Optimización de la computación en nube y el almacenamiento de datos para el análisis de datos
A la hora de diseñar su solución de almacén de datos, separar la capacidad de cálculo del almacenamiento de datos es extremadamente importante tanto para la sostenibilidad operativa como para la eficiencia económica. Los factores que determinan las necesidades técnicas de cada uno de estos aspectos son distintos, las exigencias de capacidad de la organización varían, y la mejor solución pasa por optimizar por separado la capacidad de cálculo y el almacenamiento de datos.
La capacidad de almacenamiento de datos depende del tiempo
La cantidad de almacenamiento de datos que necesita su empresa está directamente relacionada con el número de actividades comerciales que lleva a cabo. A medida que desarrolla su actividad, genera datos: datos sobre sus clientes, sus productos, sus ventas, etc. Con el tiempo, el volumen de datos de su empresa irá aumentando. En épocas de mayor actividad, la tasa de crecimiento puede ser más rápida que en épocas de menor actividad, pero el volumen siempre va en aumento. Tener en cuenta este crecimiento es esencial a la hora de diseñar su solución de almacenamiento, ya que el coste está directamente relacionado con el volumen de datos.
En el caso del almacenamiento de datos local, deberá adquirir capacidad por adelantado, en función de las necesidades previstas de almacenamiento de datos. En el caso de las soluciones de almacenamiento en la nube que se facturan en función del uso, deberá calcular el aumento de los costes a lo largo del tiempo.
La capacidad informática viene determinada por las tendencias empresariales
La capacidad de cálculo para las soluciones de análisis solo depende en parte del volumen de datos que se analicen. El factor más importante es la demanda de consumo de datos: durante los picos de actividad empresarial, la demanda es mayor, y en los momentos de menor actividad, es menor. Tomemos como ejemplo el «Viernes Negro» en el sector minorista. La actividad empresarial se dispara, y la demanda de análisis sobre dicha actividad también se dispara. Un par de meses más tarde, a principios de enero, las ventas minoristas se ralentizaron y también hubo menos demanda de análisis. Ya se trate de ventas minoristas, del lanzamiento de un nuevo producto o servicio, o del cierre financiero de fin de trimestre, todas las empresas tienen tendencias estacionales que hacen que su demanda de capacidad de cálculo varíe significativamente.
En el caso de las soluciones informáticas locales, es necesario adquirir y reservar capacidad para hacer frente a los picos de carga. Esto implica que, durante los periodos de menor actividad, hay un exceso de capacidad. En cambio, en las soluciones informáticas basadas en la nube, donde la facturación se basa en el uso, la capacidad se puede ampliar durante los periodos de mayor actividad y reducir durante los de menor actividad.
Elaborar una previsión híbrida de la demanda es casi imposible
Los requisitos de capacidad y rendimiento, tanto para los entornos de computación como para los de almacenamiento de datos, varían con el tiempo en función de las actividades de la empresa. Las curvas de demanda de cada una de estas soluciones son muy diferentes entre sí, lo que hace que la modelización de costes y capacidad basada en una arquitectura combinada resulte difícil e ineficaz. En lugar de invertir tiempo y recursos en la previsión de la demanda y los costes, a la mayoría de las empresas les resulta mucho más sencillo separar la computación y el almacenamiento de datos en soluciones independientes con modelos de costes y previsiones de demanda propios.
La tecnología está cambiando
Las capacidades tecnológicas basadas en la nube están mejorando y cambiando a un ritmo vertiginoso. En lo que respecta al análisis de datos y al almacenamiento de datos en la nube, no solo la tecnología mejora día a día, sino que algunas áreas evolucionan más rápido que otras. Por ejemplo, la densidad de las soluciones de almacenamiento en la nube está provocando que el coste unitario del almacenamiento de datos disminuya, en consonancia con la implantación de nuevo hardware por parte de los proveedores de servicios en la nube. Las capacidades de computación en la nube están mejorando tanto en capacidad y escala, gracias a las nuevas arquitecturas de computación distribuida, como en velocidad y rendimiento, gracias al nuevo hardware. Aunque una empresa pueda decidir renunciar a una actualización del almacenamiento debido a los costes de migración, aprovechar las capacidades de computación más recientes puede resultar ventajoso.
La separación de las soluciones de computación y almacenamiento de datos ofrece a las empresas una mayor flexibilidad a la hora de actualizar partes de su arquitectura sin necesidad de modificar otras. En lo que respecta al análisis de datos, hay muchos factores variables. Los volúmenes de datos no dejan de crecer. Las exigencias de análisis y computación (tanto en rendimiento como en capacidad) fluctúan al ritmo de las tendencias empresariales. Elaborar y ejecutar una previsión precisa resulta casi imposible. Mientras tanto, la tecnología evoluciona continuamente y el negocio exige un mejor rendimiento económico de las inversiones en TI. Las empresas que prosperan en este entorno saben que mantener soluciones sencillas y el máximo nivel de flexibilidad técnica es la clave del éxito. Separar la computación y el almacenamiento de datos es esencial para ofrecerle el mayor número de opciones para optimizar el análisis de datos del que depende su empresa.
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