Este es un mundo de información, pero ésta debe ser analizada para que tenga sentido. De nada sirve tener, por ejemplo millones de datos, si al final del día no hay manera de hacer correlaciones entre ellos. El poder de las bases de datos reside precisamente en la versatilidad para buscar/ligar información que nos puede parecer que no tiene conexión alguna. Por ello, no es de sorprenderse que los grandes jugadores en el escenario de la industria del cómputo, busquen darle a los usuarios cada vez más facilidades para analizar sus propios datos.
Amazon Web Services (AWS) introduce ahora el servicio AWS Revolution R, dando una versión hospedada del lenguaje dfe programación R para el análisis de los datos de diferentes proyectos. El servicio se basa en la versión Revolution R Enterprise 7, que tiene multi-threading (multi-hilos de ejecución) y que puede ser usado para acceder a los datos guardados en Amazon S3 y en el Servicio AWS Relational Data.
R se desarrolló originalmente para análisis estadístico y apps gráficas, pero se empezó a volver más popular para el análisis de un gran volumen de datos. La versión Revolution R Enterprise es la versión comercial de R, la cual puede usar procesadores múltiples. Los usuarios del servicio R deberán pagar 1.25 dólares por núcleo por hora, y se puede probar de forma gratuita el sistema por 14 días.
El servicio es pague en la medida que usa, por lo que solamente hay que pagar por la capacidad de datos que se están analizando. De acuerdo al anuncio sobre el nuevo servicio, en el sitio web Revolutionary Analytics, el análisis escalable, paralelo y predictivo usa Revolution R Enterprise ScaleR, el cual permite analizar los datos hasta llegar a un terabyte. Si se necesita analizar más datos, la compañía dice que es más efectivo moverse a una nube privada, en términos de dinero. Se tiene también un entorno en donde se pueden crear las apps con R.
El sistema AWS Revolution R corre como una máquina virtual y puede escalar de 2 a 32 vCPU (procesadores virtuales) y corre en Windows y Linux.
Referencias