Cada vez más empresas están adoptando soluciones de Big Data Analytics por tratarse de una herramienta muy potente para obtener conocimiento a partir de las grandes cantidades de datos que se generan y recolectan hoy en día en las mismas. Estas soluciones pueden aplicarse a distintos ámbitos de gran interés para las empresas como mantenimiento predictivo, u optimización de la configuración de máquinas. Actualmente existen herramientas gratuitas y de código libre para implementar estas soluciones, tanto la complejidad de su configuración y despliegue como la definición de los algoritmos a utilizar para los análisis, hacen que sean servicios ofrecidos por centros especializados. Cada vez más empresas están adoptando soluciones de Big Data Analytics por tratarse de una herramienta muy eficaz para obtener conocimiento a partir de las grandes cantidades de datos que se generan y recolectan hoy en día en las mismas. Estas soluciones se aplican a distintos ámbitos de gran interés para las empresas como mantenimiento predictivo, u optimización de la configuración de máquinas. Durante 2019, el proyecto Radiatus 3 continua los trabajos realizados en 2017 y 2018, incluyendo nuevas tecnologías y se ampliará el abanico de servicios para Machine Learning y Deep Learning. Los objetivos del proyecto son la creación de un prototipo de arquitectura distribuida para la puesta en funcionamiento de servicios de aprendizaje automático (machine learning) y de aprendizaje profundo(Deep-Learning), así como el diseño y desarrollo de un orquestador de servicios distribuidos para el análisis de Big Data en un entorno Ecloud. En este sentido y desde un punto de vista técnico los principales resultados del proyecto son: - Implementación de una solución de BigData Analytics as a service sobre Ecloud que permita el procesamiento distribuido de modelos de aprendizaje automáticos (machine learning) y/o aprendizaje profundo(DeepLearning). -Creación e Implementación de un orquestador de servicios de BigData Analytics sobre Ecloud. -Adaptación y evolución de los componentes de BigData Analytics para el análisis exploratorio y el análisis de datos en streaming para que puedan utilizar el servicio distribuido de ejecución de modelos. Actualmente existen herramientas gratuitas y de código libre para implementar estas soluciones, tanto la complejidad de su configuración y despliegue como la definición de los algoritmos a utilizar para los análisis, hacen que sean servicios ofrecidos por centros especializados. En este contexto, ITI da respuesta preparando un entorno de infraestructura elástica para Análisis Big Data en la nube que facilite la configuración y despliegue de esta infraestructura. El resultado será un ecosistema que proporcione a las empresas TIC de la Comunitat Valenciana, una infraestructura elástica, permitiendo a su vez la democratización de las soluciones de Big Data Analytics entre la PYME valenciana.

Actualmente en 2019 se han alcanzado algunos de los hitos del proyecto: -Se ha desarrollado un prototipo de servicio para la plataforma Ecloud que permite el procesamiento distribuido de modelos de aprendizaje automático. -Se está ultimando una primera versión del orquestador de servicios que incorpora funcionalidades básicas para el uso en modo ‘multitenant’ del mismo. -Se ha revisado y mejorado la arquitectura y los servicios del proyecto Radiatus para mejorar su funcionalidad, tolerancia a fallos, rendimiento, seguridad y accesibilidad. Además, se han incorporado nuevas tecnologías. Al finalizar este proyecto, se habrá creado un servicio de Big Data Streaming Analytics en el ecosistema de RADIATUS. De ese modo, se habrán sentado las bases de un ecosistema completo que proporcione a las empresas TIC de la Comunitat Valenciana, de una infraestructura elástica, permitiendo a su vez la democratización de las soluciones de Big Data Analytics entre la PYME valenciana.