ESTUDIO, PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA BIG DATA PARA LA MONITORIZACIÓN EXTREMO A EXTREMO DE SERVICIOS DE CLIENTE

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1 GRADO EN INGENIERÍA TELEMÁTICA ESTUDIO, PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA BIG DATA PARA LA MONITORIZACIÓN EXTREMO A EXTREMO DE SERVICIOS DE CLIENTE Autor: José Manuel Giménez González Director: Gloria Romero Orobio Madrid Junio 2015

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3 Autorizada la entrega del proyecto del alumno/a: José Manuel Giménez González EL DIRECTOR DEL PROYECTO Gloria Romero Orobio Fdo.: Fecha: / / Vº Bº del Coordinador de Proyectos David Contreras Bárcena Fdo.: Fecha: / /

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5 AUTORIZACIÓN PARA LA DIGITALIZACIÓN, DEPÓSITO Y DIVULGACIÓN EN ACCESO ABIERTO (RESTRINGIDO) DE DOCUMENTACIÓN 1º. Declaración de la autoría y acreditación de la misma. El autor D., como de la UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS (COMILLAS), DECLARA que es el titular de los derechos de propiedad intelectual, objeto de la presente cesión, en relación con la obra 1, que ésta es una obra original, y que ostenta la condición de autor en el sentido que otorga la Ley de Propiedad Intelectual como titular único o cotitular de la obra. En caso de ser cotitular, el autor (firmante) declara asimismo que cuenta con el consentimiento de los restantes titulares para hacer la presente cesión. En caso de previa cesión a terceros de derechos de explotación de la obra, el autor declara que tiene la oportuna autorización de dichos titulares de derechos a los fines de esta cesión o bien que retiene la facultad de ceder estos derechos en la forma prevista en la presente cesión y así lo acredita. 2º. Objeto y fines de la cesión. Con el fin de dar la máxima difusión a la obra citada a través del Repositorio institucional de la Universidad y hacer posible su utilización de forma libre y gratuita ( con las limitaciones que más adelante se detallan) por todos los usuarios del repositorio y del portal e-ciencia, el autor CEDE a la Universidad Pontificia Comillas de forma gratuita y no exclusiva, por el máximo plazo legal y con ámbito universal, los derechos de digitalización, de archivo, de reproducción, de distribución, de comunicación pública, incluido el derecho de puesta a disposición electrónica, tal y como se describen en la Ley de Propiedad Intelectual. El derecho de transformación se cede a los únicos efectos de lo dispuesto en la letra (a) del apartado siguiente. 1 Especificar si es una tesis doctoral, proyecto fin de carrera, proyecto fin de Máster o cualquier otro trabajo que deba ser objeto de evaluación académica

6 3º. Condiciones de la cesión. Sin perjuicio de la titularidad de la obra, que sigue correspondiendo a su autor, la cesión de derechos contemplada en esta licencia, el repositorio institucional podrá: (a) Transformarla para adaptarla a cualquier tecnología susceptible de incorporarla a internet; realizar adaptaciones para hacer posible la utilización de la obra en formatos electrónicos, así como incorporar metadatos para realizar el registro de la obra e incorporar marcas de agua o cualquier otro sistema de seguridad o de protección. (b) Reproducirla en un soporte digital para su incorporación a una base de datos electrónica, incluyendo el derecho de reproducir y almacenar la obra en servidores, a los efectos de garantizar su seguridad, conservación y preservar el formato.. (c) Comunicarla y ponerla a disposición del público a través de un archivo abierto institucional, accesible de modo libre y gratuito a través de internet. 2 (d) Distribuir copias electrónicas de la obra a los usuarios en un soporte digital. 3 4º. Derechos del autor. El autor, en tanto que titular de una obra que cede con carácter no exclusivo a la Universidad por medio de su registro en el Repositorio Institucional tiene derecho a: a) A que la Universidad identifique claramente su nombre como el autor o propietario de los derechos del documento. b) Comunicar y dar publicidad a la obra en la versión que ceda y en otras posteriores a través de cualquier medio. c) Solicitar la retirada de la obra del repositorio por causa justificada. A tal fin deberá ponerse en contacto con el vicerrector/a de investigación d) Autorizar expresamente a COMILLAS para, en su caso, realizar los trámites necesarios para la obtención del ISBN. d) Recibir notificación fehaciente de cualquier reclamación que puedan formular terceras personas en relación con la obra y, en particular, de reclamaciones relativas a los derechos de propiedad intelectual sobre ella. 2 En el supuesto de que el autor opte por el acceso restringido, este apartado quedaría redactado en los siguientes términos: (c) Comunicarla y ponerla a disposición del público a través de un archivo institucional, accesible de modo restringido, en los términos previstos en el Reglamento del Repositorio Institucional 3 En el supuesto de que el autor opte por el acceso restringido, este apartado quedaría eliminado.

7 5º. Deberes del autor. El autor se compromete a: a) Garantizar que el compromiso que adquiere mediante el presente escrito no infringe ningún derecho de terceros, ya sean de propiedad industrial, intelectual o cualquier otro. b) Garantizar que el contenido de las obras no atenta contra los derechos al honor, a la intimidad y a la imagen de terceros. c) Asumir toda reclamación o responsabilidad, incluyendo las indemnizaciones por daños, que pudieran ejercitarse contra la Universidad por terceros que vieran infringidos sus derechos e intereses a causa de la cesión. d) Asumir la responsabilidad en el caso de que las instituciones fueran condenadas por infracción de derechos derivada de las obras objeto de la cesión. 6º. Fines y funcionamiento del Repositorio Institucional. La obra se pondrá a disposición de los usuarios para que hagan de ella un uso justo y respetuoso con los derechos del autor, según lo permitido por la legislación aplicable, y con fines de estudio, investigación, o cualquier otro fin lícito. Con dicha finalidad, la Universidad asume los siguientes deberes y se reserva las siguientes facultades: a) Deberes del repositorio Institucional: - La Universidad informará a los usuarios del archivo sobre los usos permitidos, y no garantiza ni asume responsabilidad alguna por otras formas en que los usuarios hagan un uso posterior de las obras no conforme con la legislación vigente. El uso posterior, más allá de la copia privada, requerirá que se cite la fuente y se reconozca la autoría, que no se obtenga beneficio comercial, y que no se realicen obras derivadas. - La Universidad no revisará el contenido de las obras, que en todo caso permanecerá bajo la responsabilidad exclusiva del autor y no estará obligada a ejercitar acciones legales en nombre del autor en el supuesto de infracciones a derechos de propiedad intelectual derivados del depósito y archivo de las obras. El autor renuncia a cualquier reclamación frente a la Universidad por las formas no ajustadas a la legislación vigente en que los usuarios hagan uso de las obras. - La Universidad adoptará las medidas necesarias para la preservación de la obra en un futuro.

8 b) Derechos que se reserva el Repositorio institucional respecto de las obras en él registradas: - retirar la obra, previa notificación al autor, en supuestos suficientemente justificados, o en caso de reclamaciones de terceros. Madrid, a.. de... de. ACEPTA Fdo

9 ESTUDIO, PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA BIG DATA PARA LA MONITORIZACIÓN EXTREMO A EXTREMO DE SERVICIOS DE CLIENTE Autor: Giménez González, José Manuel. Director: Romero Orobio, Gloria. Entidad Colaboradora: BT Global Services España. RESUMEN DEL PROYECTO Este proyecto consiste en el estudio, planificación y gestión de un escenario dentro de la compañía BT Global Services España que posibilite la extracción y envío de información desde diferentes sistemas y tecnologías a una plataforma Big Data para llevar a cabo una monitorización extremo a extremo de los servicios de un cliente determinado. Palabras clave: Big Data, plataforma, servicios, BT Global Services España, planificación, información, sistemas, necesidades, monitorización, implementación. 1. Introducción Los sistemas de monitorización de red constituyen una parte muy importante dentro de las compañías que brindan servicios de telecomunicaciones. Detectar y prevenir incidencias son algunas de las actividades relevantes para poder proporcionar un buen servicio a los clientes. La aparición de nuevas tecnologías a lo largo del tiempo ha supuesto la evolución de estos sistemas y de la forma de monitorizar. Con la aparición del Big Data, se ha dado un nuevo paso hacia delante en la recopilación y análisis de datos. El propósito de BT Global Services España, como compañía de referencia en el sector de las telecomunicaciones, es llevar a cabo una aproximación a esta tendencia tecnológica que les permita experimentar sus ventajas y conocer las posibilidades que ofrece, de cara a implementaciones futuras, y al mismo tiempo cambiar el paradigma de la monitorización de red.

10 En este contexto la idea que propone BT es la implementación de una plataforma Big Data para la monitorización de red con enfoque de servicio. Esto consiste en relacionar la información de las diferentes capas sobre las que se construyen los servicios de un cliente con información de negocio, consiguiendo una visión integral en lugar de realizar una monitorización independiente por plataforma como se viene realizando hasta el momento. 2. Objetivos del proyecto El objetivo de este proyecto se traduce entre otros en: Estudiar el mercado en busca de soluciones que implementan la tecnología Big Data, conocer sus arquitecturas, los elementos que las forman y las capacidades que ofrecen, y proponer una de ellas para su implementación. Planificar la extracción y envío de información a la plataforma Big Data para la monitorización de servicios de cliente, estableciendo un escenario de desarrollo. Gestionar la implementación de la plataforma realizando un seguimiento del proyecto y tratando con el proveedor de la herramienta los puntos necesarios para llevarlo a cabo. 3. Descripción del trabajo realizado Para la realización del proyecto, la primera tarea que se llevó a cabo fue el estudio de algunas de las plataformas existentes en el mercado que implementan la tecnología Big Data. Se estudiaron sus arquitecturas, los elementos y tecnologías que las forman, y las capacidades que ofrecen. Finalizado el estudio se propuso una de ellas para su implementación en base a una serie de criterios y limitaciones. Se determinó qué modelo de uso es el más adecuado para la utilización de la plataforma. Para ello se analizaron los servicios de nube y el modelo on-premise, con sus características correspondientes. A continuación se comenzó a establecer el escenario de desarrollo para la extracción y envío de información a la plataforma Big Data, se escogió un cliente para la

