Producto y tecnología

9 prácticas recomendadas para pasar de un entorno on-premise a la nube con Snowflake

Digital illustration of an on-premise data store sending data to a cloud icon with the Snowflake cloud in the center

A diario, los equipos de Snowflake identifican oportunidades y ayudan a los clientes a implementar las prácticas recomendadas que facilitan el proceso de migración de las instalaciones on-premise a la nube. También supervisan los desafíos potenciales y asesoran sobre patrones probados para garantizar una migración de datos exitosa.

En este artículo, se destacan nueve áreas clave a las que debemos prestar atención y planificar para acelerar una transición fluida a la nube. Además, este blog arrojará luz sobre algunas de las funciones probadas de Snowflake para ayudarte a optimizar el valor de tus esfuerzos de migración.

Migrar datos empresariales a la nube puede ser una tarea desalentadora. Sin embargo, si se ejecuta correctamente, puede ser eficiente y mucho menos compleja. Aprovechar las funciones integradas de Snowflake puede aliviar aún más algunos de los problemas comunes asociados con el proceso de migración.

Este artículo se centra en lo siguiente:

  1. Compresión de datos

  2. Cargas de datos iniciales 

  3. Cargas de datos continuas

  4. Priorización de conjuntos de datos

  5. Gestión del ciclo de vida de los datos

  6. Seguridad y cifrado de datos

  7. Validación de datos

  8. Recuperación ante desastres 

  9. Varios entornos de software

Compresión de datos

La compresión de datos es crucial para conservar el ancho de banda a la hora de transferir datos del almacenamiento on-premise a la nube. Hay varias formas de comprimir los datos antes de cargarlos. Por ejemplo, gzip es un método de compresión fiable. Al cargar datos en Snowflake desde contenedores de Amazon S3, la compresión de datos puede optimizar el proceso, lo que mejora la eficiencia y reduce el tiempo de transferencia.

Cómo puede ayudar Snowflake: Si los archivos se comprimen con gzip u otro formato muy utilizado, Snowflake puede ingerir directamente los datos comprimidos sin necesidad de descomprimirlos manualmente. O bien, si los archivos no se comprimen en una unidad local, Snowflake los comprimirá automáticamente con gzip, a menos que se deshabilite explícitamente la compresión o se especifique otro método. Esta función integrada ayuda aún más a conservar el ancho de banda durante las cargas de archivos, lo que hace que el proceso de migración sea más eficiente.

Cargas de datos iniciales

Todas las empresas gestionan grandes cantidades de datos repartidos en diferentes formatos en sistemas on-premise. Un enfoque híbrido, en el que algunos conjuntos de datos permanecen on-premise y otros se trasladan a la nube, puede parecer atractivo para aliviar la carga inicial, pero es probable que sea mucho más difícil gestionarlo a largo plazo. Con un enfoque híbrido, debe gestionar dos conjuntos de infraestructuras independientes, con formatos potencialmente diferentes, y es probable que un modelo federado requiera mucho tiempo y sea caro de usar.

El tamaño de los datos puede ir desde unos cuantos gigabytes hasta varios terabytes. Gestionar unos pocos gigabytes es relativamente sencillo, pero migrar datos en el rango de los terabytes puede plantear desafíos logísticos. Para garantizar el éxito de esta enorme empresa, es esencial emplear método de transferencia único y a prueba de manipulaciones a fin de promover la precisión de los datos y mantener los controles de seguridad durante todo el proceso.

Cómo puede ayudar Snowflake: Los principales proveedores de servicios en la nube (cloud service provider, CSP) ofrecen soluciones para ayudar con las transferencias de datos a gran escala. AWS proporciona Snowball, Microsoft Azure ofrece Databox y Google cuenta con Transfer Appliance para facilitar migraciones de datos masivas y puntuales. Dado que Snowflake es compatible con estos CSP, una vez se haya completado la transferencia sin conexión y los datos estén disponibles en la nube, introducirlos en Snowflake para su posterior procesamiento se convierte en un proceso fluido.

Cargas de datos continuas

Aunque las cargas únicas se pueden gestionar con las soluciones mencionadas anteriormente, los clientes también deben plantearse cómo gestionar los nuevos datos generados a diario. Este proceso podría continuar indefinidamente o durante un periodo fijo hasta que la arquitectura on-premise se retire por completo y los datos se envíen directamente a la plataforma de nube. Para satisfacer estos requisitos de carga de datos continua, es necesario crear flujos para ingerir y cargar datos recién generados constantemente en su plataforma de nube, lo que permite un flujo de información fluido y eficiente durante y después de la migración.

