2. Los macrodatos son demasiado complejos para el almacenamiento tradicional
¿Otro gran reto que plantea el almacenamiento tradicional en relación con los macrodatos? La complejidad de los tipos de datos. Los datos tradicionales son “estructurados”. Puede organizarlos en tablas, con filas y columnas que están relacionadas de manera directa entre ellas.
Una base de datos relacional —el tipo de base de datos que almacena los datos tradicionales— está formada por unos registros que contienen unos campos claramente definidos. Puede acceder a este tipo de bases de datos usando un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS), como MySQL, Oracle DB o SQL Server.
Una base de datos relacional puede ser relativamente grande y compleja: puede estar compuesta por miles de filas y columnas. Pero lo que es crucial es que con una base de datos relacional puede acceder a un dato recurriendo a su relación con otro dato.
Los macrodatos no siempre encajan perfectamente en las filas y columnas relacionales de un sistema de almacenamiento de datos tradicional. En gran parte son no estructurados, están formados por una infinidad de tipos de datos y suelen incluir imágenes, vídeos, audios y contenido de las redes sociales. Por este motivo, las soluciones de almacenamiento tradicionales no son adecuadas para trabajar con los macrodatos. No pueden categorizarlos correctamente.
Las aplicaciones contenedorizadas modernas también crean nuevos retos para el almacenamiento. Por ejemplo, las aplicaciones de Kubernetes son más complejas que las aplicaciones tradicionales. Estas aplicaciones contienen muchos elementos —como pods, volúmenes y configmaps— y requieren actualizaciones frecuentes. El almacenamiento tradicional no puede ofrecer la funcionalidad suficiente para ejecutar Kubernetes eficazmente.
El uso de una base de datos no relacional (NoSQL), como MongoDB, Cassandra o Redis, puede permitirle obtener información muy valiosa de los complejos y variados conjuntos de datos no estructurados.
3. Los macrodatos son demasiado rápidos para el almacenamiento tradicional
Los sistemas de almacenamiento de datos tradicionales están pensados para una conservación estable de los datos. Puede añadir más datos regularmente y luego realizar análisis del nuevo conjunto de datos. Sin embargo, los macrodatos crecen casi al instante y los análisis muchas veces tienen que realizarse en tiempo real. Un RDBMS no está diseñado para las fluctuaciones rápidas.
Piense, por ejemplo, en los datos de los sensores. Los dispositivos del Internet de las cosas (IdC) tienen que procesar grandes cantidades de datos de sensores con una latencia mínima. Los sensores transmiten datos del “mundo real” a un ritmo casi constante. A los sistemas de almacenamiento tradicionales les cuesta mucho almacenar y analizar los datos que llegan a una velocidad tan alta.
Otro ejemplo es la ciberseguridad. Los departamentos informáticos tienen que inspeccionar cada paquete de datos que llega a través del cortafuegos de la empresa para comprobar si contiene código sospechoso. Es posible que a través de la red pasen a diario muchos gigabytes. Para evitar ser víctima de los ciberdelincuentes, los análisis tienen que producirse al instante —almacenar todos los datos en una tabla hasta el final del día no es una opción—.
El carácter muy rápido de los macrodatos no es nada bueno para los sistemas de almacenamiento tradicionales, lo que puede hacer que un proyecto falle o que no se cumpla un ROI.
4. Los retos planteados por los macrodatos exigen unas soluciones de almacenamiento modernas
Las arquitecturas de almacenamiento tradicionales son adecuadas para trabajar con datos estructurados. Pero cuando tienen que enfrentarse al carácter enorme, complejo y muy rápido de los macrodatos no estructurados, las empresas tienen que encontrar soluciones alternativas para empezar a obtener los resultados que buscan.
Los sistemas de almacenamiento no relacionales, escalables y distribuidos pueden procesar grandes cantidades de datos complejos en tiempo real. Este enfoque puede ayudar a las organizaciones a superar fácilmente los grandes retos que plantean los macrodatos —para empezar a recoger una información que impulse los avances—.
Si su arquitectura de almacenamiento tiene dificultades para seguir el ritmo de sus necesidades empresariales —o si quiere tener la ventaja competitiva de una empresa que utiliza los datos de un modo avanzado—, puede que sea muy aconsejable actualizarse a una solución de almacenamiento moderna, capaz de aprovechar toda la potencia de los macrodatos.
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