11 monitorización de sus servicios y se identificaron los elementos de red involucrados en ellos, la información que se está generando y los sistemas de la compañía que se encargan de gestionar y almacenar dicha información. Elaborada una primera lista con los elementos que intervendrían en el entorno de desarrollo, se realizó un estudio sobre las fuentes de información, analizando cómo tratan y procesan la información, en que formato se encuentra, qué hacen con ella y los procesos que sufre a través de los diferentes sistemas de la compañía. Todo ello con el objetivo de establecer las diferentes formas y alternativas de extraer y enviar la información al sistema Big Data. Se identificaron las necesidades y acciones requeridas para la realización de las diferentes alternativas. En este punto, los responsables del proyecto realizaron un estudio para determinar la viabilidad de las alternativas propuestas. Como resultado, fueron descartadas algunas fuentes de datos y tipo de información, y se elaboró la planificación final. Finalmente se gestionaron las medidas de seguridad que rodean el envío y almacenamiento de información en la nube. 4. Resultados La realización del trabajo descrito en el apartado anterior, permitió llegar al resultado final del proyecto que es la planificación y elaboración de un escenario, dentro de un entorno empresarial, para llevar a cabo una monitorización extremo a extremo de los servicios de un cliente determinado de BT España mediante la utilización de una plataforma Big Data. Esta planificación está compuesta por la información que se enviará a la plataforma, los elementos a los que hace referencia dicha información, los sistemas desde los que se extraerá y enviará, la forma de realizar la extracción y el envío, y las implementaciones y acciones requeridas para llevarlo a cabo. En la imagen siguiente puede observarse el entorno diseñado para la extracción y el envío de información a la plataforma:

12 Figura 16. Escenario para la extracción y envío de información a la plataforma Logtrust. En este esquema se muestran los diferentes sistemas y máquinas desde los que se recoge y envía la información al relay, elemento de la arquitectura del sistema Big Data, que se encarga de recopilarla y enviarla a Logtrust a través de Internet. También se muestran los datos a enviar y el flujo que siguen hasta llegar a la plataforma. 5. Conclusiones Gracias a la realización de este proyecto ha sido posible estudiar y comprender cómo son las plataformas que permiten la implementación, hoy en día, de la tecnología Big Data en el entorno de una empresa. Conocer los elementos que las forman, tecnologías que se utilizan, las capacidades que ofrece, ventajas que aporta, pero sobre todo conocer los requerimientos y medidas necesarias que hay que adoptar para poder extraer la información que se quiere procesar y enviarla desde los diferentes sistemas. De todas las tareas realizadas, sin duda la más costosa de llevar a cabo y a la que más tiempo se le dedicó fue el estudio de los diferentes sistemas de BT que almacenan y gestionan la información, con el objetivo de identificar las formas de extraer, procesar y enviar la información.

13 Lo más llamativo es la necesidad de formatear gran parte de la información que se envía a la plataforma para que pueda ser procesada, ya que se contradice con una de las características de la tecnología Big Data, la capacidad para procesar información de cualquier formato, estructurada, semi-estructurada y sin estructurar. Esto desemboca en un duro trabajo a realizar por parte de la empresa en la preparación de las fuentes y de la información.

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15 STUDY, PLANNING AND MANAGEMENT OF THE IMPLEMENTATION OF A BIG DATA SYSTEM FOR END-TO-END CUSTOMER SERVICES MONITORING Author: Giménez González, José Manuel. Supervisor: Romero Orobio, Gloria. Collaborating Entity: BT Global Services Spain. ABSTRACT This project is the study, planning and management of a stage, within the company BT Global Services Spain, that enables the extraction and delivery of information from different systems and technologies at a Big Data platform to perform an end-to-end customer services monitoring. Keywords: Big Data, platform, services, BT Global Services Spain, planning, information, systems, needs, monitoring, implementation. 1. Introduction The network monitoring systems are a very important part of companies that provide telecommunications services. Detect and prevent incidents are some of the relevant activities to provide a good service to customers. The emergence of new technologies has allowed the evolution of these systems and monitoring. The advent of Big Data has taken another step forward to the collection and analysis of data. The purpose of BT Global Services Spain, as leading company in the telecommunications sector, is to carry out an approach to this technological trend that allows them to experience their advantages and capabilities and, at the same time, change the paradigm of network monitoring. In this context the idea proposed by BT is the implementation of a Big Data platform for network monitoring service approach. This is to relate the different layers information of services with business information, getting a global vision.

16 2. Project objectives The goals of the project are: Study the market for technology solutions that implement Big Data, study their architectures and elements, the capabilities that can add value to the services provided by BT Global Services Spain and propose one for implementation. Plan the extraction and delivery of information to the Big Data platform for monitoring customer services, setting a stage of development. Manage the implementation of the platform tracking the project and dealing with the tool provider, necessary matters such as terms of use, safety measures for storing information in the cloud, etc. 3. Description of work The first task was performed was to study some of the existing market platforms that implement Big Data technology. Their architectures, elements and technologies that form, and capabilities offered were studied. After the study one was proposed for the implementation, based on a set of criteria and constraints. Once the platform was chosen it was determined the usage model, taking into account the characteristics of this technology and the conditions for the project. Cloud services and on-premise model, with corresponding characteristics, were analyzed. Then, it began to design the development stage for the extraction and delivery of information to the Big Data platform. First, a client for monitoring services were elected and network elements involved in them, the information on those elements that are generating and company systems that manage and store this information, were identified. They were studied and analyzed the different network platforms that form the services, including client network, network access and network service ivpn. Prepared a first list of elements that would be involved in the development environment, information sources were studied, analyzing how they handle and process information, in what format it is and what they do with it. The flow and processes suffered by information through the company systems were also analyzed.

17 It continued to identify the needs and actions required for the implementation of the different alternatives. At this point, project managers conducted a study to determine the viability of the alternatives proposed. As a result, they were discarded some data sources and types of information, and the final plan was developed. Finally, the necessary security measures to send and store information in the cloud were managed. 4. Results The completion of the work described in the previous section, allowed reaching the end result of the project, which is the stage planning and development, within a business environment, to carry out an end-to-end monitoring services for a particular BT Spain customer, using a Big Data platform. The final planning done is made for the information to be sent to the platform, the network elements that generate the information, systems from which will be extracted and sent, how to perform the extraction and shipping, and implementations and actions required to carry it out. Figure 1. Scenario for the extraction and delivery of information to the Logtrust platform.

18 In the picture, it can be seen the environment designed for extracting and sending information to the platform. It's different systems and machines from which it is collected and sent the information to relay, central element of data ingestion part of the Big Data architecture, which is responsible for sending it to Logtrust through Internet. 5. Conclusions Thanks to the realization of this project has been possible to study and understand how are the platforms that implement the Big Data technology in a business environment. Knowing the elements of these solutions, the technologies used, the capabilities offered, the advantages, but especially meet the requirements and necessary measures to be taken in order to extract the information to be processed and sent from different systems and platforms. Among all the tasks performed certainly the most expensive to perform and more time was required, was the study of different BT systems that store and manage information in order to identify ways to extract, process and send the information. The problem is that most of these systems are specific developments for monitoring and management functions, and are not designed to extract and send data to other machines, therefore it is necessary to design and implement applications which facilitate this work. In this context another problem is the degradation in machines performance, with implementation of programs to collect and send data. Finally, the most striking aspect of the project is that all needs and actions identified in planning to format the information from different systems and could be processed by the Big Data platform (based on the specifications), it contradicts one of the characteristics of this technology, which is the ability to process information in any format, structured, semi-structured and unstructured. This leads to a hard work to be done by the company in the preparation of sources and information.

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20 Agradecimientos

21 ÍNDICE DE LA MEMORIA Índice de la memoria Capítulo 1 Introducción Introducción General y Contexto Motivación... 5 Capítulo 2 Estado del Arte Stratio Informatica Logtrust Vitria Capítulo 3 Definición del Proyecto Objetivos Metodología Proponer una Plataforma para su Implementación T Proponer el Modelo de Uso de la Plataforma T Acotar y Establecer un Escenario Realista T Identificar la Información que se Enviará a la Plataforma y los Sistemas Involucrados T Analizar los Puntos Críticos del Servicio T Determinar las Alternativas para Extraer y Enviar la Información a la Plataforma T Identificar las Necesidades y Acciones a Realizar T Reuniones para Desarrollar la Planificación Final T Gestionar las medidas de seguridad para el envío y almacenamiento de información en la nube T Planificación y Estimación Económica Planificación Temporal Perfiles y Funciones Desempeñadas Estimación Económica Capítulo Elección de la Plataforma Big Data Requisitos y Limitaciones Elección de la Plataforma I

22 ÍNDICE DE LA MEMORIA 4.2 Modelo de Uso de la Plataforma Cloud Computing Tipos de Nube On-Premise vs On-Cloud Condiciones de Uso y Licenciamiento Implementaciones Futuras Acotación del Proyecto Identificación de los Elementos que Participan en el Entorno de Desarrollo Red en el Cliente Red de Acceso Red IVPN Elementos Identificados Análisis de Puntos Críticos del Servicio Gestión de las Incidencias Puntos Críticos Planificación de la Extracción y Envío de Información a la Plataforma Big Data MSIS CS2K Router CPE Hattera Alcatel Clarify Identificación de Necesidades y Acciones a Realizar Descarga de Archivos CDR de MSIS (A1.1.1) Descarga de Archivos CDR de MSIS (A1.1.2) Descarga de Alarmas de MSIS (A1.2.1) Descarga de Alarmas de MSIS (A1.2.2) Descarga de Archivos CDR de CS2K (A2.1.1) Descarga de Archivos CDR de CS2K (A2.1.2) Descarga de Alarmas de CS2K (A2.2.1) Descarga de Alarmas de Routers CPE (A3.1.1) Descarga de Parámetros de Routers CPE (A3.2.1) Descarga de Alarmas de Hatteras (A4.1.1) Descarga de Parámetros de Hatteras (A4.2.1) Descarga de Alarmas de Alcatales 7750 (A5.1.1) II

