{"id":973,"date":"2016-04-24T12:17:05","date_gmt":"2016-04-24T18:17:05","guid":{"rendered":"http:\/\/agiltools.com\/blogsp\/?p=973"},"modified":"2016-04-27T07:16:10","modified_gmt":"2016-04-27T13:16:10","slug":"mro","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/agiltools.com\/blogsp\/mro\/","title":{"rendered":"Microsoft R Open: La apuesta de Microsoft en Analytics"},"content":{"rendered":"

\"Revo_varios\"<\/a><\/p>\n

A inicios de\u00a02015 el gigante inform\u00e1tico Microsoft adquiri\u00f3 Revolution Analytics<\/a>, empresa especializada en\u00a0la aplicaci\u00f3n de Analytics y el desarrollo de librer\u00edas\u00a0utilizando el lenguaje R (ver noticia<\/a>\u00a0y anuncio oficial<\/a>).\u00a0Inicialmente la adquisici\u00f3n\u00a0tuvo muchos cuestionamientos pues las aplicaciones de Revolution son en su mayor\u00eda basadas en software de fuente abierta (open source) y de distribuci\u00f3n gratuita (y algunas\u00a0versiones empresariales con costo claro est\u00e1), lo que dista del modelo de negocio de Microsoft. Adicionalmente el concepto de Analytics es algo que hasta ahora hab\u00eda estado fuera de la \u00f3rbita de los productos y aplicaiones Microsoft, no obstante fue soportado como una incursi\u00f3n\u00a0para soportar ciertas funcionalidades de Windows 10 como Cortana y la integraci\u00f3n con servicios de almacenamiento y procesamiento como Azure.<\/p>\n

Posteriormente se lanz\u00f3 Microsoft R Open (MRO<\/a>, antiguamente Revolutions R Open), el cu\u00e1l\u00a0es un set completo del lenguaje R combinado\u00a0con algunas librer\u00edas adicionales para el procesamiento mutitarea y de operaciones matem\u00e1ticas como MKL <\/a>(Math Kernel Library) que permite aumentar la velocidad de\u00a0procesamiento. Adicionalmente cuenta con un repositorio unificado de paquetes\u00a0lo que asegura que los\u00a0proyectos no se afecten por\u00a0cambios de versiones.<\/p>\n

Adem\u00e1s de MRO<\/strong> (antes\u00a0RRO), existe la versi\u00f3n profesional Microsoft R Server MRS<\/strong>\u00a0(antiguamente RRE Revolution R Entreprise), la cu\u00e1l incluye las mismas funcionalidades b\u00e1sicas mas ciertas\u00a0librer\u00edas exclusivas\u00a0para aplicaciones distribuidas y de big data.<\/p>\n

\"mro\"<\/a><\/p>\n

Uno de\u00a0estos paquetes es RevoScaleR<\/a> que incorpora el formato XDF (External Data Frame)\u00a0para manipulaci\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos (Big Data).<\/p>\n

RevoScaleR\u00a0incorpora algoritmos especiales para manipular matrices de gran tama\u00f1o r\u00e1pidamente. En el siguiente gr\u00e1fico se\u00a0compara\u00a0tiempo de\u00a0procesamiento requerido para aplicar un modelo linear generalizado<\/a> (GLM) a diferentes vol\u00famenes de datos. Claramente RevoScaleR puede\u00a0ejecutar el modelo en 5 millones de datos en menos de 10 segundos mientras que R tradicional toma\u00a0casi 80 segundos por una cantidad mucho menor. Existen en todo caso algunas maneras de mejorar este rendimiento en la versi\u00f3n gratuita (ver Post Big Data).<\/p>\n

\"revoScale\"<\/a><\/p>\n

Dado que MRO es en escencia R con ciertas mejoras, muchos usuarios han migrado hacia MRO en el \u00faltimo a\u00f1o y muchas empresas est\u00e1n considerando incursionar en MRS.<\/p>\n

En el siguiente link<\/a> se hace una comparaci\u00f3n en tiempo de procesamiento de R, MRO y MRS.<\/p>\n

R y Azure<\/h2>\n

Microsoft Azure (anteriormente Windows Azure<\/i> y Azure Services Platform<\/i>) es una plataforma ofrecida como servicio y alojada en los Data Centers de Microsoft (wiki<\/a>), un concepto similar\u00a0al que ofrecen Amazon y Google para alojamiento y procesamiento en l\u00ednea. Actualmente Azure cuenta con m\u00e1s de 100 centros de procesamiento en el mundo.<\/p>\n

\"Azure\"<\/a><\/p>\n

Con la incorporaci\u00f3n de R\u00a0a trav\u00e9s de MRO y MRS, Microsoft ha inclu\u00eddo m\u00f3dulos dedicados en Azure para importar y ejecutar scripts de R dentro de sus servicios (ver imagen).<\/p>\n

\"RAzure\"<\/a><\/p>\n

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WODA (Write Once, Deploy Anywhere)<\/h2>\n

Con la premisa WODA (Write Once, Deploy Anywhere) Microsoft planea hacer MRO y MRS extensibles a todo tipo de arquitectura (ejemplos:\u00a0Hadoop (Hortonworks, Cloudera y\u00a0MapR), Linux (Red Hat y\u00a0<\/span>SUSE) y\u00a0Teradata <\/span>). Esto permitir\u00e1 a todos los\u00a0gur\u00fa del big data\u00a0y el an\u00e1lisis de informaci\u00f3n utilizar un lenguaje universal (R) y ejecutarlo local o en l\u00ednea sin importar el tipo de infraestructura utilizada, lo que podr\u00eda catapultar la utilizaci\u00f3n y popularizaci\u00f3n de Azure en muy poco tiempo.<\/p>\n

Sin duda esta es una ambiciosa pero interesante\u00a0apuestas de Microsoft dada la popularidad de R en todas las comunidades (acad\u00e9mica, cient\u00edfica y profesional) y los complementos\u00a0para el tratamiento a gran escala\u00a0de datos. As\u00ed mismo el enfoque transversal sin importar la arquitectura\u00a0aumenta las posiblidades de expandir y popularizar\u00a0los servicios de Azure.\u00a0Ya era hora que\u00a0las empresas comenzaran a entender que la popularidad de un producto\u00a0comienza por el componente abierto.<\/p><\/blockquote>\n

La revista Forbes destaca\u00a0esta jugada como inteligente y bien fundamentada, resaltando que una sola herramienta para\u00a0unificarlas a todas (haciendo aluci\u00f3n al se\u00f1or de los anillos) ver art\u00edculo<\/a>.<\/p>\n