Big data con supermicro

El tema para nuestro post es Big data con Supermicro. ¿Por qué este tema? está muy en boga el Big data y queríamos involucrar a una empresa como supermicro, mundialmente reconocida como proveedora de Servidores (al nivel de Dell y HP) y muchos otros servicios conexos a esto.

Resumen

Contamos para este webinar con el apoyo de Ricardo Aguirre quien nos orientó a lo largo de la charla, si bien, también contamos con la presencia de Francesco Petrone de Martinexsa.
Citan algunos casos de éxito importantes para nuestro continente como pueden ser: El hardware de Nutanix,.

Hablando de Big data en concreto destaca Linkedin en el uso de este tipo de soluciones de Hardware avanzado; así mismo, La Nasa, quien logró procesar datos del primer hoyo negro fotografiado usando tecnología de Supermicro; así mismo se habla de la supercomputadora más grande de latinoamérica, de Petrobras, que usa, también el poder de cómputo de Supermicro, para la exploración de aguas profundas, para poder predecir dónde se puede localizar petróleo, gas y sus derivados.

Big data equivale a competitividad según el expositor. También nos habló que esta arquitectura está «tropicalizada», es decir adaptada a nuestros entornos habituales de clima y temperatura.
Menció así mismo que la solución ofrecida era «Entry level».

Nos presentaron los clústeres supermicro Hadoop. Como recordarán, Hadoop almacena y procesa grandes volúmenes de datos, siendo capaz de escalar linealmente miles de servidores. Se dice que esta solución hace parte de las soluciones llamadas llave en mano.
12 módulos de cómputo empaquetados en 3 servidores es otra oferta puntual de este proveedor.

Viene a continuación la participación de Francisco Petrone de Martinexsa, una empresa de analítica predictiva y Big data que usa a supermicro como su infraestructura de Hardware.
Sale a colación la frase, «data beats emotions», algo así como que los datos vencen a las emociones; esta frase se le atribuye a Sean Rad, Fundador, de la empresa Ad.ly y confundador de Tinder.

Data science en cuatro pilares: predictibilidad, tiempo real, automatización, fuentes varias.
Big data analytics Journey: Caos, reporte-,dashboard, iluminación (modelo descriptivo predictivo, data mining), everest (con la data anterior podemos empezar a calcular un ROI).

Al final del ejercicio se convierten datos en dinero. De activos intangibles a tangibles. Se administra el dato desde que nace hasta que se usa inteligentemente.
Martinexsa dispone de una academia muy interesante para este tipo de necesidades.

Video

Este es el video resultante de este webinar tan interesante para que lo disfruten:

Leer también: ¿Cómo Big Data está revolucionando el marketing? ¿Se lo ha preguntado?; La diferencia entre los servidores de Big Data y el hosting dedicado; Computación con GPU para el aprendizaje automático y el rendimiento de big data

Recurso externo valioso: https://www.supermicro.com/en/solutions/hadoop