6 predicciones sobre la generación y empleo de datos para 2020

Por en Desarrollo

Se ha afirmado que los datos son el activo más valioso para una organización. En ese sentido, la década depara algunas tendencias como el almacenamiento de objetos o los modelos as-a-service que aportaran a crear valor a partir de los datos.

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Es difícil hacer predicciones, especialmente en lo que a tecnología respecta. Pero una predicción bastante segura es que los datos continuarán revolucionando al mundo en 2020 y la próxima década. La tendencia tecnológica más importante desde 1990 sin duda acentuará su presencia en nuestras vidas, para bien o para mal.

El aumento constante de las velocidades de procesamiento de datos y el ancho de banda, la invención ininterrumpida de nuevas herramientas para crear, compartir y consumir datos, y la incorporación constante de nuevos creadores y consumidores de datos en todo el mundo, aseguran que el crecimiento de datos continúe sin cesar. Los datos engendran más datos en un ciclo virtuoso constante.

Datos y almacenamiento

Durante mucho tiempo se ha afirmado que los datos son el activo más valioso para una organización, sin embargo, algunas empresas no colocan su énfasis en ellos. En esa línea, Wilson Grava, vicepresidente y gerente general para América Latina de Pure Storage expone: “Una valoración financiera de una empresa no es la única forma de demostrar el valor”. El ejecutivo explica que los datos deben tenerse en cuenta en función de los activos de una organización, para así determinar el impacto positivo de estos.

Otro de los cambios más radicales que han sucedido en los últimos años, es la actualización del almacenamiento tradicional a flash. Situación que ha ayudado a cerrar la brecha entre la tecnología y el objetivo de las empresas. “La tecnología ahora se ha puesto al día y permite a las organizaciones acceder, obtener información y trabajar con datos”, comparte el directivo.

Wilson Grava, Pure Storage

1. Suscripción a la innovación: Modelos de negocio como servicio

El inicio del modelo as-a-service (como servicio) se dio con la implementación de las nubes públicas. En esa línea, para los consumidores de almacenamiento, la nube híbrida representa una simplicidad y automatización de este servicio inicial, pensando tanto en la infraestructura local (para administrarla) y al mismo tiempo en las capacidades y control de la organización en la nube. Esta tecnología se ha dado en una base flexible y a su vez por suscripción de modelo como servicio. 

Para el ejecutivo de Pure Storage, “en 2020 la demanda de servicios como almacenamiento aumentará, sin embargo, los modelos exitosos necesitan equilibrar tanto las operaciones como los aspectos de compra”, explica. 

Desde la perspectiva de las operaciones, los atributos clave incluyen la estandarización, el acceso on-demand (de acuerdo a la demanda requerida), la gestión basada en API y escalabilidad ilimitada. Del lado del consumo, las características clave incluyen un modelo de pago por lo que se usa, capacidades de flexión (flexión hacia arriba o hacia abajo según sea necesario) y una experiencia evergreen no disruptiva.

2. El resurgimiento del almacenamiento de objetos

El almacenamiento de objetos destacado como una forma accesible y profunda y ha comenzado a surgir como la nueva forma de almacenamiento primario. Originalmente concebido para admitir la administración de conjuntos de datos extremadamente grandes (más allá de lo que los sistemas de archivos tradicionales podrían manejar), esta tecnología se ha convertido en el estándar de almacenamiento para aplicaciones nativas de la nube, dada su capacidad de admitir acceso altamente paralelo y distribuido a grandes conjuntos de datos. 

Con respecto a ello, el profesional de Pure Storage ilustra: “A medida que las aplicaciones se desarrollan o vuelven a formarse para arquitecturas amigables con la nube, el almacenamiento de objetos se convertirá en la opción natural para permitir que las aplicaciones desacoplen y desagreguen las aplicaciones y sus recursos informáticos de un grupo de almacenamiento compartido”. 

3. La analítica moderna alcanzará un estado “revolucionario” 

Actualmente el crecimiento de la analítica moderna ha traído opciones de infraestructura más asequibles, como CPU más potentes e infraestructuras basadas en el consumo. Estas se hayan disponibles tanto en instalaciones como en nubles públicas, y en memorias flash de menor precio. 

También ha habido un crecimiento significativo en las plataformas de análisis de flujo, tanto de código abierto (Apache Flink, Apache Beam y Spark Streaming) como comercial (Splunk DSP) que reemplaza a más y más plataformas de procesamiento basadas en lotes fijos. La analítica moderna ahora puede alcanzar mayor escala con arquitecturas de analítica nativas en la nube compuestas de servidores sin estado y contenedores y almacenes de objetos S3 de alto rendimiento. 

En ese sentido, para Wilson Grava, “el crecimiento desenfrenado de las fuentes de datos, incluidos los dispositivos inteligentes (hogar inteligente, dispositivos portátiles, automóviles conectados, Internet industrial, etc.) impulsará la adopción de análisis modernos para generar más información”.

4. Flash y medios de próxima generación 

Desde la introducción del flash, se ha relegado en gran medida a Tier1, aplicaciones centradas en el rendimiento, pero con nuevas tecnologías de estado sólido como Storage Class Memory (SCM) y QLC que se ponen en línea y estratifican el espacio de memoria. Así, el flash está realmente listo para explotar y abordar líneas de datos completamente nuevas

En términos de gama alta, con la combinación de SCM y protocolos de alta velocidad como NVMe-oF, las matrices de almacenamiento compartido ahora podrán proporcionar almacenamiento basado en servidor como rendimiento para las aplicaciones más sensibles a la latencia. 

“La inminente introducción de QLC está llevando flash a niveles de almacenamiento que se han mantenido en gran medida en el disco magnético hasta la fecha. Esta reducción de costos permite que todas las aplicaciones aprovechen los beneficios del flash más allá del rendimiento: simplicidad, confiabilidad y espacio y potencia reducidos del centro de datos”, comenta el profesional de Pure Storage. 

5. IA y acciones automatizadas con enfoque de manos libres

Con este énfasis en los datos, las organizaciones estarán más abiertas a la Inteligencia Artificial para tomar decisiones por ellas. Los clientes desean establecer políticas y dejar que los proveedores las implementen, lo que se debe en parte a la naturaleza declarativa del sistema de código libre Kubernetes y la administración de contenedores. 

De acuerdo con el profesional de Pure Storage, “la simplicidad de los contenedores permitirá a las organizaciones definir un estado, y el éste será el catalizador. Después, la tecnología debería conducir y entregar información dentro de todo el entorno”. La IA se aplicará para encontrar de manera eficiente dónde funciona mal el modelo predictivo y aumentar los datos para ese espacio de características. “Esto es crítico para aplicaciones de IA como la detección de anomalías y el análisis automático de causa raíz para escalar y ser aplicable en más contextos”, sentencia Grava.

6. Contenedores mainstream con opciones de almacenamiento persistente

Los contenedores nacieron para hacer que la implementación de aplicaciones sin estado sea lo más simple y económica posible. Pero a medida que la aparición de kubernetes y el respaldo de contenedores por parte de VMware está expandiendo rápidamente el uso de contenedores hacia las aplicaciones principales, el proporcionar almacenamiento persistente para contenedores es fundamental para permitir que las bases de datos y las aplicaciones vuelvan a plataforma para contenedores. 

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