categorías. 

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