23 ÍNDICE DE LA MEMORIA Descarga de Alarmas de Alcatales 7750 (A5.1.2) Descarga de Parámetros de Alcatales 7750 (A5.2.1) Descarga de Casos de Incidencias del Servicio (A6.1.1) Seguimiento del proyecto Alcance del Proyecto Detalles Técnicos de la Plataforma Viabilidad para el Desarrollo de la Solución Gestión de la Seguridad para el Envío de Información a la Nube Clasificación de la Información Normas para el Almacenamiento Externo Anonimización de los Datos Principios Generales Datos que Requieren Anonimizarse Procedimientos para la Anonimización Capítulo 5 Resultados Alarmas de MSIS Alarmas de CS2K CDRs de MSIS y CS2K Alarmas de Hattera y Router CPE Alarmas de Alcatel Casos de Incidencias del Servicio Capítulo 6 Conclusiones y Trabajos Futuros Capítulo 7 Bibliografía III

24 INGENIERO INDUSTRIAL ÍNDICE DE FIGURAS Índice de figuras Figure 1. Scenario for the extraction and delivery of information to the Logtrust platform Figura 2. Contextos dentro de un servicio (1) Figura 3. Tecnologías presentes en la plataforma Big Data (2) Figura 4. Arquitectura de Vibe Data Stream (5) Figura 5. Plataforma logtrust (6) Figura 6. Búsqueda en árbol Logtrust (6) Figura 7. Dashboard Logtrust (6) Figura 8. Arquitectura IO Vitria (7) Figura 9. Cuadro de mando IO Vitria (7) Figura 10. Planificación temporal Figura 11. Esquema general de las plataformas de red Figura 12. Red en el cliente MAP Figura 13. Esquema capa de acceso del servicio de datos Figura 14. Esquema de la solución de voz Figura 15. Datos personales (11) Figura 16. Escenario para la extracción y envío de información a la plataforma Logtrust IV

25 INGENIERO INDUSTRIAL ÍNDICE DE TABLAS Índice de tablas Tabla 1. Estimación económica Tabla 2. Tabla de comprobación de requisitos de la plataforma Tabla 3. Características de la nube pública Tabla 4. Características de la nube privada Tabla 5. Comparativa on-premise y on-cloud Tabla 6. Lista inicial de los elementos y la información para la monitorización de los servicios Tabla 7. Alternativas de envío de CDR, MSIS Tabla 8. Alternativas de envío de alarmas, MSIS Tabla 9. Alternativas de envío de CDR, CS2K Tabla 10. Alternativas de envío de alarmas, CS2K Tabla 11. Alternativas de envío de alarmas, CPE Tabla 12. Alternativas de envío de parámetros, CPE Tabla 13. Alternativas de envío de alarmas, Hattera Tabla 14. Alternativas de envío de parámetros, Hattera Tabla 15. Alternativas de envío de alarmas, Alcatel Tabla 16. Alternativas de envío de parámetros, Alcatel Tabla 17. Alternativas para el envío de los casos de incidencias de Clarify Tabla 18. Puntos de acción para estudiar la viabilidad de la solución inicial Tabla 19. Clasificación de datos sensibles (11) Tabla 20. Condiciones de seguridad y solución soportada por el proveedor Tabla 21. Clasificación de datos que se deben anonimizar Tabla 22. Anonimización de los números de teléfono (11)

26 INGENIERO INDUSTRIAL ÍNDICE DE TABLAS - 2 -

27 Introducción Capítulo 1 INTRODUCCIÓN 1.1 INTRODUCCIÓN GENERAL Y CONTEXTO Los sistemas de monitorización de red constituyen una parte muy importante dentro de las compañías que brindan servicios de telecomunicaciones. Detectar y prevenir incidencias, o conocer el nivel de aprovechamiento que se está teniendo de los recursos disponibles en la red son algunas de las actividades relevantes para poder proporcionar un buen servicio a los clientes y que estos queden satisfechos. El avance de la tecnología y la llegada de protocolos de visualización de tráfico más avanzados han supuesto la evolución de estos sistemas a lo largo del tiempo, distinguiéndose hasta el momento cuatro generaciones de aplicaciones (1): Aplicaciones propietarias para monitorear dispositivos activos o inactivos. Aplicaciones de análisis de parámetros de los dispositivos de red. Aplicaciones de análisis punto a punto con enfoque a servicio. Aplicaciones de indicadores de desempeño de los procesos de negocio. Con la aparición del Big Data, término que hace referencia al conjunto de tecnologías dedicadas al tratamiento de grandes cantidades de datos de diversa naturaleza a gran velocidad, se ha dado un nuevo paso hacia delante en la recopilación y análisis de datos. Esta tecnología, gracias a sus herramientas de proceso y análisis, permite extraer de los - 3 -

28 Introducción datos información de gran valor que aportará a las empresas una ventaja considerable en la toma de decisiones. Además ofrece otras muchas posibilidades como identificar patrones de comportamiento, dotar de inteligencia operativa los datos o visualización personalizada de la información gracias al conjunto de tecnologías que lo constituyen. Todo ello está consiguiendo que muchas organizaciones de diferentes mercados estén empezando a implementarlo. El propósito de BT España, como compañía de referencia en el sector de las telecomunicaciones, es llevar a cabo una aproximación a esta tendencia que les permita tener un conocimiento más amplio y experimentar algunas de sus ventajas y posibilidades de cara a implementaciones futuras. En este contexto, la idea que propone BT y en relación con el inicio de la introducción, es la implantación de una plataforma Big Data para la monitorización de red con enfoque de servicio. Esto consiste en relacionar las diferentes capas sobre las que se construyen los servicios de un cliente, desde las plataformas de red hasta el CRM, plataforma que contiene información de los clientes, consiguiendo una visión integral en lugar de realizar una monitorización independiente por plataforma como se viene realizando hasta el momento. De esta forma se pretende conocer el impacto que tiene la red sobre los servicios del cliente, en términos de disponibilidad, y al mismo tiempo obtener información relevante para el negocio y la gestión de los servicios. Figura 2. Contextos dentro de un servicio (1)

29 Introducción En la imagen se observa la relación o interacción que se ha comentado entre los diferentes contextos o capas de información de un servicio. Con esta herramienta y el análisis de información de los diferentes contextos, se pretende dotar a los servicios de un valor añadido que mejore la experiencia del usuario. Así pues, este proyecto consistirá en estudiar, planificar y gestionar la implantación de dicha plataforma para la monitorización extremo a extremo de servicios de cliente. Los hitos o tareas a realizar se explicarán con detalle en apartados posteriores. En paralelo a esta planificación y gestión, los diferentes técnicos de sistemas de la compañía, que forman parte del equipo de proyecto, llevarán a cabo los desarrollos técnicos correspondientes según se establecen las tareas y necesidades a realizar. Para el desarrollo de la prueba se elegirá un cliente de la empresa que tenga varios servicios contratados como se explicará más adelante en uno de los apartados del documento. Es importante señalar que el coste para acometer el proyecto es cero y que los recursos para las implementaciones técnicas son escasos. Esto es importante tenerlo en cuenta a la hora de realizar una planificación adecuada que se adapte a las limitaciones existentes. 1.2 MOTIVACIÓN Uno de los mayores retos de las compañías proveedoras de servicios, si no el que más, es mejorar la experiencia de los clientes ofreciendo servicios de calidad con una alta disponibilidad, de manera que el usuario se sienta satisfecho y confíe en la compañía para la prestación del servicio y la contratación de otros nuevos

30 Introducción Una de las claves para conseguir mejorar la experiencia de usuario consiste en ser proactivos, es decir, en anticiparse a una degradación en la experiencia del usuario final. Esta es una de las razones por las que BT España decide llevar a cabo la iniciativa presentada en la introducción, que es la monitorización extremo a extremo de servicios de cliente a través de una plataforma de Big Data. Actualmente, en la empresa, existen múltiples plataformas o sistemas que monitorizan eventos y alarmas generados por diferentes nodos de red, pero no se tiene una visión global de lo que sucede en el servicio, es decir, si se cae un equipo de una plataforma de red determinada, no se sabe qué servicios de qué clientes se están viendo afectados ni el grado de importancia. Además, con esta forma de monitorización, resulta más difícil localizar las incidencias ante problemas masivos en la red, ya que no se sabe si un equipo de red está fallando porque tiene algún problema o porque está fallando otro equipo de la red. Así, resolver el fallo con la mayor rapidez posible depende en gran parte de la experiencia e intuición de los técnicos. Por tanto, con la plataforma Big Data, se busca un sistema con gran potencia de proceso, cálculo y análisis de datos, diferente a lo que se maneja hasta ahora, que sea capaz de relacionar la información de los diferentes contextos de un servicio y operar sobre ellos, calculando métricas y estableciendo alarmas personalizadas, de forma que se dote a los datos de una inteligencia operativa que antes no tenían, mostrando diferentes vistas sobre un interfaz visual. De esta manera se pretende obtener información mucho más precisa de lo que está sucediendo en el servicio que ayudará a ser lo más proactivos posibles. En definitiva, se busca un cambio de paradigma en la monitorización, de plataforma a servicio, aprovechando la aparición de las nuevas tecnologías. Se trata de una oportunidad para experimentar las ventajas y capacidades de esta tendencia, el Big Data, que tanta repercusión está teniendo

31 Introducción Otra de las ventajas que aporta esta tecnología, y que ayudará a ser proactivos, son los sistemas predictivos en base a históricos que ayudarán a anticiparse a posibles riesgos de disponibilidad de servicios. Al mismo tiempo, con esta iniciativa también se pretende automatizar y optimizar procesos importantes como puede ser la medida y control de los acuerdos de nivel servicio (SLAs). Esto es una parte muy delicada para el negocio porque son las condiciones que un cliente impone de nivel de servicio y que el proveedor se compromete a cumplir. Un incumplimiento de estas condiciones desemboca en una penalización económica y en muchas ocasiones estas normas resultan muy estrictas y difíciles de cumplir por lo que es un punto interesante a cubrir. Con la herramienta se busca establecer indicadores a tiempo real del cumplimiento de estos acuerdos de nivel de servicio para tenerlos controlados y así poder intervenir con precisión y rapidez ante cualquier problema que pueda comprometer su cumplimiento

