--- title: "Cloudera acelera la IA y el análisis con un lakehouse abierto: Catálogo REST de Iceberg para zero-copy e Interoperabilidad, y un Optimizer que promete hasta 13× más rendimiento" description: "Cloudera ha anunciado en EVOLVE25 NYC dos piezas que apuntalan su apuesta por un lakehouse abierto sobre Apache Iceberg : por un lado, la integración de Cloudera Iceberg REST Catalog en toda su plataf..." url: https://revistacloud.com/cloudera-acelera-la-ia-y-el-analisis-con-un-lakehouse-abierto-catalogo-rest-de-iceberg-para-zero-copy-e-interoperabilidad-y-un-optimizer-que-promete-hasta-13x-mas-rendimiento/ date: 2025-09-30 modified: 2025-09-30 author: "Nota de Prensa" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2024/08/haciendo-facil-inteligencia-artificial.jpeg categories: ["Empresas", "Noticias"] tags: ["cloudera"] type: post lang: es --- # Cloudera acelera la IA y el análisis con un lakehouse abierto: Catálogo REST de Iceberg para zero-copy e Interoperabilidad, y un Optimizer que promete hasta 13× más rendimiento Cloudera ha anunciado en **EVOLVE25 NYC** dos piezas que apuntalan su apuesta por un **lakehouse abierto** sobre **Apache Iceberg**: por un lado, la integración de **Cloudera Iceberg REST Catalog** en toda su plataforma —para **compartir datos sin copias** y con **metadatos unificados**—; por otro, **Cloudera Lakehouse Optimizer**, un servicio de **optimización automática** y **mantenimiento inteligente** de tablas Iceberg que, según sus pruebas internas, **acelera consultas hasta 13×** y **recorta almacenamiento un 36 %**. Ambos productos están **disponibles desde hoy**, mientras que la versión *on-premises* del Optimizer llegará **en un lanzamiento futuro**. El movimiento tiene una lectura clara: a medida que las empresas intentan “llevar la IA a los datos, **allí donde están**”, la **complejidad arquitectónica**, los **silos** y la **gobernanza inconsistente** se convierten en frenos. Cloudera plantea un **mismo tejido de seguridad y gobierno** —su **Shared Data Experience (SDX)**— con un catálogo **REST** que habla Iceberg y **abre** el contenido a **múltiples motores** sin desplazamientos ni duplicación, y un **motor de optimización** que mantiene las tablas **sanas y eficientes** para cualquier *engine* compatible. --- ## Por qué importa: IA “en cualquier nube” sin mover datos En el día a día, **mover datos para entrenar, inferir o analizar** dispara costes, añade superficie de ataque y retrasa decisiones. El **Catálogo REST de Iceberg** integrado por Cloudera apunta a ese cuello de botella: **expone los *tables* y metadatos** vía REST, con **políticas unificadas** y **lineaje/auditoría** extendidos a cualquier consumidor autorizado. La promesa es lograr **interoperabilidad *zero-copy*** con motores de terceros —**Snowflake**, **Databricks**, **AWS Athena**, **AWS EMR**, **Salesforce**, entre otros—, manteniendo **ACID** y **políticas de acceso** coherentes desde **SDX**. En paralelo, el **Lakehouse Optimizer** reduce la “fricción invisible” de las tablas Iceberg: **reescritura inteligente** de *manifests* y *position deletes*, *compaction*, *clustering*, **mantenimiento proactivo** y **políticas declarativas** por tabla o **por catálogo completo**. Donde antes había *jobs* ad hoc, ventanas de mantenimiento, *playbooks* y deuda operativa, ahora se promete **automatización** con **observabilidad de nivel empresarial**. --- ## Cloudera Iceberg REST Catalog: interoperabilidad abierta, gobierno único y menos TCO Cloudera afirma ser el **primer proveedor** que integra el **Iceberg REST Catalog** en una **plataforma de datos e IA de ciclo completo** —desde **ingesta en tiempo real** y **procesamiento masivo**, hasta **consumo** en **BI** y **IA**—. Las capacidades clave pasan por: - **Zero-copy data sharing**: terceros **acceden