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La plataforma de computación en la nube de Google, “Google Cloud Platform”, está ayudando a Natura a acelerar el proceso de innovación de productos. La compañía migró a la nube los datos técnicos resultantes de pruebas de laboratorio que realiza para evaluar la efectividad de ingredientes activos que componen una formulación cosmética. Así, desde agosto de 2017, pasó a utilizar la alta escalabilidad y capacidad de almacenamiento de la plataforma de Google en el desarrollo de nuevas tecnologías. En la práctica, eso significó una ganancia del 30% en tiempo de realización de algunas de las pruebas, reduciendo así el desarrollo de un nuevo artículo del portafolio.
Las pruebas son importantes para que Natura optimice los resultados de sus esfuerzos en investigación y desarrollo en el mediano y largo plazo. La empresa simula las reacciones de ingredientes cosméticos en modelos de piel humana reproducidos en ambiente controlado para medir si un determinado activo es eficiente para un uso determinado. Además, con la ayuda de la nube, es capaz de predecir por medio de simulación computacional cómo pueden comportarse mezclas de esos activos en una formulación en contacto con la piel.
La compañía no hace pruebas en animales desde 2006 y ha actuado activamente en el desarrollo de metodologías alternativas al uso de animales.
Actualmente, Natura cuenta con 67 metodologías alternativas para evaluar la seguridad y eficacia de sus productos, en asociación con universidades e institutos de investigación brasileños e internacionales.
“El volumen de datos generado por las pruebas es muy grande, entonces la robustez de Google Cloud Platform es fundamental para el éxito de los experimentos”, afirma Daniel Gonzaga, director de Innovación de Productos de Natura. “Además de almacenar informaciones del activo cosmético y del modelo de estudio, la nube las cruza con agilidad y registra en el historial las evidencias generadas, contribuyendo a estudios futuros”. Google Cloud Platform permite también que Natura optimice las pruebas de laboratorio simulando los protocolos con pequeñas variaciones en gran escala en el ambiente virtual.
Así, se reduce el tiempo y el costo para la ejecución de los ensayos en laboratorio. Otra ventaja encontrada fue la posibilidad de investigar y correlacionar datos de estudios ya realizados en el sistema para auxiliar en la toma de decisión respecto a la necesidad de nuevas pruebas. Técnicamente, el algoritmo corre en el GKE (Google Kubernetes Engine), sistema de orquestación de containers open-source que automatiza la implementación, el dimensionamiento y la gestión de aplicaciones en los repositorios de datos.
“Redujimos la reiteración de trabajos del investigador, ya que ahora tenemos la confirmación de la eficacia del activo de una forma rápida y accesible”, explica Gonzaga. “Incluso en muchas ocasiones el investigador dejará de hacer una prueba determinada por ya saber que no funciona, proponiendo una nueva metodología, con más posibilidades de éxito”.
Un experimento simple demuestra las ganancias en tiempo y escala del proyecto de pruebas. Lo que antes tardaba 48 horas para su procesamiento, ahora es realizado en solo 13 horas, una reducción significativa cuando se hacen entre 200 y 300 procesos como este simultáneamente, algo posible por la escala computacional en la nube.
En la nube con Google
La solución de Google fue elegida por Natura después de una prueba de concepto, en la que el servicio y la capacidad de entrega fueron testeados. “La plataforma entregó resultados eficientes y la inversión fue menor que la proyectada”, afirma el Director de Infraestructura de Tecnología Digital de Natura, Luiz Mussini. “La escalabilidad y seguridad fueron atributos relevantes en la elección de esa solución”, dice.
La fundación técnica de los data centers explica el alto desempeño de la nube de Google, cuenta Antonio Chaddad, gerente de cuentas de Google Cloud para Brasil. La plataforma funciona como si fuera una gran máquina, usando el poder de procesamiento de todas en conjunto.
“En esa solución, el propio sistema operativo de la computadora separa el trabajo en varias máquinas, por medio de un virtualizador, permitiendo que Google utilice la misma cantidad de aparatos para procesar más datos”, explica Chaddad.
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