32 Introducción - 8 -

33 Estado del Arte Capítulo 2 ESTADO DEL ARTE En este capítulo se realiza el estudio de algunas de las plataformas Big Data existentes en el mercado. El objetivo será realizar una descripción comercial de estos productos de manera que el lector pueda comprender en qué consisten, qué elementos y tecnologías los forman y qué posibilidades ofrecen en el tratamiento y manejo de los datos. Además permitirá conocer las tendencias para la implementación de esta tecnología emergente en entornos empresariales y el enfoque que se les da a este tipo de soluciones. Hoy en día las grandes empresas del sector tecnológico como IBM, Google o Microsoft también presentan productos de este tipo con gran cantidad de capacidades en función de las necesidades. IBM o Microsoft están apostando fuerte por este tipo de plataformas con inversiones importantes. Se trata de plataformas modulares con diferentes tecnologías que aportan diferentes funcionalidades, pudiendo añadir o prescindir de ellas según las necesidades, como si se tratara de una solución por paquetes. A continuación se mostrarán las soluciones que aportan algunas empresas, de menor envergadura que las nombradas anteriormente, centradas y específicas del sector Big Data. De las soluciones expuestas en este apartado, se propondrá una de ellas para llevar a cabo la monitorización de los servicios de un cliente de la empresa, en función de las capacidades que presente la plataforma, las necesidades para el proyecto y las limitaciones del mismo. Esto permitirá experimentar el valor añadido que puede aportar el Big Data a la monitorización de los servicios de un proveedor de telecomunicaciones, y considerarlo para trabajos futuros que puedan aportar una ventaja competitiva dentro del mercado de las telecomunicaciones

34 Estado del Arte Así pues, el resultado de este estudio ayudará a seleccionar la plataforma más adecuada para la monitorización extremo a extremo de servicios de cliente, teniendo en cuenta una serie de criterios y limitaciones como se explicará en el apartado STRATIO Stratio es una start-up con un producto Big Data propio. Es una de las primeras empresas con expertos en este sector de Europa y presenta una solución basada en tecnología Spark como motor para el procesamiento de datos, la primera en incorporarla. La plataforma es opensource y puede descargarse. Destaca por la facilidad y velocidad con la que puede desplegarse un proyecto, añadiendo nodos (servidores) con un solo click de ratón por lo que resulta altamente escalable. Otro aspecto importante de la plataforma es su modularidad. Está compuesta por varios elementos que proporcionan diferentes funcionalidades como puede apreciarse en la Figura 3, pudiendo utilizar determinados recursos en función de las necesidades. Esta es la principal característica de Big Data, la suma de tecnologías

35 Estado del Arte Figura 3. Tecnologías presentes en la plataforma Big Data (2). Estas funcionalidades son implementadas por diferentes módulos que, juntándolos, constituyen la plataforma (2). Los módulos son los siguientes: Módulo de ingestión del dato: Esta capa posibilita la ingesta de millones de eventos por minuto y por nodo desplegado. Está basada en tecnología Spark 4 para el procesamiento de los datos, mucho más rápido que Hadoop (3), que permite implementar y combinar las siguientes tecnologías: análisis del dato en tiempo real (Streaming), Batch y sistemas predictivos (tecnología Mlib). Además utiliza el sistema de archivos distribuido HDFS 5 que permite almacenar los datos en crudo, interesante para históricos y backup. Módulo de agregación: En esta capa se integran bases de datos NoSQL como Cassandra o MongoDB, eficaces para consultas sobre grandes cantidades de datos (4). 4 Spark es un proyecto de Apache desarrollado para el procesamiento de datos a gran escala. Para más información: https://spark.apache.org/ 5 Más información sobre Hadoop y su sistema de archivos distribuido en

36 Estado del Arte Módulo de visualización: Capa que permite la visualización de las consultas y la generación de informes. Módulo de administración: Para la gestión y el despliegue de nodos en la plataforma. 2.2 INFORMATICA Informatica es una compañía que ofrece software y servicio de integración de datos a las empresas. Vibe Data Stream es uno de sus productos Big Data que permite la recopilación de gran cantidad de información de cualquier formato y su procesamiento en batch o tiempo real. Se trata de un sistema distribuido y escalable que utiliza la tecnología de mensajería de alto rendimiento punto a punto, tecnología de Informatica, para simplificar la transmisión de datos (5). Figura 4. Arquitectura de Vibe Data Stream (5)

37 Estado del Arte La plataforma presenta las siguientes características (5): Transmisiones de datos de alto rendimiento con calidad de servicio fiable: basado en la tecnología de mensajería sin intermediarios, emplea un modelo de publicación/suscripción transmitiendo los datos desde la fuente al destino sin pasar por ningún almacenamiento temporal intermedio. La entrega de datos se hace por LAN o WAN de alto rendimiento. Además, para garantizar el nivel del servicio, incluye la opción de añadir almacenamiento de datos persistente en paralelo a la transmisión de datos. Amplia variedad de fuentes y destinos: incluye agentes ligeros que recogen la información de las fuentes y la envían al destino correspondiente, donde la recogen y los escriben en los entornos de procesamiento. Esto hace que no sean necesarios desarrollos para la adaptación de las fuentes y los destinos. Los destinos de los datos son plataformas como Hadoop, Cassandra, y otras tecnologías como PowerCenter Real Time Edition 6, Informatica RulePoint 7 (CEP) y Storm 8 que posibilitan el procesamiento de eventos y la inteligencia operativa en tiempo real. Interfaz gráfica de usuario para configuración y administración: permite la configuración, administración, implantación y supervisión de la arquitectura controlando la transmisión de los datos, administrando los agentes o implantando nuevas fuentes de datos y destinos de procesamiento. Alta disponibilidad, escalabilidad y flexibilidad: gracias a la arquitectura de mensajería sin intermediarios, que disminuye los puntos de fallo, configuración automatizada de failover en hardware básico y la funcionalidad Parallel Persistence para la entrega garantizada de los datos. Además, la posibilidad de 6 Para más información: 7 Para más información: 8 Para más información: https://storm.apache.org/

38 Estado del Arte conectar las fuentes y destinos con cualquier patrón (uno a uno, uno a varios, varios a uno y varios a varios), permite a la plataforma adaptarse a cambios en los requisitos de negocio. 2.3 LOGTRUST Logtrust es una plataforma Big Data que permite a las empresas obtener inteligencia operativa y de negocios en tiempo real. A diferencia de muchas de las plataformas tradicionales, no utiliza Hadoop ni tecnologías similares como Spark o Storm para el procesamiento de los datos si no que emplea tecnología propietaria. Logtrust puede ser utilizado para diferentes fines como (6): Aportar inteligencia de seguridad: identificando y diagnosticando problemas en la red, recibiendo alarmas en tiempo real de cualquier actividad sospechosa, registro de actividad de usuarios, detección de ataques, etc. Análisis de comportamiento: obteniendo información sobre los hábitos de los sistemas, aplicaciones, usuarios y variables relacionadas. Permite descubrir tendencias y patrones en grandes cantidades de datos, mejorar el uso de los recursos y la planificación o descubrir comportamientos de los usuarios. Monitorización de TI y negocios: obteniendo información, en tiempo real, sobre la actividad de los sistemas y negocio. Permite definir diferentes tipos de alertas, analizar las causas de un problema, estadísticas en tiempo real sobre los recursos de los sistemas, mejorando la disponibilidad del negocio y las aplicaciones

39 Estado del Arte El funcionamiento de la plataforma presenta las siguientes capacidades (6): Recolección de datos: ofrece diferentes formas de enviar la información, a través de los mecanismos nativos de cada máquina o configurando agentes en las fuentes de datos. Estos datos se enviarán a una máquina llamada relay, instalada en la infraestructura del cliente, que centraliza la información y establece una comunicación segura con la plataforma Logtrust. Soporta fuentes de muchas tecnologías diferentes y cualquier volumen de datos. Además no importa donde tengas la información, puede estar almacenada en las dependencias del clientes, en la nube de un proveedor o distribuida en varias dependencias. Figura 5. Plataforma logtrust (6). El relay presenta varias funcionalidades y ventajas para la recopilación y el envío de la información como la compresión de los archivos que recibe, establece un canal seguro SSL/TLS con la plataforma Logtrust, etiqueta la información que recibe para identificar su formato, permite establecer configuraciones para filtrar o descartar la información que llega al relay por los puertos antes de enviarlos a la

40 Estado del Arte plataforma, puede actuar como buffer almacenando la información en caso de problemas en la conexión y evitas tener que conectar a internet los sistemas que proporcionan la información por seguridad. Centralización de la información: toda la información enviada a la plataforma está cubierta por un único punto de análisis. De esta forma resulta muy fácil de administrar. Búsqueda y análisis de los datos: Logtrust trata toda la información como una base de datos, organizándola en un formato estructurado, analizando los registros pero sin realizar una normalización. De esta forma no se perderá ninguna información de los datos integrados en bruto. Todos los datos son accesibles en tiempo real. Además, todas las operaciones que se realizan generan un árbol de búsqueda que registra todas las acciones que se han realizado al hacer una consulta, de tal forma que se pueden ver todos los pasos que se han ido dando y restaurarlos. Figura 6. Búsqueda en árbol Logtrust (6)

41 Estado del Arte Alertas y bibliotecas de correlación genéricas: Existen alertas predefinidas en diferentes bibliotecas y en función del tipo de dato sobre el que quieres operar. Además también te permite establecer alarmas personalizadas como las generadas para cada evento detectado o cuando se produce una cantidad específica de eventos durante un período de tiempo determinado. Las alertas se entregan en tiempo real a través del mecanismo elegido (sms, correo electrónico, jira, aplicación móvil logtrust, aplicación web, etc). Visualización de los datos: Interfaz gráfica potente que permite visualizar los datos, flujos, métricas establecidas e indicadores clave que proporcionarán un conocimiento detallado de lo que está pasando en los sistemas y en el negocio, facilitando la toma de decisiones. Además ofrece una gran cantidad de gamas de mapas, tablas, diagramas y cuadros de mandos (dashboards) que permiten diseñar vistas personalizadas de los datos, actualizándose en tiempo real. Figura 7. Dashboard Logtrust (6)

42 Estado del Arte 2.4 VITRIA Vitria Technology es una empresa que ofrece soluciones de inteligencia operativa y plataformas de gestión de procesos empresariales. La implementación de Big Data la lleva a cabo con su producto Operational Intelligence Platform (IO Vitria), plataforma diseñada sobre una arquitectura web abierta que permite que se pueda desplegar en entornos informáticos tradicionales o en la nube. IO Vitria recoge datos en tiempo real tanto de negocio como de sistemas o máquinas, analizándolos y correlacionándolos, de forma que se obtenga información relevante que ayude a la toma de decisiones. Permite obtener visibilidad en tiempo real de la información y en su contexto, presentándola en cuadros de mando. A continuación se muestra la arquitectura de la solución con los principales componentes que la forman, y su descripción (7): Figura 8. Arquitectura IO Vitria (7)