directamente** a los datos **gestionados por Cloudera** **sin copiar** ni mover, en **nube pública**, **centro de datos** o **edge**. - **Gobierno y seguridad unificados**: con **SDX**, las **políticas de acceso**, el **lineaje** y la **auditoría** se extienden a **herramientas externas**, evitando “zonas grises” en el perímetro. - **Metadatos abiertos**: **descubrimiento instantáneo** de activos sin *lock-in* en catálogos propietarios; el **Catálogo REST** se convierte en **fuente de verdad** para acelerar **desarrollo de IA** y **analítica**. - **Menor TCO, *time-to-value* más corto**: Cloudera asegura que clientes reportan **hasta un 79 %** menos de **coste de almacenamiento** al tiempo que **mejoran visibilidad** entre líneas de negocio. Cita, como ejemplo, a una multinacional del sector satelital que habría obtenido ese ahorro mientras **fortalecía** sus **pipelines de datos para IA**. La lectura de fondo: al **estandarizar** el acceso vía **REST** y **Iceberg**, Cloudera quiere que cada empresa **futuro-pruebe** su estrategia de datos sin “enjaularse” en un catálogo cerrado, y sin renunciar a **control**, **visibilidad** y **cumplimiento**. --- ## Lakehouse Optimizer: mantenimiento “sin manos” para Iceberg (y para cualquier motor) El **Optimizer** llega como **servicio inteligente**, **abierto** a cualquier **engine compatible con Iceberg** y con una interfaz de **políticas granulares**: - **Optimización avanzada** más allá del “mantenimiento básico”: reescribe **manifest** y **position delete files**, gestiona **compactación** y **layout** para dar **más rendimiento** con **menos coste**. - **Políticas declarativas**: se aplican **por tabla** o **por catálogo**; el motor **ejecuta** y **monitoriza**. - **Observabilidad**: métricas, *dashboards* y trazabilidad para saber **qué** se optimiza, **cuándo** y **cuánto** mejora. - **Beneficios medidos (internos)**: **hasta 13×** en **rendimiento de consulta** y **-36 %** en **almacenamiento**. Cloudera destaca además que será **el único servicio de su clase disponible on-premises** en una **versión futura**, una carta diferenciadora para sectores **regulados** o con **requisitos de soberanía** que no pueden o no quieren delegar el *control plane* en la nube. --- ## “Un *lakehouse* abierto de verdad”: posición y promesa La narrativa de Cloudera —que en su día fue pionera del “Big Data”— pivota alrededor de **Apache Iceberg** como **formato de tabla abierto** y **estándar de facto** para *lakehouses*. El **Catálogo REST** aporta **interoperabilidad** y **metadatos compartidos**; **SDX** aplica **seguridad** y **gobernanza** sobre **el 100 % de los datos**; el **Optimizer** automatiza la **higiene** y la **eficiencia** sin depender del motor que los consulte. En palabras de **Leo Brunnick**, *Chief Product Officer* de Cloudera, la compañía sigue invirtiendo para que Iceberg sea “**enterprise-ready**”, con la tríada **flexibilidad**, **escalabilidad** y ***insights* sin concesiones**, “cuando y donde hagan falta”. La ambición declarada: ser “**la única plataforma** capaz de llevar **IA a los datos** —en **todas** las nubes, el **centro de datos** y el **edge**— manteniendo un **gobierno unificado** y **multi-engine analytics** **sin copias** ni *lock-in*”. --- ## ¿Qué cambia para un *data team*… y para el CFO? ### Menos **ETL para compartir** El **Catálogo REST** evita **pipelines de copia** solo para “servir” un subconjunto de datos a un motor de terceros. Menos **trabajo repetido**, menos **latencia** entre la **fuente** y el **consumidor**. ### Mismo **gobierno** en todo el perímetro **Políticas**, **lineaje** y **auditoría** se **heredan**; el **riesgo** de “zonas de sombra” baja. Para **cumplimiento**, **auditoría interna** y **seguridad**, eso significa **menos sorpresas**. ### **Costes** La