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Preguntas y respuestas de LEAP: cómo el análisis de datos basado en la nube acelera la producción creativa

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En esta entrevista con Aidan Taub, director de sistemas y tecnología de LEAP, una agencia de servicios creativos líder en el Reino Unido, aprenderá cómo Qumulo permitió su cambio a la analítica de datos basada en la nube y cómo eso, a su vez, está permitiendo una eficiencia nuevos modelos de trabajo, más flexibilidad y una producción más rápida, así como información sobre cómo hacerlo.

Qumulo: describa la estrategia de su organización para transferir datos a análisis de datos basados ​​en la nube. ¿Cuándo comenzó el proceso y cuáles fueron los principales impulsores? ¿Qué tipo de análisis está haciendo en la nube?

Aidan Taub: El éxito de nuestro flujo de trabajo creativo depende en gran medida de nuestra capacidad para acceder al análisis de datos en la nube. Como agencia de servicios creativos, tenemos una red global de cientos de artistas, diseñadores y editores de gráficos en movimiento que trabajan de forma remota, por lo que necesitamos aprovechar la nube para colaborar de manera eficiente y segura en proyectos creativos. Sin el análisis de datos basado en la nube, nuestro proceso de producción se detendría.

Cuando mudamos las ubicaciones de las oficinas en 2019, nos brindó la oportunidad perfecta para revisar nuestra infraestructura de datos heredada y trasladar nuestro análisis de datos a la nube. Los datos de archivo de LEAP se distribuían anteriormente en una amplia gama de sistemas de almacenamiento heredados dispares, y nuestros administradores de datos requerían una gran cantidad de mano de obra para administrar y ubicar los datos en diferentes puntos del flujo de trabajo. 

Cuando buscamos soluciones, la extensibilidad de la nube era un requisito clave del proyecto. Necesitábamos tener un control total sobre nuestros datos, con todo en el mismo lugar y la capacidad de responder instantáneamente a condiciones que cambian rápidamente. LEAP fue con Qumuloplataforma de datos de archivos porque tenía soluciones creadas específicamente para administrar grandes volúmenes de datos no estructurados en el entorno de la nube. 

Nuestros análisis nos permiten ver cuántos clientes están conectados, quién usa la mayor cantidad de ancho de banda y dónde está creciendo rápidamente el sistema. 

Uno de los principales impulsores para cambiar a la analítica basada en la nube fue obtener una mejor visibilidad del rendimiento en toda la empresa y equilibrar las necesidades. Nuestro equipo de TI sabe cuándo llegan archivos grandes al servidor y puede asignar capacidad y acelerar el acceso a los archivos para esa operación sin afectar a ningún otro departamento. Podemos ver exactamente lo que está pasando.

Qumulo: ¿Cómo se compara la analítica de datos basada en la nube con la BI / analítica tradicional? ¿Cuáles son las principales diferencias?

Aidan Taub: La nube permite la escalabilidad que necesitamos para cargas de trabajo de alta computación. A medida que el mundo continúa digitalizándolo todo, las organizaciones deben poder construir con datos de archivos a escala exponencial. Cuando tiene una gran cantidad de datos pesados ​​no estructurados, como los videos, las imágenes y el audio que manejamos en LEAP, nunca se sabe qué tan grande será el próximo trabajo, por lo que es posible que necesite la capacidad informática para administrar petabytes de datos a la vez, y la visibilidad para equilibrar la capacidad y el rendimiento en cualquier momento. 

La analítica tradicional simplemente no escala como lo hace la nube. La nube le permite poner en marcha rápidamente un servidor, crear una base de datos o una aplicación que capture nuevas entradas y crear nuevos clústeres en un abrir y cerrar de ojos. Puede crear la infraestructura de análisis que necesita en un chasquido de sus dedos con la nube en lugar de comprar una tonelada de servidores y hacer que su equipo de TI los instale y mantenga. 

Cuando se produjo la pandemia de COVID por primera vez, LEAP pudo implementar sin problemas un cambio al trabajo remoto porque teníamos nuestro sistema configurado en la nube. 

Aunque nunca pudimos haber previsto la pandemia cuando originalmente nos mudamos a la nube, nuestra capacidad para reflejar los datos en la nube resultó ser vital. Mediante el uso de análisis de datos basados ​​en la nube, hemos podido brindar continuidad comercial y mantener flujos de trabajo eficientes.

La nube también pone información rápida y accesible al alcance de la mano. Tenemos una fuerza laboral distribuida, lo que significa que necesitamos tener acceso a análisis de datos en tiempo real desde cualquier lugar y en cualquier momento. Tenemos a todos nuestros equipos trabajando en la misma plataforma de datos al mismo tiempo, en lugar de soluciones separadas para cada departamento.

Qumulo: ¿Cuáles son algunos de los desafíos clave para trasladar el análisis de datos a la nube y cómo se pueden abordar en relación con la tecnología, la arquitectura, las personas / habilidades o los procesos, por ejemplo?

Aidan Taub: Es intimidante cambiar de proveedor de servicios. Para muchos líderes de TI, lo más difícil que harán es navegar por el camino hacia la nube, pero no tiene por qué ser así si eligen las soluciones adecuadas. 

Al migrar el análisis de datos a la nube, los líderes de TI a menudo comienzan con el "levantamiento y el cambio" o trasladar las operaciones existentes a la nube. A menudo, esto significa rediseñar aplicaciones y sistemas para rediseñarlos para la nube. Afortunadamente, Qumulo nos ayudó a cambiar todos nuestros datos sin la necesidad de volver a factorizar las aplicaciones para la nube. 

Recomendaría encontrar una solución que simplifique la replicación y extracción de datos en múltiples entornos, ya sea local o en la nube, y hacer que la ubicación no sea un problema.

La seguridad también es una prioridad cada vez que transfiere datos valiosos de su empresa de un centro de datos privado. LEAP aprovecha una red global de trabajadores que incluye talentos independientes, lo que significa que teníamos que asegurarnos de que nuestros datos estuvieran protegidos en una nube a la que acceden los usuarios internos y externos. 

Finalmente, el presupuesto siempre es una preocupación. La arquitectura de datos única para todos puede ser una trampa para los gastos de TI. Al tomar la decisión de pasar a la analítica de datos basada en la nube, las empresas a menudo se sienten presionadas a pagar un alto costo inicial y quedan atrapadas en un contrato largo que no se ajusta a sus necesidades actuales. 

La clave aquí es encontrar un proveedor que no fuerce el bloqueo de la nube. Al evaluar las plataformas en la nube, no tenga miedo de buscar la solución adecuada que pueda abordar sus necesidades de análisis actuales, con la flexibilidad de escalar según sea necesario para sus necesidades futuras. 

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