Escalar para ser más eficaz y analítico, con IBM Spectrum Scale

Publicado el 26/11/20 10:24

Nunca las organizaciones tuvieron tantos datos que conservar. Su actividad ha generado millones de registros que resultan cada vez más difícil manejar. Con el añadido de que solo las que mejor resuelven este aspecto logran mantener su valor competitivo.

IBM Spectrum Scale

Las aplicaciones de Big Data e Inteligencia Artificial (IA) generan enormes cargas de trabajo, que se suman a las aplicaciones más pesadas y tradicionales aún vigentes. Un enorme volumen de información que exige escalabilidad, seguridad, fiabilidad y alto rendimiento. IBM Spectrum Scale responde a estos retos con funcionalidades exclusivas, como realizar archivado y analítica in situ, lo que reduce los costes de almacenamiento hasta un 90%.

Con la transformación digital hemos entrado en una frenética dinámica de aumento de los datos no estructurados. Esto puede colapsar los sistemas de detección y búsqueda de esa información, que comienzan a mostrarse lentos y pesados. Incluso, esta enorme cantidad de datos, a veces, provoca la imposibilidad de ver aspectos importantes de los mismos o generan graves problemas para su almacenamiento, lo que acarrea disfunciones, fallos y vulnerabilidades, datos incorrectos o la deficiente gobernanza.

Si bien el volumen de almacenamiento es un desafío, la visibilidad limitada de los datos almacenados plantea un mayor reto a los usuarios de datos, administradores de almacenamiento y consumidores de grandes archivos. A menudo, encuentran que la información del sistema por sí sola no proporciona la información detallada sobre el consumo de almacenamiento ni sobre la calidad de los datos, lo que resta eficacia a estos recursos.

La información o los metadatos básicos a nivel del sistema también son inadecuados para los científicos de datos, analistas y trabajadores del conocimiento, que dedican demasiado tiempo a buscar la materia prima necesaria para realizar su trabajo. Los administradores, además, encuentran dificultades para identificar archivos y objetos (registros) que contengan datos confidenciales o sensibles.

Para superar estas trabas, las grandes empresas están recurriendo a la gestión de metadatos: soluciones o catálogos de datos que ofrecen una visibilidad excepcional de la información. Una vez que las organizaciones tienen una clara comprensión de sus datos no estructurados pueden potenciar sus sistemas de almacenamiento, mitigar el riesgo y aprovechar su valor. En definitiva, ganar ventaja competitiva y visibilidad sobre información crítica para el negocio.

Análisis a gran escala de los datos, IA y aprendizaje automático pueden utilizar este recurso de forma óptima, con mapeo, descubrimiento, identificación y visibilidad de flujos de datos. En general, permite mejorar la calidad de los datos, organizar, archivar y clasificarlos bien en niveles, temperatura (según su frecuencia de uso y consulta) o por su rendimiento.

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Otras tareas de mejora implican la deduplicación de datos y la eliminación de los más triviales, lo que finalmente reduce el volumen alojado, favoreciendo también las tareas de gobierno como inspección y clasificación, etiquetado y limpieza, antes de su posterior gestión, creación de informes o búsqueda de contenidos acelerada.

Todo ello con software de gestión de metadatos que proporciona información adicional para su almacenamiento no estructurado a escala exabyte.

Es decir, miles de millones de archivos y objetos, con una rica capa de metadatos, que permiten a los científicos y administradores obtener conocimiento, a partir de cantidades masivas de información no estructurada. Lo que, además, contribuye a acelerar su análisis a gran escala, reducir espacio de alojamiento y mitigar riesgos para este activo tan valioso de la organización actual: sus propios datos.

Más información sobre Software Defined Storage aquí.