Cuando los macrodatos no hacen que todo sea enorme

Actian Vector pasó a llamarse Actian Analytics Engine en 2026.

Utilización de un FARM vectorial para facilitar y agilizar el analyse des données big data

Llevo mucho tiempo trabajando en el sector informático. Lo que va, vuelve. Mi ejemplo favorito es cómo la multipropiedad centralizada del mainframe dio lugar a la informática descentralizada cliente-servidor. Ahora volvemos a la multipropiedad, pero en la nube. La tecnología evoluciona. A veces las nuevas ideas parecen buenas, pero acaban no siendo tan buenas, así que volvemos atrás y reinventamos ideas más antiguas pero probadas.

Tomemos como ejemplo el almacenamiento de datos y los macrodatos. Todos estamos acumulando grandes cantidades de datos que no caben fácilmente en un ordenador pequeño, así que creamos un ordenador gigante o, mejor aún, un clúster de ordenadores pequeños que parece un ordenador gigante para gestionar la carga de trabajo.

Gestionar clusters de ordenadores ES DIFÍCIL

Sobre el papel, como en este diagrama, el clúster parece sencillo, pero en realidad, son complejos de configurar, difíciles de mantener equilibrados y en funcionamiento, introducen un montón de nuevos problemas como la fragmentación y la gestión de la carga de trabajo, y en realidad no son tan fáciles de ampliar... ¡es una locura! Todo el ecosistema es frágil y difícil.

A menos que seas una de esas pocas corporaciones que realmente tienen un gran jeu de données singular jeu de données, el ideal del gigantesco Almacén de Datos centralizado de todo, desde una perspectiva práctica, simplemente no es tan productivo o necesario. ¿Por qué complicar las cosas más de lo necesario?

Lo que tiene más sentido es un entorno eficaz, fácil de entender, fácil de configurar, fácil de gestionar y fácil de cambiar. Para los análisis, te propongo que des un paso atrás y consideres servidores individuales, pero de alto rendimiento y fáciles de gestionar.

Considere una granja de vectores para cosechar fácilmente los objetivos empresariales.

Las granjas de vectores pueden ser muy flexibles. Se puede tener una granja de vectores homogénea, en la que se cuenta con un conjunto de servidores individuales similares entre sí, cada uno con la misma configuración del motor Actian Analytics. La gestión es sencilla porque: cada servidor es independiente, por lo que no hay la complejidad propia de los clústeres; todos tienen la misma configuración de base de datos; y es fácil añadir o eliminar servidores sin afectar a los demás. Además, el propio Actian Vector requiere poco o ningún ajuste, por lo que hay poca configuración individualizada. Incluso se pueden introducir ligeras variaciones para crear una granja vectorial heterogénea. En ese caso, aunque la configuración de la aplicación pueda ser ligeramente diferente, Actian Analytics Engine ofrece un rendimiento extremo y una administración sencilla, sin la complejidad de un clúster. A continuación se muestran algunos ejemplos:

Grupos independientes de usuarios similares que utilizan la misma aplicación pero necesitan datos distintos

Este escenario es el más sencillo. Vector Farm resulta especialmente útil porque permite separar fácilmente los datos de los usuarios. Un ejemplo de ello podría ser una multinacional que, por motivos legales, deba mantener los datos europeos en sus propias instalaciones y separados de los datos canadienses y estadounidenses, etc. Cabe destacar que la configuración del servidor de bases de datos es idéntica en todos los casos, incluido el nombre de la base de datos. La gestión de todos estos servidores es la misma. Actian Analytics Engine ofrece un rendimiento de consulta excepcional a todos los usuarios.

