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Todo lo que se puede obtener as-a-Service



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McKinsey lo describió hace tiempo como el modelo operativo de la próxima generación. Las claves de su éxito han sido la flexibilidad de adopción, la escalabilidad y el permitir controlar los gastos operativos al pagar solo por aquello que se usa, al mismo tiempo que habilita nuevas tecnologías. La popularidad del as-a-Service ha generado, sin…

Publicado el 2 jul 2021





McKinsey lo describió hace tiempo como el modelo operativo de la próxima generación. Las claves de su éxito han sido la flexibilidad de adopción, la escalabilidad y el permitir controlar los gastos operativos al pagar solo por aquello que se usa, al mismo tiempo que habilita nuevas tecnologías. La popularidad del as-a-Service ha generado, sin embargo, un laberinto de alternativas que no siempre es fácil sortear.

Uno de los retos que tuvieron los CIO durante la crisis sanitaria fue la adopción urgente de tecnología para mantener la continuidad del negocio, muchas veces bajo un modelo en la nube as-a-Service. El cloud y las necesidades de los usuarios IT expandieron rápidamente el ecosistema de tecnologías y servicios disponibles en esta modalidad.

Inicialmente, el modelo as-a-service se posicionó con tres categorías: IaaS (Infraestructura), PaaS (Plataforma) y Saas (Software). En ellas, aunque exista una demanda variable, el proveedor ofrece rápidamente capacidad adicional ajustando la tarifa, el rendimiento y el ancho de banda que se requieran.

Hasta los ciberdelincuentes recurren hoy al modelo, gracias al “Crimen como servicio” (CaaS), que generó un real ecosistema criminal donde es posible subcontratar diferentes piezas y herramientas, dependiendo del ciberataque a cometer.

De acuerdo con PwC y diversos analistas, ya estamos próximos a un modelo de “Todo como servicio” (XaaS), que acelera necesariamente la operación y el time to market a costos bajos, pero cuya creciente complejidad ya está preocupando a CIO y CFO.

El modelo tiene espacio para todos

Los tres grandes líderes del sector son los mismos que acaparan la nube: Amazon Web Services, Google Cloud y Azure de Microsoft. Pero recientemente se han dado movimientos que parecen confirmar lo dicho por PwC: 2021 será el año de la suscripción; o lo que señaló McKinsey acerca de que los proveedores deben adaptarse a la nueva era. Jugadores tradicionales como HPE, Cisco y Dell han mostrado sus cartas en esta partida: GreenLake, Cisco Plus Hybrid Cloud as-a-Service y APEX as-a-service, respectivamente.

Tal vez la popularidad del modelo as-a-Service se deba a que funciona de manera similar al consumo tradicional: de forma flexible, que aumenta o desciende de acuerdo con las necesidades.

A continuación se enlistan algunas de las múltiples alternativas que este modelo ofrece a las organizaciones actualmente:

