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Siete proyectos Open Source que triunfan en las grandes empresas

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Tras ser poco menos que demonizado durante años por la gran industria tecnológica, la irrupción de fenómenos como el cloud computing, Big Data, machine learning o IA, ha convertido el software libre en la gran tendencia a seguir en el panorama empresarial. Compañías como Microsoft, que hace menos de diez años consideraban el open-source como un enemigo a batir, se han convertido en el último lustro en grandes defensores de la causa, sumando esfuerzos a todo tipo de proyectos.

¿Pero de qué proyectos hablamos? ¿En qué consiste ese software libre que de repente se ha convertido en el “ojito derecho” de la industria? Aunque a muchos les gustaría que fuese de otra manera, no se trata tanto de aplicaciones “de escritorio”, sino de grandes proyectos pensados para mejorar la gestión IT de las empresas, facilitando tareas complejas como el despliegue de aplicaciones, el análisis de datos o la comunicación distribuida. En MCPRO os hablamos de los que probablemente sean los siete más interesante en este panorama.

Docker

Docker es un proyecto open-source que ha marcado un antes y un después en el mundo de los contenedores. Lo que hace es automatizar la instalación de aplicaciones dentro de contenedores de software, proporcionando una capa de virtualización que permite trabajar con esas aplicaciones en múltiples sistemas operativos.

Hablamos por lo tanto de una herramienta que puede empaquetar cualquier aplicación y sus dependencias en un contenedor virtual que se puede posteriormente, ejecutar en cualquier servidor. De esta forma las empresas ganan en flexibilidad y portabilidad en sus aplicaciones, ya sea en instalaciones físicas, cloud pública, cloud privada, etc.

Kubernetes

Seguimos con los contenedores. Kubernetes, del griego piloto o timonel, es un sistema open source diseñado para automatizar el despliegue y la gestión de aplicaciones en contenedores. Publicado originalmente por Google en 2014, su gestión depende en estos momentos de la Cloud Native Computing Foundation. Entre sus principales características destaca su soporte para diferentes ambientes de ejecución de contenedores, como puede ser Docker.

La amplia aceptación del proyecto y la simplificación de operaciones que supone en escenarios DevOps, ha conseguido que empresas como Pivotal, Red Hat, OpenShift o IBM se encuentren entre los patrocinadores del proyecto. Mención aparte merece Oracle, que en 2017 se convirtió en la mayor organización que ha utilizado Kubernetes como parte de su estrategia de negocio, en este caso como instalador de su Oracle Cloud Infrastructure.

Hyperledger

Hyperledger es uno de los proyectos más interesantes en el mundo del blockchain. Nacido en 2015 en el seno de la Linux Foundation, se compone de un framework y un amplio conjunto de herramientas que permiten a cualquier empresa poner en marcha su propia plataforma, además de muchos otros proyectos relacionados con la popular cadena de bloques.

Por otro lado, el objetivo más ambicioso de Hyperledger es servir como espacio de colaboración e innovación entre distintas empresas, contando para ello con la potencia distribuida y verificada que proporciona esta tecnología. Entre los impulsores de este proyecto se encuentran compañías como IBM, Intel, Cisco, JPMorgan, o Fujitsu. Por otro lado, compañías como la propia IBM, Oracle, SAP o HPE ya han utilizado Hyperledger para crear sus propias plataformas.

TensorFlow

Muchas de las empresas que afirman incorporar machine learning como parte de las características de su solución comercial, lo hacen sirviéndose del proyecto open-source TensorFlow.

Nacido en las entrañas de Google y conocido en su primera etapa como DistBelief, el proyecto se basa en una serie de librerías que utilizan un sistema de aprendizaje automático basado en redes neuronales de aprendizaje profundo. Pese a que en su primera etapa se mantuvo como software propietario, en 2015 fue liberado como software de código abierto.

Una de las características más interesantes de este desarrollo es que se puede utilizar de forma simultánea en distintas CPUs y GPUs, con extensiones opcionales de CUDA para proyectos concretos.

Apache Hadoop

Hadoop se ha convertido en el software de referencia cuando hablamos de Big Data. En estos momentos es la plataforma más popular para el procesamiento de datos distribuidos.

Entre sus características destaca por su capacidad para procesar enormes conjuntos de datos, tanto de información estructurada como no estructurada. Además es muy útil a la hora de por ejemplo “romper” y replicar grandes nodos de datos y trasladarlos para su procesamiento y refinado a otro servidor o sistema de procesamiento local.

La capacidades de Hadoop se complementan con otros desarrollos de la propia Apache, como son Apache Cassandra, Apache Pig, o Apache Spark.

MongoDB

MongoDB se presenta como un sistema de bases de datos NoSQL orientado a docoumento de código abierto.

En lugar de guardar los datos en tablas, tal y como se hace en las bases de datos relacionales, MongoDB guarda estructuras de datos BSON (una especificación similar a JSON) con un esquema dinámico, haciendo que la integración de los datos en ciertas aplicaciones sea más fácil y rápida.

Además de su uso interno en compañías de todos los tamaños (KPMG, Square Enix, Telefónica, etc.) su uso también está recomendado para encarar proyectos de Big Data.

Vault

Para el último de los proyectos open-source de nuestro artículo hemos apostado por la seguridad. En este caso os hablamos de Vault, una herramienta que encripta los datos mientras se encuentran “en tránsito”, y está pensada para ser compliance con regulaciones como GDPR.

Una de sus claves es que los datos son cifrados antes de ser escritos físicamente sobre el almacenamiento persistente, lo cual añade una capa de seguridad extra en el caso de que un disco o un servidor haya visto comprometida su seguridad.

Periodista tecnológico con más de una década de experiencia en el sector. Editor de MuyComputerPro y coordinador de MuySeguridad, la publicación de seguridad informática de referencia.

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