Cómo puede ayudar Snowflake: Snowflake ofrece diversas opciones para la ingesta de datos. Para una carga continua y en tiempo real, Snowpipe es ideal para flujos incrementales. Para la carga por lotes, se puede utilizar el potente comando COPY. En los casos de uso de transmisión de baja latencia, Snowpipe Streaming es ideal. Además, las sólidas herramientas del ecosistema de integración de datos de Snowflake permiten cargas incrementales seguras y controladas sin necesidad de una infraestructura compleja. Esta flexibilidad permite que la ingesta de datos sea eficiente y fiable, con interrupciones mínimas durante el proceso de migración. Puedes obtener más información sobre las prácticas recomendadas de ingesta de datos con Snowflake en esta serie de tres partes: parte 1, parte 2 y parte 3.

Priorización de conjuntos de datos

Las empresas suelen enfrentarse al reto de que diferentes equipos compitan por migrar sus datos a la nube lo más rápido posible. Si no se gestionan sistemáticamente, pueden generarse varias copias de los mismos datos almacenados en la nube, lo que da lugar a ineficiencias. Para evitarlo, es crucial priorizar los conjuntos de datos y migrarlos en una secuencia estructurada, empezando por los "conjuntos de datos maestros" antes de pasar a otros.

Aunque Snowflake facilita la migración y priorización de datos sin complicaciones, muchos de nuestros clientes han demostrado que la planificación minuciosa y la identificación cuidadosa de los conjuntos de datos son clave para garantizar que los datos correctos se muevan en primer lugar, evitando así duplicaciones innecesarias. Puede ser tan simple como incluir los conjuntos de datos en una ubicación central como SharePoint y asignar prioridad para ayudar a planificar de forma adecuada y revisar la lista periódicamente.

Cómo puede ayudar Snowflake: Aunque existen numerosos métodos para cargar conjuntos de datos y ya hemos comentado un par de ellos en este blog, la opción de cargar archivos mediante la interfaz web de Snowflake destaca como una de las formas más sencillas y, a menudo, rápidas de ingerir datos. Este enfoque fácil de aplicar permite a los usuarios empresariales transferir archivos rápidamente a Snowflake, optimizando así el proceso de ingesta de datos.

Gestión del ciclo de vida de los datos

La gestión del ciclo de vida de los datos es un área crítica para una gestión de costes eficaz en la nube. Mantener los datos en la nube incurre en costes operativos, por lo que establecer una política de retención de datos sólida debe ser un aspecto fundamental de la estrategia de nube de un cliente. Aunque los requisitos normativos y de cumplimiento pueden impedir la eliminación completa de los datos, se recomienda implementar un modelo de caducidad para los datos que no entren dentro de estos requisitos de retención. Este enfoque ayuda a optimizar los costes de almacenamiento.

Cómo puede ayudar Snowflake: Snowflake ofrece varias funciones que facilitan la gestión del ciclo de vida de los datos, incluidas varias consideraciones de almacenamiento de datos. Éstas, combinadas con nuestras herramientas de optimización de costes, como los presupuestos, ayudan a reducir los costes de almacenamiento. Además, nuestro equipo de producto está trabajando en nuevas capacidades basadas en políticas para que la gestión del ciclo de vida de los datos sea fluida.

Seguridad y cifrado de datos

La seguridad de los datos es un área importante que las organizaciones tienen en cuenta al mover sus datos a la nube. Hay que incorporar al equipo de seguridad con la idea de que los datos empresariales salgan de las cuatro paredes de la empresa y se trasladen a la nube. Características como la conectividad privada, las políticas de red y el cifrado son algunos de los métodos ampliamente adoptados para proteger los datos durante el movimiento a la nube.

Algunas organizaciones han establecido políticas de seguridad que requieren que los datos se cifren antes de salir de su centro de datos. Las metodologías de cifrado, como RSA y AES, se pueden aplicar a nivel de archivo para posibilitar la protección de datos durante este proceso. Una vez que los datos se encuentran en tránsito hacia la plataforma de nube, se pueden implementar políticas integrales de protección de datos para proteger los datos tanto en tránsito como en reposo, lo que proporciona una capa adicional de seguridad durante todo el proceso de migración.

Cómo puede ayudar Snowflake: Snowflake ofrece un cifrado integral para ayudar a las organizaciones a cumplir con sus requisitos de cumplimiento, lo que mantiene los datos protegidos a lo largo de su ciclo de vida. Además, Snowflake proporciona sólidas soluciones de gestión de claves una vez que los datos están bajo su gestión, lo que mejora aún más la seguridad y el control sobre la información confidencial. Además, Private Link y la limitación de aceptación de solicitudes HTTP desde ciertas direcciones IP (también conocidas como “lista blanca de IP”) ayudan a limitar el acceso a los datos.

