Big Data genera ahorros en las cuentas de T-Mobile‏

Al cambiar a un nuevo almacenamiento de datos basado en Hadoop 2.0 del proveedor RainStor, T-Mobile ha sido capaz de aumentar drásticamente la velocidad de sus consultas de datos, mientras ha reducido considerablemente el tamaño físico de la infraestructura de almacenamiento.

Como resultado de los cambios, el operador de telefonía móvil puede ahora identificar más rápidamente y, por lo tanto, solucionar también más rápidamente problemas de redes y dispositivos, mejorando la experiencia del cliente y maximizando sus inversiones en la actualización de su red, dice Art Popp, arquitecto principal de T-Mobile Estados Unidos.

RainStor anunció formalmente la disponibilidad de su Archive Application para Hadoop 2.0, dirigido a los sectores de las telecomunicaciones y la banca. El ingrediente secreto de RainStor es la compresión masiva, que permite el almacenamiento mucho más eficiente de datos en bruto para su uso en la realización de consultas que ayuden a los operadores de telecomunicaciones, tales como T-Mobile, a evaluar donde sus clientes están teniendo problemas.

“Almacenamos todos los datos de uso del cliente y mantenemos un registro de todos los sitios que navega, y cada destino desde el cual el usuario manda mensajes de texto en un almacenaje de datos enorme para luego poder ejecutar estadísticas sobre ellos y hacer consultas complejas, tales como la determinación de qué teléfonos son de bajo rendimiento en las zonas rurales”, dice Popp a Light Reading.

El almacenamiento de ese volumen de datos ha requerido una infraestructura física masiva: T-Mobile ha estado utilizando dispositivos de IBM de almacenamiento de datos Netezza para almacenar 15.000 millones de filas de datos al día en 30 racks. A través de su nueva plataforma de almacenamiento de datos basado en Hadoop 2.0 —una plataforma de software de código abierto para el almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos— y el Archive Application de RainStor, T-Mobile va a ser capaz de almacenar 500.000 millones de filas de datos a la vez en sólo ocho racks.

Después de ejecutar de forma masiva sistemas de computación en paralelo desde 2006, T-Mobile estaba buscando maneras menos costosas para ampliar su capacidad y encontró que los sistemas basados ​​en Hadoop eran menos de la mitad del costo de los IBM Netezzas, dice Popp.

El operador desplegó su primera infraestructura Hadoop en abril de 2013. Pero mirando a las necesidades para el lanzamiento LTE, el equipo de Popp empezó a buscar opciones de compresión de datos, encontrando así a RainStor.

“Nos dimos cuenta de que con nuestra infraestructura actual que sólo seríamos capaces de [almacenar y analizar] 30-60 días de datos y queríamos más, si era posible”, dice Popp. Después de una larga prueba de concepto con RainStor, procesando lo que él llama las 30 preguntas más duras contra los 7.000 millones de filas de datos, T-Mobile vio que RainStor corría “el doble de rápido en todas las circunstancias y, a veces hasta 13 veces más rápido”.

Además de otras características, Popp dice, “un rendimiento real de 2X que nos ahorra dos millones de dólares en equipos. Era una venta fácil”.

Ser capaz de analizar los datos de los clientes de forma rápida ahorra dinero a T-Mobile al permitirle resolver problemas sin estar constantemente añadiendo costosa infraestructura para mejorar la cobertura, ya que sucede que algunos problemas no están relacionados con ella.

Popp compartió un par de ejemplos: T-Mobile fue capaz de determinar dónde los iPhone 5 mostraban peor rendimiento que los dispositivos Android basándose en datos de los clientes, y luego llevaron a cabo intensivas pruebas para determinar la causa del problema y así poder arreglarlo. Ese proceso puede ayudar a prevenir que los usuarios con iPhone 5 abandonen el barco.

Su equipo también fue capaz de identificar un área de cobertura LTE en el que estaban atrapados un número insólitamente alto de los teléfonos de modo dual 3G.

“Sabemos que esto molesta a los clientes y sabemos que ellos nunca nos llamarán para dejárnoslo saber”, dice Popp. “Es una cosa sutil de ingeniería RF que tenemos que arreglar, pero puede que no sepamos de su existencia. Los sistemas de analytics pueden revelar alguna sutileza que está más allá de las quejas que se reciben en atención al cliente, y esto nos ayuda.”

Ser capaz de utilizar grandes volúmenes de datos de esta manera se traduce en el balance final de T-Mobile de varias maneras. La primera de ellas —y más evidente— es en la retención de clientes. Pero la segunda es la posibilidad de retrasar inversiones en la red, incluso si es sólo por unos meses o unos trimestres.

Hubo un momento en que la respuesta a la mayoría de los problemas era sobre desarrollar la infraestructura, dice Popp, pero esos días han terminado. No importa cuanta capacidad o espectro se ponga a disposición del usuario, porque los consumidores siempre encuentran formas de consumirla  a través de sus teléfonos inteligentes.

Como señala, el uso no se nivelará hasta que los casi 50 millones de clientes de la compañía “puedan ver vídeos de Netflix durante seis horas al día” en sus dispositivos móviles.

RainStor ha desarrollado específicamente su sistema de compresión para los almacenes de datos estables, como los de las telecomunicaciones y la banca, que son generados por máquinas y no cambian mucho, dice Marcos Cusack, arquitecto en jefe de la compañía.

“Lo que estamos aportando es la compresión, la seguridad, la consulta y el ciclo de vida de gestión de datos especializado y las capacidades de gobernanza específicos a los datos de registro de las compañías de telecomunicaciones”, concluye.

“Copyright LightReading © 2014, Publicado originalmente en www.lightreading.com. Traducido y reproducido por TeleSemana con autorización.”

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Carol Wilson es editora de LightReading. Anteriormente fue editora del TM Forum para quien contribuyó artículos y reportes de investigación.

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