IoT, Big Data y la nube: 5 tendencias notables de almacenamiento en la nube que llegarán en 2019

El paradigma de la computación en nube ofrece a las empresas un almacenamiento de bajo coste con una excelente accesibilidad y una escalabilidad inigualable. Con un mercado de almacenamiento en la nube que se espera que crezca hasta los 92.000 millones de dólares en 2022, está claro que las empresas buscarán maximizar los casos de uso de esta forma de almacenamiento.

Este artículo destaca cinco tendencias notables de almacenamiento en la nube, con un enfoque particular en IoT y Big Data, a medida que se acerca el año 2019.

Nube, IoT y Big Data

Empresas de todos los tamaños están recopilando enormes cantidades de datos complejos y en rápida evolución que contienen un valor que puede darles una ventaja competitiva edge o conducir a mejores decisiones empresariales. Una proporción cada vez mayor de estos datos se presenta en forma de información procedente de una red de dispositivos inteligentes equipados con sensores; la llamada Internet de las Cosas (IoT).

De hecho, el crecimiento previsto de los datos del IoT es tal que Cisco estima que el IoT generará más de 500 zettabytes al año en datos a partir de 2019, ¡es decir, 500 millones de petabytes!

El problema es que la infraestructura necesaria para procesar, almacenar y obtener información a partir de los datos del IoT y otras fuentes de big data es prohibitivamente costosa de suministrar in situ. Muchas empresas recurren ahora a la nube como una opción realista para ayudarles con sus cargas de trabajo de big data. Esto se debe a que la nube proporciona una plataforma centralizada con acceso a una potente infraestructura informática y almacenamiento barato a un coste relativamente bajo.

1. Análisis de Big Data en la nube

Para que la nube sea compatible con el análisis de big data, su arquitectura debe satisfacer las elevadas exigencias de rendimiento del almacenamiento para este tipo de cargas de trabajo. Por lo tanto, es importante que las empresas que deseen realizar análisis de big data en la nube elijan únicamente opciones de almacenamiento distribuido de alto rendimiento.

Afortunadamente, algunos de los principales proveedores de almacenamiento en la nube, como AWS, Google y Microsoft, están empezando a reconocer la creciente necesidad de almacenamiento de mayor rendimiento, y ahora están empezando a mejorar sus servicios existentes con las capacidades necesarias para llevar a cabo análisis de big data a los niveles de rendimiento deseados.

A medida que los proveedores de almacenamiento en la nube evolucionen y mejoren sus servicios, cabe esperar que el almacenamiento en la nube se utilice aún más para soportar cargas de trabajo de análisis de grandes datos.

2. Almacenamiento por niveles para Big Data

Incluso si las empresas prefieren utilizar una nube privada dedicada o una infraestructura local para el almacenamiento primario de big data, los servicios de almacenamiento en nubes públicas pueden desempeñar un papel en los enfoques de almacenamiento por niveles. El almacenamiento por niveles utiliza reglas de clasificación de datos basadas en políticas para mover datos entre diferentes tipos de tecnologías de almacenamiento.

Por ejemplo, el servicio de almacenamiento cloud por niveles de NetApp combina el uso de los volúmenes de alto rendimiento de Amazon EBS para los datos "calientes" y el almacenamiento de objetos de Amazon S3 para los datos "fríos". Los marcos de Big Data como Hadoop admiten este tipo de almacenamiento por niveles, lo que permite a las empresas clasificar sus clústeres en niveles de almacenamiento caliente y frío en función de la frecuencia con la que se accede a los datos de cada nivel.

El almacenamiento por niveles para big data añade un nivel adicional de rentabilidad, sobre todo cuando las empresas recurren a servicios de almacenamiento en nubes públicas como opción de bajo coste para los datos a los que se accede con menos frecuencia.

3. Migración de datos oscuros

Según Gartner, los datos oscuros son información que las empresas recopilan durante sus actividades habituales pero que no utilizan para otros fines. Estos datos podrían contener valor, sin embargo, se almacenan en un formato no estructurado y pueden no ser accesibles mediante una consulta (por ejemplo, información en documentos escaneados).

La extracción de datos oscuros se generalizará a medida que las empresas busquen obtener valor de ellos y mejorar sus análisis mediante el acceso a mayores conjuntos de datos. Los servicios de almacenamiento en la nube pueden resultar útiles para reducir el coste de la extracción.

Lo ideal sería que las empresas utilizaran herramientas de extracción de datos oscuros capaces de identificar la información basura frente a la valiosa, deshaciéndose de la primera y migrando la segunda a un almacenamiento en la nube de bajo coste.

4. Optimización del almacenamiento en la nube para el aprendizaje automático

La revolución de la IA empresarial está firmemente en marcha, y los proveedores de servicios en la nube ya disponen de las tecnologías necesarias para ofrecer a las empresas su propia y potente infraestructura de IA. Los modelos y algoritmos de aprendizaje automático, en particular, impulsan algunos de los casos de uso de IA empresarial más interesantes.

Dado que estos modelos se basan en grandes cantidades de datos para mejorar su rendimiento, no se sorprenda si los proveedores de servicios en la nube siguen perfeccionando y optimizando sus opciones de almacenamiento en la nube teniendo en cuenta el aprendizaje automático.

5. Almacenamiento de datos de sensores IoT y desarrollo de aplicaciones

Services y Amazon DynamoDB, la gran potencia de almacenamiento de datos IoT, ofrecen bases de datos NoSQL de baja latencia para almacenar y consultar datos de dispositivos. Entretanto, plataformas más pequeñas y especializadas como Ubidots y Losant siguen demostrando su valía como plataformas líderes de desarrollo de aplicaciones IoT que ofrecen conjuntos completos de herramientas y componentes de aplicaciones para conectar, procesar, almacenar y analizar datos tanto en edge como en la nube. Es de esperar que en 2019 las empresas utilicen mucho más este tipo de servicios dedicados de almacenamiento y procesamiento de IoT.

Resumen

El almacenamiento en la nube ha recorrido un largo camino desde que en 1983 CompuServe ofreciera a sus usuarios consumidores una pequeña cantidad de espacio en disco que podía utilizarse para almacenar los archivos que subían. Estas cinco tendencias muestran lo que puedes esperar de cara a 2019 si trabajas con soluciones en la nube o buscas adoptarlas en tu empresa.