43 Estado del Arte Motor analítico: proporciona analíticas de forma continuada y en tiempo real unificando los resultados analíticos de grandes volúmenes de datos Big Data, eventos complejos y procesos de negocio en una sola vista. También puede transmitir datos y eventos hacia frameworks de almacenamiento tipo Hadoop, para proporcionar análisis de tendencia y comparaciones con históricos de Big Data. Estas capacidades analíticas en tiempo real incluyen el análisis multidimensional, el análisis de series de tiempo, el análisis de tendencias y el análisis predictivo a través de probabilidad bayesiana. Soporta información estructurada, altamente estructurada, y poco estructurada. Servidor de Feeds: componente dedicado a la gestión de flujos de eventos. Proporciona conectividad a fuentes corporativas tradicionales y no tradicionales, como JMS, RSS, servicios web y bases de datos, lo que permite realizar análisis what-if, archivar eventos, y recuperar el histórico de los flujos de eventos. Este Servidor puede rápidamente acceder a cualquier dato desde cualquier lugar: a las aplicaciones y sistemas internos, aplicaciones de los socios, medios de comunicación social, y permite manipular datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. También permite gestionar y balancear grandes volúmenes de eventos en tiempo real a través de múltiples motores analíticos. Cuadros de mando: la aplicación permite la posibilidad de crear cuadros de mando personalizados que permiten monitorizar las KPIs (key performance indicator) y SLAs (Service Level Agreement) a los analistas del negocio, o eventos y estados de los recursos de la red a los responsables de TI. Permite combinar fuentes de datos en tiempo real con información histórica, para realizar el mash-up o mezcla de información y visualmente ver las relaciones entre la información y los eventos, permitiendo analizar los resultados y tomar las medidas necesarias

44 Estado del Arte Figura 9. Cuadro de mando IO Vitria (7). Motor de workflow IBPMS: proporciona la capacidad de definir y gestionar políticas en la empresa, aplicar las políticas a eventos y poder tomar una acción en base a las políticas definidas

45 Definición del Proyecto Capítulo 3 DEFINICIÓN DEL PROYECTO 3.1 OBJETIVOS El objetivo de este proyecto se traduce entre otros en: Estudiar el mercado en busca de soluciones que implementen la tecnología Big Data, estudiar sus arquitecturas y entornos de desarrollo, y las capacidades que ofrece que puedan aportar un valor añadido a los servicios proporcionados por BT España y proponer una de ellas para su implantación. Planificar la extracción y envío de información a la plataforma Big Data para la monitorización de servicios de cliente. Establecer un escenario de despliegue, identificar los elementos y actores que intervienen, las necesidades, y determinar las tareas o acciones a llevar a cabo para su realización. Gestionar la implantación de la plataforma. Realizar un seguimiento del proyecto y tratar con el proveedor de la herramienta los asuntos necesarios como las condiciones de uso, las medidas de seguridad aplicables para el almacenamiento de información en la nube, etc. Más allá de los objetivos definidos para este proyecto, el resultado final que busca BT, combinando esta labor de estudio, planificación y gestión con el correspondiente desarrollo técnico de los profesionales de la compañía, es la monitorización extremo a extremo de servicios de cliente a través del sistema Big Data que se busca implantar, de manera que se consigan las siguientes metas en la monitorización de los servicios:

46 Definición del Proyecto Obtener el impacto real sobre el servicio de los clientes, en términos de disponibilidad, ante averías masivas de red. Ser capaces de relacionar los elementos de las diferentes plataformas que constituyen un servicio para poder tener una visión integral del mismo. Identificar indisponibilidad en tiempo real para una gestión lo más proactiva posible. Identificar patrones que ayudarán a establecer medidas para anticipar riesgos de disponibilidad del servicio. Establecer indicadores que ayuden a obtener información relevante de negocio y que mejoren la gestión de los servicios. 3.2 METODOLOGÍA En este apartado se presenta el método de trabajo a seguir que posibilitará la consecución de los objetivos definidos para el proyecto y llegar a los resultados esperados. Esta metodología consiste en una serie de hitos o tareas principales identificadas, desglosadas algunas de ellas en subtareas. Estas tareas y subtareas se enumeran a continuación en orden cronológico a su realización, para después ofrecer una descripción un poco más detallada: 1. Proponer una plataforma para la monitorización de los servicios Estudiar las soluciones y tecnologías existentes en el mercado que implementan el Big Data Reuniones con algunos de los proveedores de las herramientas Big Data Proponer el sistema que mejor se adapte al entorno de desarrollo

47 Definición del Proyecto 2. Proponer el modelo de uso de la plataforma Analizar los tipos de nube existentes para comprender cuál se adaptaría mejor al proyecto Analizar el modelo de nube y el modelo on-premise Analizar qué modelo sería el más adecuado para implementaciones futuras. 3. Acotar y establecer un escenario realista para la consecución del proyecto. 4. Estudiar las plataformas que componen los servicios identificando los nodos de red que forman parte de los servicios del cliente, la información que se enviará a la plataforma relativa a esos nodos de red y los sistemas de BT que se encargan de la gestión y almacenamiento de dicha Estudio de la red del cliente en sus dependencias Estudio de la capa de acceso al servicio del cliente Estudio de la red ivpn, red que soporta gran parte de los servicios de BT. 5. Analizar los puntos críticos del servicio para identificar posibles métricas o eventos que se puedan definir en la plataforma y que ayuden a la gestión del mismo. 6. Determinar las maneras o alternativas de extraer la información de las diferentes máquinas y sistemas para enviarla a la plataforma, estableciendo el escenario de desarrollo Estudio de las máquinas o sistemas que tratan o generan la información Tratar con el proveedor de la herramienta los requisitos que debe cumplir la información, en cuanto a formatos, para que pueda ser procesada y tratada por la plataforma Estudio de los procesos que sigue la información a través de los diferentes sistemas de la compañía

48 Definición del Proyecto 7. Determinar las acciones y necesidades técnicas requeridas para la realización de cada alternativa identificada. 8. Reuniones periódicas entre las personas involucradas para el seguimiento de la planificación y avance en su desarrollo que permita alcanzar un resultado final satisfactorio. 9. Gestionar los procedimientos y medidas de seguridad que rodean el envío y almacenamiento de información en la nube Clasificar la información en base a los criterios de la compañía Identificar las medidas de seguridad que deben adoptar el proveedor de la herramienta y de la nube Identificar procedimientos adicionales que deban llevarse a cabo sobre la información PROPONER UNA PLATAFORMA PARA SU IMPLEMENTACIÓN T1 Estudio sobre las plataformas o herramientas, existentes en el mercado, que permiten implementar el Big Data. Finalizado el estudio se tratará con los proveedores de las herramientas que mejor se ajustan a las condiciones delproyecto aspectos como casos de uso, experiencia en este tipo de implementaciones o condiciones de uso. La propuesta elegida deberá cumplir una serie de requisitos que permitan alcanzar las expectativas esperadas y adaptarse a las limitaciones del proyecto

49 Definición del Proyecto PROPONER EL MODELO DE USO DE LA PLATAFORMA T2 Se propondrá el modelo de uso de la plataforma. El método habitual de uso siempre ha sido el modelo on-premise, que consiste en pagar por el licenciamiento del software y su implantación en las dependencias de la empresa. Sin embargo, recientemente han aparecido los servicios de Cloud Computing, que permiten hacer uso del software como un servicio (SaaS), pagando por uso. Se realizará un análisis sobre los servicios de nube, identificando los diferente tipos que existen (nube pública, privada o híbrida) con sus ventajas y desventajas, y se estudiará qué modelo es el más adecuado para la prueba de concepto así como para implementaciones futuras ACOTAR Y ESTABLECER UN ESCENARIO REALISTA T3 Se establecerá un escenario realista para la consecución del proyecto de acuerdo a las limitaciones y objetivos establecidos por la compañía. El escenario deberá tener la envergadura y complejidad suficientes para que permita obtener unos resultados realistas, escalar la solución en caso de una implantación final y global, y experimentar las capacidades de la tecnología Big Data IDENTIFICAR LA INFORMACIÓN QUE SE ENVIARÁ A LA PLATAFORMA Y LOS SISTEMAS INVOLUCRADOS T4 Se elaborará una primera lista del tipo de información que se enviará a la plataforma y las máquinas que intervendrán en el envío de la misma. Para ello se estudiará cómo están montados los servicios a monitorizar, identificando y analizando las diferentes plataformas de red que los constituyen como la red del cliente, una capa de acceso al servicio y la red

50 Definición del Proyecto ivpn, que es la red principal que transporta la mayor parte de los servicios y que contiene algunos de los nodos de red que aportarán información a la plataforma. Así podrán identificarse también los diferentes sistemas que gestionan y almacenan dicha información presentes en la red de gestión de la compañía ANALIZAR LOS PUNTOS CRÍTICOS DEL SERVICIO T5 Se analizará cómo son gestionados las incidencias de los servicios y los acuerdos de nivel de servicio del cliente escogido para identificar los puntos críticos. Esto permitirá establecer posibles métricas y alarmas que aporten información relevante para el servicio y que puedan implementarse en la herramienta, obteniendo resultados gráficos que prueben el funcionamiento de la aplicación y al mismo tiempo ayuden a mejorar la gestión de los servicios en la actualidad DETERMINAR LAS ALTERNATIVAS PARA EXTRAER Y ENVIAR LA INFORMACIÓN A LA PLATAFORMA T6 Se estudiarán las fuentes de información identificadas, cómo tratan la información, en qué formato transforman la información, qué hacen con la información, etc. Se analizará el flujo que sigue la información dentro de los sistemas de la empresa y los procesos en los que se encuentra involucrada. También se tratará con el proveedor de la plataforma los requisitos que deben cumplir los archivos, en cuanto a formatos, para que puedan ser procesados. Todo ello permitirá determinar los modos de extraer y enviar los datos a la aplicación

