Discover reduce la cantidad de tiempo necesaria para realizar el análisis y obtener información gracias a AWS

Discover Financial Services proporciona productos crediticios y bancarios para ayudar a los clientes a cumplir sus objetivos financieros, como establecer un buen historial crediticio, pagar la matrícula de su educación universitaria y consolidar deudas. Tanto en el área interna como la externa, la empresa depende en gran medida de los datos y el análisis para poder cumplir esa promesa y destacarse en un sector en extremo competitivo. Brandon Harris, el director de Tecnología de ciencia de datos en Discover Financial Services, indica: “Tenemos muchos datos de los clientes”. Además, explica: “Tenemos que utilizar esos datos como un factor que nos destaque para poder proporcionar a los clientes una mejor experiencia todo el tiempo”.

A lo largo de los años, surgieron prácticas de análisis individuales en el marco de los equipos y las unidades de negocio que conforman Discover. En total, 12 equipos reunían entre 8 y 10 conjuntos de herramientas. Cada práctica requería un conjunto de habilidades específico, además de diversas herramientas. El equipo de líderes de Discover consideraba que integrar esas prácticas y esos equipos podía mejorar los procesos de análisis y crear herramientas uniformes en toda la organización.

Por lo general, el equipo de tecnología de Discover crea soluciones nuevas de manera interna, ya que prefiere controlar las tecnologías por completo y administrar sus propios centros de datos. A Harris y su equipo se les encargó la tarea de crear una plataforma centralizada que permitiera a los científicos de datos de la empresa trabajar de manera colaborativa en un entorno común, una estación de trabajo interna que se dedica a la ciencia de datos y se conoce como Air9.

Uno de los primeros principios de diseño que acordó empezar a implementar el equipo de Harris para Air9 es que la diversidad representa una fortaleza. Harris indica: “No solo en la diversidad de los equipos y sus experiencias, sino también en la presencia de diversas estrategias y herramientas”. También aclaró: “No queríamos presentar una estrategia para la ciencia de datos que se adapte a todos los casos para esta comunidad de análisis de larga data”.

El equipo de Harris determinó que Kubernetes representaba una excelente opción para el alojamiento de Air9, ya que muchas de las herramientas de ciencia de datos que la empresa ya utilizaba se podían colocar en contenedores sin problemas. Los contenedores dedicados permitirían disponer de cargas de trabajo aisladas, además de permitir a los usuarios instalar paquetes personalizados y efectuar cambios en sus entornos. Realizar dichos cambios en un entorno de varios usuarios resultaría complicado. Como Discover ha sido cliente de Amazon Web Services (AWS) desde hace ya mucho tiempo, además de ser usuario de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), el equipo también decidió implementar instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Gracias a esta estrategia, alrededor de 883 científicos de datos de diversos países ya pueden elegir el tamaño, el tipo y la cantidad de instancias de Amazon EC2 que prefieran, además de establecer que la aplicación monte de manera automática esas instancias para sus conjuntos de datos.

La capacidad de almacenamiento compartido con un almacén de archivos completamente administrado y nativo en la nube representaba otro componente crítico de Air9. Harris indica: “Si ya está ejecutando todos estos entornos diferentes, debe haber una manera común de guardar los datos y trabajar de manera colaborativa”.

Sin embargo, el proyecto enfrentó ciertas dificultades cuando el equipo de Discover empezó a diseñar la capa de almacenamiento. Harris explica: “Los equipos de análisis contaban con conjuntos de datos muy grandes en el almacenamiento de datos en la nube, pero teníamos que crear un plan para que contaran con almacenamiento local para su propio trabajo, además de un mecanismo para compartir datos entre los miembros del equipo y entre equipos diferentes”. Además, indicó: “Esta capa de almacenamiento también debía ser muy resistente y capaz de crecer bastante con el paso del tiempo”.