  • Bases de datos como servicio (DBaaS): El proveedor de servicios es responsable de mantener y operar el software de base de datos. Los usuarios utilizan un set común de abstracciones para acceder e interactuar con los datos, facilitando su operación.
  • Ciencia de datos como servicio (DSaaS): permite la rápida adopción del esquema al ofrecer herramientas para que los (no tan) especialistas de la organización analicen y trabajen la información como si fueran científicos de datos. Este es uno de los roles más sexy en la actualidad, por lo que atraer y retener talento puede ser una pesadilla. El DSaaS intenta acercar la ciencia de datos a las organizaciones sin que tengan que entrar en la dura batalla por obtener un científico de datos.
  • Contenedores como servicio (CaaS): A través de un sistema de almacenamiento fácil y autogestionado, se ponen a disposición recursos para el despliegue de microservicios. Así, los usuarios pueden construir aplicaciones contenerizadas seguras y escalables desde centros de datos en la nube.
  • Data-as-a-Service (DaaS): ayuda a organizaciones de cualquier tamaño a verificar y enriquecer sus datos. Esta es una estrategia de gestión de datos que utiliza la nube para ofrecer servicios de almacenamiento, integración, procesamiento y/o análisis de datos.
  • Data-lake-as-a-Service: ofrece un servicio preconstruido de nube que elimina la complejidad de los niveles de plataforma e infraestructura. La organización puede crear su propio data lake para obtener ventajas de la analítica de datos sin tener que instalar y dar mantenimiento a infraestructura.
  • Data-warehousing-as-a-Service (DWaaS): Muy similar al anterior, es un modelo de outsourcing donde el proveedor de servicio configura y administra los recursos de hardware y software que requiere el data warehouse.
  • Deep-Learning-as-a-Service (DLaaS): que provee IBM, simplifica el proceso y tiempo de entrenamiento que requieren diversos modelos de Deep learning. La experiencia para el usuario combina un ambiente sin servidores con flexibilidad, facilidad de uso y ahorro de costos.
  • Framework-as-a-Service (FaaS): Esta solución combina algo de PaaS y de SaaS. Ya se cuenta con el código base del software, que puede personalizarse rápidamente para cumplir con las necesidades de negocio que de los usuarios para desarrollar el software que requieren.
  • Hardware-as-a-Service (HaaS): En este caso, una empresa utiliza hardware (servidores, PC, escaners, fotocopiadoras) de un proveedor externo, quien es responsable por su mantenimiento y que lo sustituye en caso de que se vuelva obsoleto. Prácticamente el único de estos servicios que no está directamente en la nube.
  • Hacking-as-a-Service: En esta categoría, el hackeo ético se vuelve una piedra angular de la estrategia defensiva de ciberseguridad porque busca vulnerabilidades en los sistemas y procesos sin ser una amenaza real.
  • IoT-as-a-Service: Fusiona tecnologías que utilizan los dispositivos con sensores para conectarse a la nube y generar analíticos. Es un modelo directamente híbrido, que combina la información generada por sensores on-premises con plataformas de analítica y administración en la nube.
  • Machine-Learning-as-a-Service (MLaaS): Abarca herramientas basadas en cloud que dan soporte al trabajo diario de los científicos e ingenieros de datos. Dicho soporte permite integrar servicios ML para la colaboración, el control de versiones, la paralelización y otros procesos.
  • Operations-as-a-Service (OaaS): Ayuda a mejorar la eficiencia de las organizaciones a través de servicios de monitoreo y mantenimiento de los sistemas. Se encarga de respaldos, nuevos parches y actualizaciones de seguridad, entre otros.
  • Printer-as-a-Service: Está dirigido a entornos de trabajo que requieren rentar o comprar impresoras controlando sus niveles de gasto y al mismo tiendo siendo libres de mantenimiento e inversión en consumibles. Esta actividad se monitorea desde una plataforma centralizada, frecuentemente remota, como un servicio externo.
  • Project-Management-as-a-Service (PMaaS): Es un servicio de consultoría que permite contratar tantos project managers como sea necesario, en una modalidad remota, dependiendo de los proyectos sobre los que se esté trabajando.
  • Network-as-a-Service (NaaS): Es un modelo para consumir infraestructura de red. El usuario puede contratar redes definidas por software, redes programables y operaciones basadas en API a servicios WAN, transporte, nube híbrida, multinube, interconexión de red privada e intercambios de internet.
  • Disaster-recovery-as-a-Service (DRaaS) es una categoría de computación en la nube utilizada para proteger las aplicaciones y/o datos de un desastre natural, humano o una interrupción del servicio en un lugar determinado que permitir una recuperación completa en la nube.
  • Backup-as-a-Service (BaaS): Ofrece un método de almacenamiento de datos fuera del sitio en el que se encuentran archivos, carpetas o todo el contenido de una unidad de disco duro. Un proveedor de servicios respalda esa información en un repositorio de datos remoto basado en cloud seguro a través de una conexión de red.
  • Seguridad-as-a-Service (SecaaS): Es un modelo de cómputo en la nube que entrega servicios administrados y aplicaciones de seguridad a través de la nube. Entre esos servicios está IAM, prevención de pérdida de datos, manejo de intrusiones y SIEM, entre otros.
  • RPA-as-a-Service: Es una solución de automatización estandarizada con configuración personalizada que funciona a través de robots para tener una mayor eficiencia operacional, al mecanizar tareas repetitivas y permitir optimizar recursos de las organizaciones.
  • Storage-as-a-Service (STaaS): Consta de servicios administrados de almacenamiento. Se rentan espacios para almacenar datos garantizando su seguridad e integridad.
  • Test-Environment-as-a-Service (TEaaS): Es un servicio para administrar ambientes de prueba de software punto a punto.
  • Todo-como-Servicio (XaaS): Engloba prácticamente cualquier solución IT que requiere y renta una compañía sin tener propiedad sobre ella. Describe una categoría general de servicios relacionados con la computación en la nube y el acceso remoto.

Aunque el modelo tiene detractores que esgrimen como desventajas aspectos como la seguridad de los datos —tema que podría echar por tierra cualquier estrategia— y los posibles incumplimientos de los SLA, situaciones como poder ajustar la suscripción dependiendo de la demanda de lo contratado, disponer de las últimas tecnologías sin hacer inversiones constantes y no tener que preocuparse por el mantenimiento siguen encabezando las ventajas del modelo as-a-service.