51 Definición del Proyecto IDENTIFICAR LAS NECESIDADES Y ACCIONES A REALIZAR T7 Se identificarán las necesidades y acciones técnicas necesarias para la realización de cada alternativa propuesta. En este punto, los responsables del proyecto harán una valoración del esfuerzo requerido para llevar a cabo cada una de las acciones, es decir, costes en desarrollos software, implementaciones, recursos disponibles, horas de trabajo, etc. También deberán considerar el impacto que causarían estas acciones sobre el rendimiento de las propias máquinas y sistemas, y de la red de BT. De esta valoración se obtendrá la planificación definitiva para el envío de la información, descartándose aquellas alternativas que resulten inviables. Se identificarán las comunicaciones que hay que establecer entre los diferentes sistemas y la plataforma Big Data para el trasvase de información, estableciéndose el escenario final para la extracción y envío de información REUNIONES PARA DESARROLLAR LA PLANIFICACIÓN FINAL T8 Se realizarán reuniones periódicas en las que se expondrá la situación del proyecto a las diferentes personas involucradas en él, esto es la planificación inicial para la extracción y envío de la información. En paralelo a la planificación del proyecto, se llevará a cabo el desarrollo técnico por lo que servirá para asignar las tareas identificadas, fruto de los estudios y análisis realizados, y conocer los resultados y avances experimentados, así como inconvenientes que vayan surgiendo y nuevas medidas que deban tomarse

52 Definición del Proyecto GESTIONAR LAS MEDIDAS DE SEGURIDAD PARA EL ENVÍO Y ALMACENAMIENTO DE INFORMACIÓN EN LA NUBE T9 Se analizarán los procedimientos que sigue la empresa en cuanto a medidas de seguridad sobre la información y se clasificarán los datos siguiendo esos procedimientos. Según esa clasificación se identificarán las medidas de seguridad que el proveedor de la herramienta y la nube deberán cumplir para el almacenamiento de la información en la nube. Para finalizar se tratarán estas medidas con el proveedor, obteniendo una respuesta con el soporte que ofrecen para cada medida. Estas condiciones de seguridad deberán acordarse de manera contractual entre las dos partes. Todas las tareas expuestas en la metodología estarán supervisadas en todo momento por el Director de Proyecto y otros responsables, que serán los encargados de dar el visto bueno a los resultados obtenidos y de tomar la última decisión en las labores de planificación y de gestión correspondientes. 3.3 PLANIFICACIÓN Y ESTIMACIÓN ECONÓMICA PLANIFICACIÓN TEMPORAL La duración del proyecto es de 15 semanas, desde el día 12 de Enero de 2015, en la semana 3, al día 24 de Abril de 2015, en la semana 17. El tiempo dedicado al desarrollo del proyecto será de 20 horas semanales, es decir, 300 horas en total. A continuación se muestra un cronograma con la planificación temporal de todas las tareas y subtareas mostradas en el apartado anterior:

53 Definición del Proyecto Figura 10. Planificación temporal PERFILES Y FUNCIONES DESEMPEÑADAS Para el desarrollo de este proyecto y el correcto desempeño de todas las tareas se requieren los siguientes perfiles profesionales: Consultor: este perfil se requiere para el estudio y planificación de la implantación de la plataforma Big Data para la monitorización a nivel de servicio de soluciones de cliente. Entre sus funciones destacan la búsqueda y recopilación de información, estudios, análisis de resultados, propuesta de soluciones y documentación del proyecto. Jefe de proyecto: este perfil se requiere para llevar a cabo la gestión que supone el desarrollo de un proyecto de estas características. Entre sus funciones destacan la realización de reuniones de seguimiento para que exista una comunicación entre el

54 Definición del Proyecto área técnica y el de planificación, exposición de resultados a los máximos responsables, seguimiento de los hitos a realizar y trato con el proveedor de la herramienta para mantenerle informado de la situación del proyecto y tratar los temas necesarios ESTIMACIÓN ECONÓMICA Para la estimación económica del proyecto se han tenido en cuenta las horas empleadas por cada perfil profesional en la consecución del mismo. El coste de la plataforma seleccionada es gratuito durante los 30 días ofrecidos por el proveedor para realizar pruebas y comprobar resultados, por lo que no hay costes adicionales. A continuación se muestra una tabla con el número de horas dedicadas por cada perfil profesional, sus tarifas y el coste total resultante: Perfil Horas Tarifa Coste Consultor Senior euros/hora ,00 euros Jefe de proyecto euros/hora 5.460,00 euros Total ,00 euros Tabla 1. Estimación económica

55 Capítulo 4 DESARROLLO DEL PROYECTO 4.1 ELECCIÓN DE LA PLATAFORMA BIG DATA En este apartado se determina la plataforma Big Data que se utilizará para el proyecto de monitorización extremo a extremo de servicios de cliente así como los requisitos que debe cumplir para su desarrollo. Con este motivo se realizó el estudio expuesto en el apartado Estado del Arte sobre algunos de los productos existentes en el mercado que implementan el Big Data, sus arquitecturas y funcionalidades, de forma que se tenga un conocimiento sobre las tendencias en el sector, las tecnologías o elementos que constituyen esas soluciones y las capacidades que ofrecen. Existen una serie de requisitos que deben definirse y que, en este caso, la plataforma ha de cumplir para que se logren los resultados esperados en la monitorización de los servicios. Además existen algunas limitaciones a las que hay que ajustarse. Teniendo esto en cuenta y con el estudio realizado, se podrá proponer con criterio una plataforma que se ajuste a las especificaciones y que presente las capacidades requeridas. Así, se exponen a continuación los requisitos definidos y las limitaciones a las que debe adaptarse la herramienta, la solución propuesta y los criterios seguidos para su elección REQUISITOS Y LIMITACIONES Los requisitos funcionales que debe cumplir la herramienta para alcanzar los objetivos propuestos para la monitorización de los servicios son los siguientes:

56 Módulo de recogida de datos y Data Streaming: Como ha podido comprobarse en el estudio realizado, hoy en día todas las soluciones del mercado presentan una capa de recogida de datos potente que posibilita la ingesta de datos procedentes de diferentes tecnologías sin tener que realizar un desarrollo importante, y que procesa datos tanto estructurados como semi-estructurados y no estructurados a gran velocidad. Otra de las funcionalidades que presentan las herramientas es la capacidad de analizar y operar los datos en tiempo real o data streaming gracias a la evolución de las tecnologías Big Data, ya que Hadoop no lo soportaba. Esto es muy importante ya que permitirá analizar los datos según se van incorporando a la plataforma y poder tener una visión a tiempo real de lo que ocurre en la red para una gestión lo más proactiva posible. Módulo de almacenamiento de los datos y eventos: módulo que permita tener un histórico de los datos y eventos que se han recogido, y de las métricas establecidas. De esta forma analizando y comparando con los datos recogidos en tiempo real se podrán detectar anomalías que permitirán definir nuevas alarmas que ayuden a detectar y solucionar problemas en la red, predecir posibles fallos y establecer patrones de comportamiento. Analítica visual potente: la plataforma debe presentar un interfaz visual potente que permita establecer relaciones entre los datos, alarmas, métricas y realizar operaciones sobre ellos de manera sencilla, siendo las consultas transparentes para el usuario y sin ningún conocimiento técnico. Deberá ser capaz de presentar los datos y resultados de forma amigable, permitiendo una analítica visual en tiempo real y potente con variedad de mapas, diagramas y tablas, y definir vistas personalizadas de las diferentes capas que forman el servicio, según el perfil del usuario que vaya a visualizar los datos (vistas de dashboard). A continuación se exponen las limitaciones o condiciones existentes para la implantación del sistema y la monitorización de los servicios. Será necesario tener esto en cuenta para

57 realizar una correcta planificación y gestión, y obtener los resultados esperados para este proyecto: El presupuesto para la implementación de la plataforma y la monitorización será cero. Por tanto, las condiciones de uso ofrecidas por los proveedores de las plataformas serán importantes para la elección final, esto incluye tiempo de uso, soporte ofrecido y, por supuesto, coste por uso. Recursos hardware escasos. Se prestará atención al modelo de uso ofrecido por los proveedores, esto es on-premise o nube, ya que no se disponen de servidores libres en la empresa que puedan ser utilizados para el almacenamiento de la información y tampoco hay presupuesto ni tiempo para adquirirlos. Recursos humanos limitados. Las labores técnicas se realizarán en modo best effort debido a la falta de tiempo de los técnicos de sistemas y la imposibilidad de contar con personal dedicado. Esto influirá considerablemente en la planificación ELECCIÓN DE LA PLATAFORMA Considerando las necesidades funcionales que deben cumplir las plataformas y teniendo conocimiento sobre sus arquitecturas y componentes tecnológicos, se muestra una tabla de comprobación (checklist) donde se expone si las plataformas cumplen o no con las especificaciones identificadas:

58 Proveedores Recogida de datos y Data Streaming Almacenamiento del dato/evento Analítica visual potente Logtrust SÍ SÍ SÍ Informatica SÍ SÍ NO Vitria SÍ NO SÍ Stratio SÍ SÍ SÍ Tabla 2. Tabla de comprobación de requisitos de la plataforma. Como puede observarse en la tabla mostrada, las plataformas de Vitria e Informatica no cumplen con todas las funcionalidades necesarias. Por un lado, IO Vitria no incluye un módulo de almacenamiento propio si no que ofrece la posibilidad de que el motor de análisis interactúe con plataformas externas de almacenamiento Big Data tipo Hadoop o un Datawarehouse, como indica la Figura 8. BT no cuenta con esta posibilidad para la prueba de concepto. Por otro lado, Vibe Data Stream de Informatica presenta un interfaz para la gestión y administración de la plataforma que permite controlar la transmisión de los datos, la incorporación de nuevas fuentes de información o de agentes recolectores de datos, pero no ofrece un interfaz gráfico que presente los datos y sus relaciones en mapas, diagramas o cuadros de mando para analizarlos visualmente en tiempo real, ni un interfaz capaz de operar con los datos, establecer métricas y relaciones de forma sencilla y transparente para el usuario. Por este motivo ambas soluciones quedan descartadas para la propuesta. Las condiciones de uso propuestas por los proveedores de las soluciones finales son las siguientes: LOGTRUST El coste de la prueba es cero