Validación de datos

La validación de datos es crucial para garantizar la calidad de los datos e infundir confianza en los usuarios empresariales a medida que utilizan esta información. Algunas de las métricas clave que los clientes suelen utilizar para la validación son el número de valores únicos, el número de valores nulos, la actualización del conjunto de datos y los valores duplicados. Registrar y revisar periódicamente estas métricas a intervalos definidos ayuda a mantener la calidad de los datos y ayuda a los grupos empresariales a tomar decisiones fundamentadas.

Cómo puede ayudar Snowflake: Snowflake ofrece una variedad de funciones de métricas de datos que se pueden ejecutar en segundo plano para ayudar a identificar anomalías y respaldar la validación de datos. Estas funciones supervisan continuamente los datos, lo que permite la detección proactiva de problemas y promueve la calidad y fiabilidad generales de los datos.

Recuperación ante desastres

El nivel de preparación para la recuperación ante desastres (DR) necesario para una nube difiere significativamente de un sistema on-premise. De forma predeterminada, los proveedores de servicios en la nube han establecido estándares para ayudar a las estrategias de DR a mantener copias de los datos. Aunque las soluciones on-premise a menudo requieren una amplia planificación y recursos para la redundancia de datos, así como para adherirse a las políticas de recuperación del objetivo de punto de recuperación (Recovery Point Objective, RPO) y del objetivo de tiempo de recuperación (Recovery Time Objective, RTO), los proveedores de CSP suelen ofrecer capacidades de DR integradas que agilizan estos procesos y mejoran la resiliencia de los datos. Esto permite a las organizaciones aprovechar la infraestructura del proveedor de servicios en la nube para una DR más eficiente y eficaz. Centrarse en las necesidades de las aplicaciones desde el punto de vista de la disponibilidad de los datos ayuda a mitigar los riesgos empresariales.

Cómo puede ayudar Snowflake: Uno de los puntos fuertes clave de Snowflake es su capacidad para proporcionar una continuidad del negocio fluida en diferentes nubes y regiones mediante Snowgrid, que es muy fácil de implementar sin necesidad de instalar una gran cantidad de infraestructuras en el back-end. Además, Snowflake proporciona varias funciones integradas para respaldar la RD, como la replicación automática, Time Travel, conmutación por error o conmutación por recuperación y Secure Data Sharing

Varios entornos de software

En la nube, a menudo persiste la necesidad de varios entornos (como desarrollo, pruebas, almacenamiento provisional y producción), de forma similar a las configuraciones on-premise. Sin embargo, las plataformas de nube ofrecen una mayor flexibilidad y escalabilidad, lo que puede simplificar la gestión. Se puede ahorrar en costes, ya que la nube permite asignar recursos a petición, lo que ayuda a las empresas a levantarse y destruir entornos según sea necesario y pagar solo por lo que utilizan. Además, las herramientas de automatización para la implementación y el mantenimiento de los entornos dificultan la gestión de toda la logística. Las pruebas de usuario, de rendimiento, de regresión y de seguridad, entre otras, se vuelven muy sencillas debido a la naturaleza de la nube.

Cómo puede ayudar Snowflake: Snowflake ayuda a las empresas a ahorrar tiempo, esfuerzo y dinero proporcionándoles una plataforma centralizada de fácil acceso, Zero Copy Cloning para copias instantáneas sin replicación en todos los entornos, integración con herramientas de integración y desarrollo continuos (continuous integration/continuous development, CI/CD) y acceso instantáneo a recursos para ayudar con diferentes tipos de pruebas sin la gestión añadida de mantenimiento de la infraestructura necesaria para respaldar estas capacidades.

Reflexiones finales

Aunque hemos comentado las nueve áreas generales en las que hemos visto cómo los clientes tenían dificultades y las posibles soluciones, esta lista no es exhaustiva. Con una cuidadosa planificación y las herramientas adecuadas, la migración de datos empresariales a la nube puede facilitar la planificación y gestión de una tarea engorrosa. El sólido conjunto de funciones de Snowflake, que van desde la compresión de datos, las opciones de carga, la gestión del ciclo de vida de los datos y la seguridad mejorada, ayudan a acelerar ese proceso hacia la nube al tiempo que minimizan los riesgos.

Al centrarse en las áreas críticas analizadas en este artículo, las organizaciones pueden optimizar sus esfuerzos de migración a la nube, garantizando así una transición fluida que se ajuste tanto a las necesidades operativas como a los objetivos empresariales a largo plazo. Con Snowflake como partner de confianza a tu lado, el recorrido de tus datos empresariales a la nube es fluido.  Para obtener más información, visita la página dedicada a la migración de Snowflake, Migración a la nube, y obtén más información sobre nuestra herramientas nativa de conversión de código, SnowConvert

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