Inteligencia de Negocios

La necesidad de estructuras de datos aumenta a medida que la TI se distribuye más

single-image


Los datos son el combustible para los procesos comerciales digitales, pero la mayoría de las organizaciones hoy en día no tienen una forma eficiente de administrarlos en todas las plataformas en las que han implementado aplicaciones.

En esencia, una arquitectura de estructura de datos describe libremente cualquier plataforma que reduce la fricción asociada con el acceso y el intercambio de datos en un entorno de red distribuida. Los proveedores que se han posicionado en el pasado como proveedores de sistemas de almacenamiento hasta plataformas de gestión de datos ahora afirman, en diversos grados, proporcionar estructuras de datos que abarcan múltiples plataformas informáticas.

Tejidos de datos y transformación empresarial digital

La urgencia que impulsa la necesidad de estructuras de datos ha aumentado por dos razones principales:

  • Los procesos de negocios digitales generalmente abarcan múltiples aplicaciones. Cuando los datos contenidos en estas aplicaciones entran en conflicto, las iniciativas de negocios digitales que dependen de estas aplicaciones finalmente fallan.
  • Empresas de todos los tamaños están tratando de abordar este problema creando lagos de datos en la nube que normalizan los datos en un repositorio común al que pueden acceder múltiples aplicaciones.

Estos lagos de datos también son la base sobre la que las empresas entrenan los modelos de inteligencia artificial (IA) en los que muchas de ellas confían para automatizar sus procesos digitales.

El desafío para los equipos de TI es que es poco probable que haya un único lago de datos, señala Howard Dresner, fundador y director de investigación de Dresner Advisory Services. Cada unidad de negocio dentro de una organización a menudo inicia su propia iniciativa de lago de datos.

Como resultado, las organizaciones de TI necesitan usar algún tipo de estructura de datos para mover datos no solo desde los entornos de TI locales a los lagos de datos en la nube, sino también entre los lagos de datos ubicados en varias nubes.

Lea también: El índice sugiere que muchas empresas se están quedando atrás de la curva de negocios digitales

Sustancias de datos en el juego

La última generación de estructuras de datos aprovecha los clústeres de Kubernetes que pueden ejecutarse en cualquier lugar para simplificar la implementación en un entorno heterogéneo. Por ejemplo, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) lanzó una estructura de datos HPE Ezmeral basada en tecnologías obtenidas a través de la adquisición de MapR Technologies en 2019. Esta estructura de datos crea un espacio de nombres global al que se puede acceder a través de interfaces de programación de aplicaciones (API). Se puede acceder a aplicaciones en contenedores y no contenedores. Una función de duplicación de datos permite que los datos se muevan dentro o entre clústeres mediante tablas multimaestros bidireccionales o replicación de flujo de eventos.

HPE anunció recientemente que haría su estructura de datos Disponible como oferta independiente y como componente integrado de HPE Ezmeral Container Platform y HPE Ezmeral Machine Learning Operations (MLOps). El objetivo es facilitar a las empresas el uso constante de una estructura de datos desde el borde hasta la nube, dice Anil Gadre, vicepresidente de Ezmeral para HPE. «Se trata de reducir la fricción», agrega.

De manera similar, Diamanti proporciona un nivel de datos integrado y un nivel de control, que se denominan Spektra y Ultima, respectivamente. La compañía anunció recientemente esto Espectros ahora está disponible en Google Cloud Platform (GCP) además de Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure. Spectra ahora también está disponible para entornos de TI locales que se pueden implementar en servidores de Lenovo, Dell Technologies, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) o la infraestructura x86 proporcionada por Diamanti.

Este enfoque simplifica la gestión de datos desde el punto de creación y, en última instancia, almacenados, dijo Brian Waldon, vicepresidente de producto de Diamanti. Este es un problema crítico ya que las aplicaciones necesitan acceder a datos que se encuentran en múltiples plataformas.

A principios de este mes, NetApp lanzó un servicio completamente administrado basado en una estructura de datos basada en Kubernetes. los Astra de NetApp El servicio administrado protege, recupera, restaura y mueve las cargas de trabajo de las aplicaciones implementadas en Kubernetes sin la necesidad de descargar, instalar, administrar o actualizar ningún software.

El servicio gestionado de NetApp anteriormente conocido como Proyecto Astra realizaba copias de seguridad, clonación, recuperación ante desastres, ciclo de vida de datos, optimización de datos, cumplimiento y seguridad en nombre de una empresa. Incluso puede restaurar una aplicación en otro clúster de Kubernetes en la misma región o en una región diferente, o mover aplicaciones completas junto con sus datos de un clúster de Kubernetes a otro.

El objetivo es descargar las tareas de administración de datos que anteriormente hubieran requerido un equipo de TI interno para administrar, dijo Eric Han, vicepresidente de administración de productos para servicios de nube pública en NetApp. No está exactamente claro cuántos datos se mueven entre plataformas, pero es una de las varias funciones de gestión de datos que las organizaciones de TI necesitan a medida que crece el negocio. «Va a ser más una federación», agrega Han.

Lea también: Rush to AI requiere procesos de DataOps más robustos

Tejidos de datos y DataOps

En última instancia, pronto no habrá escasez de opciones de estructura de datos cuando la cantidad de datos generados aumente no solo exponencialmente, sino también los tipos. Los tipos de datos no estructurados, como el video, están impregnando cada vez más la empresa. El desafío para los equipos de TI es unificar la administración de grandes cantidades de datos altamente dispersos que se crean todos los días y luego se almacenan en más silos que nunca.

La elección de una estructura de datos es, por supuesto, solo el comienzo de un gran esfuerzo para reconstruir cómo se administran los datos en toda la empresa extendida. Las empresas también necesitan modernizar sus procesos internos de gestión de datos. Sin embargo, al igual que con cualquier iniciativa de TI, la mejor manera de hacerlo es crear la mejor base posible para la estructura de datos.

Sigue leyendo: Las mejores herramientas y software de visualización de datos para 2021

También te gustará