59 El almacenamiento de los datos y el uso de la plataforma es de 30 días. Software como servicio (SaaS) en la nube o en BT (on-premise). 3 jornadas de soporte técnico. Se requiere una máquina con plataforma de 64 bits, sistema operativo Ubuntu, 1GB de memoria, 32 GB de disco duro y 1 microprocesador. Estos son los recursos mínimos necesarios para instalar el relay, que forma parte del despliegue de la plataforma para el envío de información desde las fuentes. BT se encargará de la instalación y configuración del relay dentro de la red interna. BT se encargará de preparar y adaptar las fuentes de datos para enviarlos a la plataforma. BT se encargará de formatear la información para que pueda ser procesada. Logtrust se encargará de configurar la herramienta, generando vistas, gráficas, métricas y alarmas que se le indiquen. STRATIO Para la prueba no se cobrará ninguna licencia, independientemente del número de nodos (servidores) que se utilicen. La prueba estará acotada a 15 jornadas de trabajo máximo

60 El coste por jornada de los técnicos de Stratio se reducirá un 20% de la tarifa normal. Los módulos que se instalarán de la plataforma serán aquellos que sean necesarios para la consecución del proyecto. En principio el módulo de administración no será necesario. El desarrollo se realizará desde las instalaciones de Stratio por lo que será necesario una conexión VPN entre BT y Stratio para poder realizar las pruebas de conexión e ingestión. La infraestructura será proporcionada por BT, donde se implantará la plataforma (on-premise). Se necesitarán mínimo 4 servidores, recomendable 6 servidores, con las siguientes especificaciones: procesador E5 de 8 núcleos, 64 GB de memoria, 2 discos duros de 1TB, 2 interfaces de red de 1 Giga y no requiere sistema operativo. En base a estas condiciones y sabiendo que ambos productos cumplen las necesidades técnicas, se propondrá aquella plataforma que se ajuste mejor a las condiciones expuestas anteriormente. Logtrust ofrece almacenamiento de los datos en la nube por lo que no se necesita hardware, que es una de las limitaciones. Al mismo tiempo no cobran nigún licenciamiento ni jornadas de trabajo (ofrecen 3 jornadas gratuitas para la configuración de la herramienta), ajustándose al presupuesto, que es cero. Sin embargo implicará mayor carga de trabajo para BT, que deberá encargarse de adaptar las fuentes de datos, enviar la información, establecer las conexiones, instalar y configurar el relay, etc. Estas tareas se intentarán llevar a cabo de la manera más eficiente posible al ser realizadas en modo best effort, otro de los impedimentos que existe. A pesar de esto último, la herramienta propuesta para

61 realizar la monitorización de servicios será Logtrust, ya que prima el presupuesto y los recursos físicos disponibles. No obstante, para implementaciones futuras, se tendrá en consideración la solución de Stratio como posible plataforma. 4.2 MODELO DE USO DE LA PLATAFORMA Se determinará el modelo de uso de la plataforma Logtrust de acuerdo a las condiciones existentes. Se realizará un análisis sobre los servicios de nube, identificando los diferentes tipos que existen (nube pública, privada o híbrida) con sus ventajas y desventajas, se establecerá una comparativa entre el modelo de nube y el modelo tradicional on-premise, y se estudiará qué modelo se ajustaría mejor a las características de una plataforma Big Data con las ventajas y desventajas que supondrían para la empresa en términos económicos, administrativos, de gestión, etc CLOUD COMPUTING En la actualidad, la cantidad de datos que manejan las empresas está creciendo de forma desmesurada. Cada vez se recopila mayor cantidad de información de todo tipo con el objetivo de atraer nuevos clientes y de proporcionar el mejor servicio posible. Sin embargo toda esta información ha de almacenarse en algún sitio y el hardware, además de ser costoso, implica tener que mantenerlo, un consumo energético elevado, ocupación del espacio físico, etc. Por otro lado, la implantación de nuevas aplicaciones para el uso interno de la empresa conlleva altos costes de licencia y equipos de TI dedicados a su administración y gestión. Por esto y otros motivos está de moda el Cloud Computing

62 Los servicios de nube permiten, entre otros servicios, almacenar información y alojar sitios web y aplicaciones SaaS (Software as a Service) en centros externos de almacenamiento y procesamiento de datos. Por este motivo están teniendo una gran repercusión y siendo ampliamente utilizados en entornos empresariales por todos los beneficios que aportan. Sin embargo todavía existe una cierta resistencia a la utilización de estos servicios por parte de las organizaciones debido a la preocupación de que datos sensibles, tanto internos como de clientes, estén en manos de terceros por motivos de seguridad. En la prueba de concepto, el almacenamiento de los datos y de la aplicación a utilizar tendrá lugar en la infraestructura de un proveedor de nube, lo que permitirá a la empresa experimentar los beneficios e inconvenientes derivados de su utilización e identificar los aspectos a tener a cuenta en los acuerdos de nivel de servicio. Será necesario elaborar una lista con los requisitos que debe cumplir el proveedor, en materia de seguridad, de acuerdo a las normas de actuación de BT para que se puedan enviar los datos al exterior, como se verá más adelante en otro capítulo. Esta experiencia servirá como referencia para futuras iniciativas similares que se quieran llevar a cabo y que puedan requerir la utilización de este tipo de servicios TIPOS DE NUBE Existen tres tipos de Nube en función del uso que se haga de los recursos necesarios para proporcionar el servicio: pública, privada e híbrida. En este apartado se explicará en qué consiste cada una y en qué se diferencian, ventajas e inconvenientes. Es importante tener esto claro para ser capaces de decidir cuál sería la mejor opción si se decidiese abrir una línea de negocio en el futuro alrededor de la solución implementada en la prueba. Los tipos de nube y sus características son las siguientes (8): Nube pública: la infraestructura o las aplicaciones del cliente son alojadas por un proveedor de servicio de nube en las instalaciones del proveedor. El cliente accede

63 a los servicios contratados por Internet y no tiene ningún control ni visibilidad sobre el lugar donde se alojan los servicios. La característica fundamental que lo diferencia de la nube privada es que los recursos y la infraestructura es compartida por todos los clientes pero sus aplicaciones están separadas lógicamente de manera que solo acceden a ellas los usuarios correspondientes. Nube pública Ventajas Sencillez y eficiencia. Bajo coste Reducción del tiempo Sin mantenimiento Desventajas Falta de control Falta de inversión Baja velocidad Percepción de menor seguridad Tabla 3. Características de la nube pública. Nube privada: los servicios de la nube se implementan sobre infraestructuras y recursos dedicados exclusivamente al cliente que los contrata. Estos recursos son propiedad del cliente, servidores, discos de almacenamiento, etc. Puede residir tanto en las instalaciones del cliente (on-premise) como fuera de ellas (off-premise, externalización en forma de servicios gestionados). Este modelo permite a las empresas obtener un mejor partido de la infraestructura y un control total de sus sistemas, aunque implica mayor coste que la nube pública (hardware, mantenimiento, actualizaciones, etc)

64 Nube privada Ventajas Mayor control Mayor seguridad Mayor rendimiento Posibilidad de personalización Desventajas Mayor coste Mantenimiento Límite de capacidad Tabla 4. Características de la nube privada. El modelo de nube privada es similar al modelo on-premise, que se comentará a continuación, con la diferencia de que se hace uso del software como servicio en lugar de adquirir las licencias y estar instalado en los equipos de los usuarios. Nube híbrida: como su nombre indica es una combinación entre la nube pública y privada de manera que puedes implementar parte de las aplicaciones en la nube pública y dejar las aplicaciones más críticas, que necesitan un mayor control, en la nube privada. El gran reto de la nube híbrida es que pueda funcionar en entornos multiplataforma para que exista una interacción entre ambos entornos (público y privado). Su implantación todavía no es total por la complejidad de comunicar los dos entornos ON-PREMISE VS ON-CLOUD Logtrust ofrece la posibilidad de un modelo on-premise o de nube pública para la utilización de su plataforma. El modelo on-premise es el modelo tradicional en el que la empresa adquiere las licencias correspondientes para el uso del sistema y lo integra en su propia infraestructura junto con los datos, es la forma habitual de implantar un software. En el modelo de nube se estaría haciendo uso del software como un servicio por lo que se pagaría por uso y recursos en lugar de adquirir licencias, y la aplicación podría integrarse tanto en las instalaciones propias como en las del proveedor. Como se ha comentado

65 anteriormente, para la prueba de concepto se elegirá el modelo de nube pública alojando la aplicación fuera de BT, en las infraestructuras de Amazon, y accediendo a ella por Internet a través de un navegador web. Es importante comentar que la ubicación geográfica de los datos será Irlanda ya que, como se verá en otro capítulo, es un requisito indispensable para el desarrollo de la prueba debido a los protocolos de seguridad que sigue la compañía para garantizar la integridad y confidencialidad de la información. La localización geográfica de los datos es uno de los aspectos más importantes a tener en cuenta en estas situaciones por la soberanía y privacidad de los datos, ya que estarán sujetos a las jurisdicciones del país en el que se encuentren y, dependiendo del país, pueden variar más o menos. Por tanto para el cliente es importante tener conocimiento de las normas y leyes que se aplicarán sobre los datos para tenerlos controlados y aplicar las medidas correspondientes. El principal motivo para la elección de este modelo de uso es que no requiere invertir en hardware, por tanto al ser una prueba de concepto a coste cero y no disponer de máquinas libres se hace necesaria su elección. Por otro lado, si la empresa hubiera decidido invertir en servidores para el proyecto, se habría perdido un tiempo considerable, de varios días, desde la compra hasta su uso debido a los procedimientos que se siguen ya que es necesario dar el visto bueno a la inversión, declarar el gasto, recibir el producto, revisarlo, instalarlo, etc. Esto hubiera impedido concluir la prueba en el plazo determinado. La nube pública te permite evitar todo este proceso. A continuación se muestra una tabla en la que se indican las principales diferencias entre los dos modelos, con ventajas y desventajas de cada uno (9):

66 On-Premise La implementación lleva tiempo, equipo y personal. Requiere compra y mantenimiento de servidores propios. Inversión inicial alta (licencias), pero el coste de mantenimiento a largo plazo es menor. On-Cloud Implementación rápida. No requiere servidores propios. Pago mensual por uso que incluye los costes de instalación, el mantenimiento y la infraestructura. Recursos tangibles propiedad del cliente. Recursos intangibles, propiedad del proveedor. Actualización lenta gestionada por el cliente. Seguridad gestionada por el cliente. Acceso a los servidores, administración y backup en la empresa. No requiere acceso a internet. Baja escalabilidad. Actualización rápida gestionada por el proveedor. Seguridad gestionada por el proveedor. No hay acceso físico a servidores, almacenamiento o backup. Requiere conexión a internet. Accesible en cualquier lugar, a cualquier hora y desde cualquier dispositivo con conexión. Alta escalabilidad. Tabla 5. Comparativa on-premise y on-cloud. Hay que aclarar que en esta comparativa nos estamos refiriendo al modelo de nube pública