Harris y su equipo buscaban una solución de almacenamiento distribuido de código abierto para utilizarla como su capa de almacenamiento de la plataforma de ciencia de datos. Sin embargo, poco tiempo después, ejecutar y administrar dicha solución se volvió costoso y requería mucho tiempo. Harris explica: “Cuando observamos que los costos mensuales asociados a la ejecución de nuestra propia plataforma de almacenamiento superaban los costos por recursos informáticos, nos dimos cuenta de que algo no estaba bien”. Agrega: “En última instancia, el exceso de costo se atribuía al factor de replicación que corresponde al almacenamiento distribuido, pero no nos sentíamos cómodos con la idea de sacrificar el factor de replicación para reducir los costos”.

Por la buena experiencia del equipo con Amazon EC2 en el área de informática de la plataforma, analizó los servicios administrados de AWS para el almacenamiento y decidió implementar Amazon Elastic File System (Amazon EFS). Harris explica: “Amazon EFS se ajusta perfectamente a nuestras necesidades de escalabilidad y costos. Además, gracias a la excelente colaboración de la comunidad de Kubernetes, ya existen capacidades en torno al almacenamiento para el servicio. AWS también nos permitió utilizar diferentes entornos para distintos tipos de datos, de manera que pudiéramos proteger mejor los tipos de datos con niveles más altos de confidencialidad”.

Antes, cada equipo tenía un directorio de usuario y un directorio de equipo. Con Amazon EFS, la empresa logró proporcionar con facilidad acceso compartido a diferentes herramientas, proyectos y conjuntos de datos del área de ciencia de datos para que se trabaje de manera colaborativa de forma más simple. Las capacidades de archivo de datos a largo plazo, junto con los costos generales bajos de Amazon S3, también permitieron que Discover personalizara los procesos de creación de copias de seguridad de manera que tenga una segunda copia de los datos disponible para guardarla.

Harris explica: “Utilizamos Amazon EFS como esa capa de colaboración, pero también tenemos un archivo y una capa de registro histórico para los diferentes conjuntos de datos o los distintos fines de administración del ciclo de vida”. Además, indica: “Debemos conservar determinados tipo de datos durante una cantidad específica de años. Amazon S3 y la clase de almacenamiento Amazon S3 Glacier han permitido que nos aseguremos de almacenar de forma rentable todos los datos que utilizan y crean nuestros científicos de datos”.

Hoy en día, Air9 logra potenciar la productividad y la eficiencia de los científicos de datos de Discover gracias a que les permite ejecutar aplicaciones de análisis en una ubicación central en AWS, colaborar en un entorno de almacenamiento compartido donde se aprovechan orígenes de datos estructurados y no estructurados, y procesar y almacenar datos de múltiples orígenes. Esto permite a los científicos de datos de Discover analizar los datos en búsqueda de información de manera más sencilla y rápida.

La actualización de la plataforma de datos anterior llevaba semanas debido, en primera instancia, a las restricciones en torno al almacenamiento y a la necesidad de ajustar el tamaño de los clústeres de almacenamiento antiguos cuando se requería más capacidad de almacenamiento. Como Amazon EFS realiza todas estas tareas en segundo plano, el equipo ahora puede actualizar la plataforma de datos en cuestión de horas. La plataforma también habilita el autoservicio, lo que ayuda a los científicos de datos a seguir siendo productivos sin afectar la experiencia de sus colegas. Harris comenta: “En nuestro entorno en las instalaciones anterior, no contábamos con mecanismos que facilitaran estas conversaciones e interacciones entre los científicos de datos”.

Con la solución de AWS, Harris calcula que su equipo ha logrado reducir un 90 % la cantidad de tiempo que dedica a administrar el almacenamiento. Además, gracias a que depende de AWS para administrar el servicio y proporcionar la capacidad de redundancia en lugar de tener que diseñar y crearla de manera interna, Discover ha logrado reducir los costos entre un 50 % y un 60 %.

Estos cambios también permiten que Discover progrese en sus esfuerzos de transformación digital generales. Harris explica: “Antes, necesitábamos semanas para brindar a los usuarios las herramientas que requerían para realizar sus trabajos”. Agrega: “En la actualidad, logramos hacerlo en cuestión de horas para que dichos usuarios puedan empezar a obtener información y aportar valor a los clientes casi de inmediato”.

Para obtener más información, visite aws.amazon.com/efs.