Grupos independientes de usuarios de distinto tamaño que utilizan la misma aplicación pero necesitan datos distintos

En realidad, la mayoría de los grupos de usuarios no son iguales. Tomemos como ejemplo a un proveedor de software como servicio (SaaS). Un proveedor de SaaS puede ofrecer un servicio en la nube a una gran variedad de clientes, grandes y pequeños, a través de Internet. En este caso, el proveedor seguramente no querría dedicar un servidor completo (virtual o local) a clientes muy pequeños. En este caso, mediante el uso de esquemas (un método para crear propiedades separadas en una única base de datos), el proveedor puede agrupar el uso de los clientes pequeños en una instancia de Vector, mientras atiende a otros con sus propias instancias. En los casos en que haya un cliente especialmente grande, podría ampliar ese servidor, pero manteniendo la misma estructura. La gestión de todos estos servidores sigue siendo la misma utilizando esquemas. Actian Analytics Engine ofrece un rendimiento de consulta extraordinario a todos los usuarios.

Un grupo MUY grande de usuarios exigentes

Otro escenario se da cuando la base de usuarios de análisis es amplia y estos usuarios necesitan un rendimiento fiable y rápido. Un ejemplo de ello es una empresa de servicios financieros que ofrece una aplicación de negociación. Los operadores necesitan análisis muy rápidos y complejos sobre datos en tiempo real. Un clúster complejo, con la sobrecarga que suponen sus numerosas componentes móviles, es físicamente incapaz de proporcionar esto. En este escenario, se puede utilizar una Homogenous Vector Farm como un grupo para dar servicio a todos los usuarios. Se puede utilizar un bus de servicio en tiempo real o una cola de mensajes para sincronizar los múltiples servidores en tiempo real. Los usuarios se distribuyen de forma equilibrada entre cualquiera de los servidores disponibles de la granja. Una vez más, la gestión es sencilla porque todos los servidores son exactamente iguales. Actian Analytics Engine(LA BASE DE DATOS ANALÍTICA MÁS RÁPIDA DEL MUNDO) ofrece unos tiempos de respuesta extraordinarios.

Usuarios y aplicaciones independientes

El último escenario es una «Vector Farm» verdaderamente heterogénea. En este caso, los usuarios no están necesariamente segmentados y existen diferentes aplicaciones de análisis con distintas estructuras de bases de datos. Dado que las aplicaciones son diferentes, no existe la necesidad operativa de mantener los datos en una ubicación centralizada dentro de un clúster complejo. Gracias al alto rendimiento y a la facilidad de configuración y gestión de Actian Analytics Engine, una «Vector Farm» constituye una forma eficaz de dar soporte a estos usuarios y aplicaciones.

Conclusión

¿Por qué torturarse con un clúster complejo si no es necesario? Debido al rendimiento, la facilidad de administración y el poco o ningún ajuste personalizado, es fácil aprovechar los servidores individuales en una Actian Vector Farm. Debido a que no tiene que pasar por el complejo análisis de construir y mantener un clúster y debido a que Vector requiere poco ajuste, ¡puede poner en marcha los componentes de su Granja Vector rápidamente y empezar a "cosechar" valor de negocio de inmediato!

Más Acerca de Actian

¿Quieres saber más sobreActian Analytics Engine?

También puede descargar y probar Actian Vector usted mismo (o puede probar Vector Community Edition en AWS sin tener que obtener una licencia de evaluación). No te decepcionará, y si necesitas ayuda para entender las cosas, solo tienes que preguntar a la Comunidad.

Acerca del autor

Acerca de Mary Schulte

Mary Schulte es ingeniera de ventas sénior en Actian, y cuenta con décadas de experiencia con potentes proveedores de bases de datos como Informix y Netezza. Ha escrito miles de líneas de Informix 4GL y ESQL/C para clientes de todo el mundo, incluida la innovadora implementación de datablade de American Airlines. Mary ha impartido innumerables sesiones de formación, ayudando a las organizaciones a optimizar sus entornos de bases de datos. Sus publicaciones en el blog de Actian se centran en el rendimiento de las consultas, bases de datos analíticas como Vector y consejos prácticos para aprovechar Informix. Consulte sus artículos para obtener orientación experta.