67 4.2.4 CONDICIONES DE USO Y LICENCIAMIENTO Para la prueba de concepto, con el modelo de nube pública, el proveedor permite disponer de la aplicación durante un mes a coste cero para promocionarla por la compañía y mostrar los resultados alcanzados. En caso de hacer uso de la herramienta en un futuro, el coste dependería del volumen de datos almacenados en la plataforma y del tiempo que estos estuvieran en la nube. Señalar que el modelo de pago no se corresponde con el modelo típico que sería pago por el tiempo de uso de los recursos utilizados. En caso de querer hacer uso del modelo on-premise, montando la plataforma en las dependencias de BT con su infraestructura, el licenciamiento consistiría en el volumen de información que se almacenase en el sistema, ya que el tiempo en que estuvieran almacenados los datos dependería de la empresa IMPLEMENTACIONES FUTURAS Dadas las limitaciones existentes la mejor opción para el desarrollo de la prueba era el uso de la nube pública ya que, como se ha explicado, no se disponía de hardware. Por ello los otros modelos de implantación quedaban descartados. Sin embargo, en el caso de implantar definitivamente la herramienta para monitorizar y obtener información relevante de todos los servicios de todos los clientes, será necesario analizar las características expuestas de los diferentes modelos y las limitaciones y necesidades de la compañía para poder decantarse por el más adecuado. Atendiendo a estos aspectos, la nube pública posee algunas características principales que hacen que sea una buena opción para implantar este tipo de entornos:

68 Alta escalabilidad. La nube pública permite hacer una implantación gradual y menos radical, incorporando servicios a la plataforma poco a poco y a medida que los clientes van contratando nuevos. Además es difícil hacer una estimación del volumen de datos actual por lo que sería complicado determinar los recursos necesarios para llevarlo a cabo y planificar los costes, en caso de querer optar por la nube interna. No requiere inversión inicial alta. A día de hoy no se considera una prioridad para la empresa a corto plazo, ya que supondría un gasto inicial grande la compra de equipos y las tareas de administración y gestión. Sin embargo a largo plazo, se considera que es una solución que va a ser necesaria implantar para ser competitivos en el mercado y que puede aportar muchos beneficios. Al mismo tiempo se obtendrían otros beneficios como el acceso a los datos de los servicios desde cualquier lugar y con cualquier dispositivo con conexión a Internet, sin necesidad de acceder a sistemas internos de la empresa en los que la información se encuentra segmentada y sin ofrecer una visión integral. Además, al no ser una aplicación crítica para la empresa, no se necesita alta velocidad ni tiempos de respuesta bajos de la aplicación. Depende del proveedor de servicios de internet. Aunque no tengamos control sobre los datos, a la hora de contratar el servicio de nube se especificarán las condiciones de seguridad que debe cumplir el proveedor. Esto es un paso muy importante para asegurar que los datos se encuentran en un entorno seguro, que cumple con las normas de actuación de la empresa. Sin embargo, a pesar de todas estas ventajas que proporciona la nube pública para una implantación de este estilo, presenta un inconveniente importante que va en contra de las

69 características o modo de funcionamiento de las tecnologías Big Data. Este inconveniente es la virtualización. El uso de la nube pública implicaría desplegar la plataforma en un entorno virtualizado, es decir, que se estaría haciendo un uso compartido de los recursos de las máquinas físicas. De esta forma no se estaría exprimiendo al máximo el rendimiento de los recursos de la máquina, como puede ser la memoria, disco, procesamiento, etc, que es precisamente lo que hacen las tecnologías Big Data. Además puede resultar un poco más complicada la implantación. Por otro lado, una de las características de los entornos Big Data, es que los principales frameworks como Hadoop o Spark se ejecutan en lo que se denomina commodity hardware (10), es decir, en servidores asequibles económicamente que no necesitan demasiados recursos. Por tanto, la inversión en hardware no sería tan grande como la que se realizaría con sistemas de almacenamiento tradicionales como Teradata o Exadata. Con todo ello la mejor opción para el despliegue de una plataforma Big Data sería dentro de la propia infraestructura de la empresa o lo que se conoce como nube privada (offpremise). Además no habría ningún problema de escalabilidad ya que conforme aumenta el volumen de datos, se añaden más nodos. Por otra parte, las medidas de seguridad para la protección de la información estarían implementadas y gestionadas por la empresa, con la seguridad de que sólo el personal interno maneja y tiene acceso a los datos. 4.3 ACOTACIÓN DEL PROYECTO Se acotará el proyecto estableciendo un escenario realista para la consecución del mismo de acuerdo a las limitaciones y objetivos establecidos. El alcance deberá tener una envergadura suficiente para poder escalar la solución en caso de que BT decida abrir una

70 línea de negocio en torno al proyecto y aplicarlo a todos sus clientes y servicios contratados en toda la geografía. Por tanto se identificarán los actores que intervendrán, en este caso un cliente de la empresa que tenga contratado algún servicio, el servicio o servicios a monitorizar y los elementos que forman parte del servicio de los que se obtendrá la información necesaria. Así, para la elección del cliente cuyos servicios serán monitorizados, deberán identificarse una serie de criterios que permitan sacar el máximo partido a las capacidades de la tecnología con que se pretende realizar el proyecto y cumplir los objetivos marcados por BT. De esta manera se podrá tener una idea lo más clara posible de las ventajas y el valor añadido que se piensa que puede aportar la tecnología Big Data a la monitorización de red con enfoque de servicio y, a su vez, mejorar deficiencias presentes en la monitorización de los servicios de algún cliente. Las características identificadas que deberá reunir el cliente para la prueba son las siguientes: Debe ser un cliente importante que tenga varios servicios contratados por toda la geografía española. Este escenario es el más adecuado en caso de que se decida escalar el proyecto y llevarlo a cabo en clientes con varios servicios en todo el territorio español. Además, la variedad de servicios permitirá contar con mayor variedad de fuentes de datos y, por tanto, con más variedad de información, que es precisamente uno de los valores del Big Data. Cliente con servicios poco monitorizados en la actualidad o que presenten deficiencias en la monitorización. Cliente con acuerdos de nivel de servicio estrictos, que sean complicados de cumplir, que requieran prioridad a la hora de solventar problemas en la red y un alto grado de proactividad. Con la iniciativa se pretende mejorar, entre otras cosas,

71 la capacidad de anticiparse a fallos del servicio experimentados por los usuarios, por lo que convendría escoger un cliente de este perfil. De esta manera se pretende cumplir con estos acuerdos y evitar penalizaciones económicas, algo que es complicado y supone un problema para la empresa, mejorando la rentabilidad. Cliente que proporcione a BT una alta rentabilidad en el negocio. Por otro lado, los elementos que participarán en el proyecto y el tipo de información que manejará la plataforma Big Data será la siguiente: Elementos de red. Elementos de red desplegados en las dependencias del cliente. Sistemas de gestión de alarmas de la red de gestión de BT. Información de cliente de la plataforma CRM (Customer Relationship Management), contenida en los sistemas internos BT. Información correlada de alarmas y logs de los elementos involucrados en la cadena de elementos que componen los servicios. De esta forma se busca contar con información variada, de diferentes formatos y contextos, que ofrezcan una visión integral de los servicios relacionando información de negocio, como es la que se obtiene de las plataformas de información de clientes (CRM), con información de las plataformas de red. Esta lista, es sólo una lista general. Las máquinas y sistemas concretos que participarán enviando información a la plataforma y el tipo de información a enviar, se identificarán en

72 el siguiente apartado. Para ello, como se ha explicado en la metodología, es necesario conocer las diferentes plataformas que integran los servicios de datos y voz y su topología. Finalmente, como resultado de estas pautas establecidas, los responsables decidieron que el mejor cliente para realizar la prueba de concepto fuese el Ministerio de Administraciones Públicas que posee contratados los servicios de datos y de voz sobre ip a lo largo de todo el territorio nacional. Además se decidió que, para no sobrepasar la envergadura del proyecto, la monitorización se limitaría a los servicios de datos y voz de una provincia en concreto. La provincia elegida fue Valladolid, con una Delegación de Gobierno, ya que se trata de una provincia importante para el cliente y además se estaban registrando varias incidencias en los servicios. De esta manera se limita la cantidad de información y el número de fuentes de datos pero no afecta a la variedad, de forma que escalar la solución al resto de provincias y al resto de clientes resulta más sencillo y, al mismo tiempo, se busca mejorar la capacidad de prevenir, detectar y solucionar problemas en esa localización. 4.4 IDENTIFICACIÓN DE LOS ELEMENTOS QUE PARTICIPAN EN EL ENTORNO DE DESARROLLO Para llegar a los resultados esperados por la empresa será necesario conocer las plataformas que constituyen los servicios a monitorizar, qué elementos intervienen en las comunicaciones y en todas las capas que forman el servicio, qué información está siendo generada por estas máquinas y en qué sistemas está siendo almacenada o monitorizada dicha información. Esto es imprescindible para elaborar una primera lista a alto nivel de las máquinas físicas o sistemas que participarán en la prueba de concepto actuando como fuentes de datos o interviniendo en el proceso de envío, junto con la información que se enviará a la plataforma que permitirá generar métricas y alarmas obteniendo información relevante para el negocio y para la gestión de los servicios, mostrada sobre la interfaz visual de la herramienta

73 Para ello se llevó a cabo un estudio sobre los servicios: capas que los forman y en qué consisten a nivel de topología, conexiones y elementos que las integran. A continuación se muestra un esquema general de estas capas o redes: Figura 11. Esquema general de las plataformas de red. Como se ve en la figura cada servicio está soportado por una red principal, una capa para acceder al servicio por parte del cliente desde sus dependencias y la red del cliente. Por otro lado, desde la red de gestión de BT se gestionan y monitorizan los servicios con diferentes sistemas. A continuación se analizan cada una de estas redes para identificar los elementos comentados anteriormente y la conexión entre las capas

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