promesa de **-79 %** de **almacenamiento** en casos reales y el **-36 %** del Optimizer en pruebas internas son titulares que el **CFO** querrá validar: menos **copias**, **archivos más compactos**, **tabla siempre optimizada** y **consultas más baratas** porque **leen menos**. ### Multi-engine de facto Si un área usa **Athena**, otra **Databricks** y otra **Snowflake**, el catálogo **no te “encierra”**: basta **apuntar** y **respetar políticas**. La **fricción política** entre equipos baja; el **ROI** del dato sube. --- ## Lectura de mercado: Iceberg como *lingua franca* El empuje de Cloudera coincide con la consolidación de **Iceberg** como formato **abierto** que permite **tablas ACID** sobre **object storage**, con **esquemas evolutivos** y **metadatos** ricos. En ese terreno, la diferenciación pasa por: - **Cómo se gobierna** (SDX vs. *stacks* cerrados). - **Cómo se comparte** (Catálogo **REST** vs. catálogos propietarios). - **Cómo se mantiene** (Optimizer vs. *jobs* manuales y *housekeeping* a medida). - **Dónde corre** (nube, **on-prem**, **edge**). Cloudera intenta **atar** las cuatro. Su discurso de “**data anywhere → AI everywhere**” y el **dorso abierto** de la arquitectura da respuesta a una demanda recurrente: **interoperabilidad** y **soberanía** sin rehacerlo todo. --- ## Disponibilidad y próximos pasos Cloudera confirma que **Data Sharing** con **Iceberg REST Catalog** y **Lakehouse Optimizer** están **disponibles** desde hoy. La versión **on-premises** del Optimizer llegará en una **entrega posterior**, todavía sin fecha pública. Más información comercial y técnica está ya en **Cloudera.com**. --- ## Preguntas frecuentes **¿Qué es exactamente el “Iceberg REST Catalog” y en qué se diferencia de un catálogo propietario?** Es una **implementación REST** del catálogo de **Apache Iceberg** que **expone tablas y metadatos** de manera **abierta** y **estandarizada**. A diferencia de catálogos propietarios, permite que **motores de terceros** (Snowflake, Databricks, Athena, EMR, Salesforce…) **apunten directamente** a los datos gestionados por Cloudera **sin copiarlos**, heredando **políticas**, **lineaje** y **auditoría** vía **SDX**, y evitando el *lock-in* del catálogo. **¿Cómo logra el Lakehouse Optimizer mejorar hasta 13× el rendimiento de consulta?** Según Cloudera, el servicio aplica **optimización avanzada** de tablas Iceberg: reescribe **manifests** y **position deletes**, ejecuta **compactación** y **layout** eficientes y automatiza el **housekeeping** que, de otro modo, exigiría *jobs* manuales. Al reducir **ficheros**, **fragmentación** y **lecturas innecesarias**, las consultas **tocan menos *bytes*** y **se aceleran**. **¿Puedo usar estas capacidades en cualquier nube y también on-premises?** El **Catálogo REST** y la **interoperabilidad *zero-copy*** están disponibles en **nubes públicas**, **centros de datos** y el **edge** gestionados por Cloudera. El **Lakehouse Optimizer** se ofrece ya como **servicio** en nube; Cloudera ha anunciado que será el **único** de su tipo disponible también **on-premises** en un **lanzamiento futuro**. **¿De dónde sale el “hasta un 79 %” de ahorro en almacenamiento?** Cloudera atribuye esa cifra a **clientes existentes** que, al eliminar **copias redundantes** y **unificar** el acceso vía **REST Catalog** y **SDX**, redujeron el **número de datasets replicados** y optimizaron su **huella de *object storage***. No es una garantía universal; el ahorro real depende de **patrones de copia**, **volumen histórico** y el **grado de adopción** de **zero-copy sharing** y del **Optimizer** en cada caso. vía: [cloudera](https://www.cloudera.com/about/news-and-blogs/press-releases/2025-09-25-cloudera-accelerates-ai-and-analytics-projects-with-a-unified-platform-for-secure-governed-and-performant-data.html)