2. Big Data es demasiado complejo para el almacenamiento tradicional
¿Otro desafío importante para el almacenamiento tradicional cuando se trata de big data? La complejidad de los estilos de datos. Los datos tradicionales son “estructurados”. Puede organizarlo en tablas con filas y columnas que tengan una relación directa entre sí.
Una base de datos relacional, el tipo de base de datos que almacena datos tradicionales, consta de registros que contienen campos claramente definidos. Puede acceder a este tipo de base de datos mediante 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 consistir en miles de filas y columnas. Pero lo que es más importante, con una base de datos relacional, puede acceder a un dato por referencia a su relación con otro dato.
Big data no siempre encaja perfectamente en las filas y columnas relacionales de un sistema de almacenamiento de datos tradicional. En gran medida no está estructurado, consta de una gran cantidad de tipos de archivos y, a menudo, incluye imágenes, videos, audio y contenido de redes sociales. Es por eso que las soluciones de almacenamiento tradicionales no son adecuadas para trabajar con big data: No pueden categorizarlo correctamente.
Las aplicaciones en contenedores modernas también crean nuevos desafíos de almacenamiento. Por ejemplo, las aplicaciones de Kubernetes son más complejas que las aplicaciones tradicionales. Estas aplicaciones contienen muchas partes, como pods, volúmenes y mapas de configuración, y requieren actualizaciones frecuentes. El almacenamiento tradicional no puede ofrecer la funcionalidad necesaria para ejecutar Kubernetes de manera efectiva.
El uso de una base de datos no relacional (NoSQL) como MongoDB, Cassandra o Redis puede permitirle obtener información valiosa sobre conjuntos complejos y variados de datos no estructurados.
3. Big Data es demasiado rápido para el almacenamiento tradicional
Los sistemas de almacenamiento de datos tradicionales son para una retención de datos constante. Puede agregar más datos regularmente y luego realizar análisis en el nuevo conjunto de datos. Pero los big data crecen casi instantáneamente, y el análisis a menudo debe realizarse en tiempo real. Un RDBMS no está diseñado para fluctuaciones rápidas.
Tomemos como ejemplo los datos del sensor. Los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) necesitan procesar grandes cantidades de datos de sensores con latencia mínima. Los sensores transmiten datos del “mundo real” a una tasa casi constante. Los sistemas de almacenamiento tradicionales tienen dificultades para almacenar y analizar los datos que llegan a una velocidad tan alta.
O bien, otro ejemplo: la ciberseguridad. Los departamentos de TI deben inspeccionar cada paquete de datos que llega a través del firewall de una empresa para verificar si contiene código sospechoso. Es posible que muchos gigabytes pasen por la red todos los días. Para evitar ser víctima de un delito cibernético, el análisis debe realizarse de forma instantánea: almacenar todos los datos en una tabla hasta el final del día no es una opción.
La naturaleza de alta velocidad de big data no es amable con los sistemas de almacenamiento tradicionales, lo que puede ser una causa raíz de fallas en proyectos o ROI no realizado.
4. Los desafíos de Big Data requieren soluciones de almacenamiento modernas
Las arquitecturas de almacenamiento tradicionales son adecuadas para trabajar con datos estructurados. Pero cuando se trata de la naturaleza vasta, compleja y de alta velocidad de big data no estructurado, las empresas deben encontrar soluciones alternativas para comenzar a obtener los resultados que buscan.
Los sistemas de almacenamiento distribuidos, escalables y no relacionales pueden procesar grandes cantidades de datos complejos en tiempo real. Este enfoque puede ayudar a las organizaciones a superar los desafíos de big data con facilidad y comenzar a obtener información innovadora.
Si su arquitectura de almacenamiento tiene dificultades para mantenerse al día con las necesidades de su negocio, o si desea obtener la ventaja competitiva de una empresa madura de datos, actualizar a una solución de almacenamiento moderna capaz de aprovechar el poder de big data puede tener sentido.
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