El lugar donde se lleva a cabo el tratamiento de datos analíticos es importante

Actian Vector pasó a llamarse Actian Analytics Engine en 2026.

La solución Vector for Hadoop de Actian ofrece un mayor rendimiento en las consultas analíticas sin el consiguiente aumento de costes. Si busca un procesamiento analítico de alto rendimiento para impulsar la toma de decisiones operativas, el lugar donde realice dicho procesamiento es fundamental. Al minimizar el movimiento de datos y procesarlos localmente, puede reducir drásticamente la latencia. Al utilizar un sistema como Actian Analytics Enginepara llevar a cabo ese procesamiento local, puede alcanzar niveles de rendimiento aún mayores.

En el dispositivo, en el centro de datos o en cualquier parte del país

Cuando la gente oye la afirmación «el lugar donde se realiza el procesamiento es importante», lo primero que le viene a la mente es la latencia de la red. Es fácil comprender cómo la transmisión de datos a través de Internet, por todo el país o incluso por la ciudad, puede ralentizar el procesamiento. Lo mismo ocurre dentro de tu centro de datos. Situar el almacenamiento y la capacidad de cálculo cerca uno del otro (en el mismo rack o incluso en el mismo dispositivo) reduce la latencia del procesamiento.

Muchas empresas están aprovechando los servicios en la nube y los sistemas distribuidos para mejorar el rendimiento de las operaciones OLTP de los usuarios finales. Cuando llega el momento de realizar análisis, la cuestión de la distancia vuelve a cobrar importancia. ¿Dónde se debería llevar a cabo el procesamiento analítico? Para la mayoría de las empresas, la nube es el lugar idóneo para alojar su almacén de datos y realizar cálculos analíticos, ya que permite situar los análisis más cerca de los almacenes de datos y, al mismo tiempo, aprovechar los recursos informáticos a escala de la nube.

Suponiendo que ya hayas resuelto estos problemas de «gran distancia», ¿es posible optimizar aún más el sistema? Sí, lo es. Si tus objetivos son el procesamiento de big data o el análisis en tiempo real para impulsar las operaciones y la toma de decisiones, debes llevar el rendimiento de tus análisis al siguiente nivel y estudiar cómo se pueden optimizar las bases de datos y el software que utilizas para aprovechar al máximo la capacidad de los recursos disponibles.

El disco es lento. La memoria es mejor. La caché del chip es la más rápida.

Echemos un vistazo a lo que ocurre dentro de un sistema de análisis (el hardware y el software que utilizas). Estos sistemas suelen estar compuestos por tres componentes de hardware que influyen directamente en el rendimiento: los discos, la memoria y la caché del chip. Cuando realizas operaciones de cálculo (que, en realidad, no son más que un conjunto de fórmulas matemáticas), estás manipulando datos que se almacenan en uno de estos tres lugares. Los chips cuentan con una memoria caché interna, que ofrece el rendimiento más rápido, pero la capacidad más reducida. Los chips de memoria RAM tienen más capacidad (aunque es limitada) y un rendimiento bastante rápido, ya que los datos se mantienen temporalmente en un estado de suspensión en lugar de escribirse en un soporte físico, pero son mucho más lentos que la caché del chip. El almacenamiento en disco es el más lento, ya que los datos se escriben en un soporte físico (un disco) y se leen de este soporte físico cuando es necesario acceder a ellos. Con el almacenamiento en la nube, la capacidad de disco disponible es prácticamente ilimitada.

Los sistemas de almacenamiento de datos y análisis utilizan cada uno de estos tipos de almacenamiento, junto con la capacidad de cálculo de las CPU, de diferentes maneras. Esto es lo que confiere a Actian Analytics Engine una ventaja en cuanto a rendimiento frente a otras soluciones. Analytics Engine optimiza el uso de cada capa de la infraestructura del sistema, eliminando el desperdicio de capacidad para maximizar el rendimiento y minimizar los costes. A continuación se muestran un par de ejemplos:

Aprovechar al máximo los núcleos de la CPU

Las CPU modernas cuentan con múltiples núcleos, lo que significa que pueden ejecutar varias operaciones al mismo tiempo. Lamentablemente, la mayoría de los programas (incluidos los sistemas de almacenes de datos) no están diseñados para aprovechar esta capacidad de procesamiento paralelo y, como resultado, solo se acaba utilizando una pequeña parte de la capacidad disponible. Actian Data Platform y Actian Analytics Engine están diseñados para ejecutar de manera eficiente un gran número de consultas simultáneas solicitadas por un gran número de usuarios. Las consultas se dividen en pequeños fragmentos que pueden ejecutarse en paralelo. Esto es importante porque maximiza el uso de la capacidad de la CPU de la que dispones. Los ciclos de CPU son una capacidad basada en el tiempo. Piensa en ello como las horas del día que tienes para tus tareas de trabajo. El reto consiste en utilizar tu capacidad disponible de la forma más eficiente posible y evitar el tiempo de inactividad, ya que, una vez transcurrido ese tiempo, nunca podrás recuperarlo.

Reducción de la cantidad de datos que se escriben y se leen en los discos

Las soluciones de Actian están diseñadas para un uso altamente eficiente de los discos, lo que reduce las operaciones de E/S que pueden ralentizar el procesamiento analítico. Actian Data Platform es una base de datos puramente columnar. Las bases de datos tradicionales se basan en filas: los registros se organizan en filas y es necesario leer la fila completa para realizar una consulta y llevar a cabo análisis. Actian trata los datos como una serie de columnas, lo que la optimiza para el procesamiento analítico. Dado que una columna de datos contiene datos todos del mismo tipo, las operaciones analíticas pueden optimizarse. Si nos fijamos en su funcionamiento interno, veremos que cada columna se almacena en el disco como archivos con varios bloques de datos. Los índices MinMax en los bloques de datos permiten una clasificación más rápida de los datos, ya que ayudan a la plataforma a identificar de forma más eficiente qué datos está intentando analizar el usuario y cuáles pueden ignorarse.

Cuando se realizan análisis operativos y se intenta impulsar la toma de decisiones en tiempo real a partir de los datos, se necesita el mejor rendimiento posible. Mediante una combinación de un mayor número de operaciones que se llevan a cabo utilizando la caché del chip y la memoria caché, junto con un proceso más eficiente de gestión de los datos almacenados en el disco, Actian puede optimizar el rendimiento y la utilización del hardware de la base de datos, al tiempo que minimiza la cantidad de datos que se escriben en el disco. Ambos aspectos son importantes, ya que se traducen directamente en una reducción de los costes operativos. En definitiva, se trata de «utilizar los recursos de los que se dispone de forma más eficiente» para alcanzar el máximo rendimiento y minimizar los costes.

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