IoT , Big Data y la nube: 5 tendencias notables de almacenamiento en la nube que llegarán en 2019
El paradigma de la computación en la nube proporciona almacenamiento de bajo costo para empresas con excelente accesibilidad y escalabilidad inigualable. Dado que se espera que el mercado de almacenamiento en la nube crezca a $ 92 mil millones para 2022 , está claro que las empresas buscarán maximizar los casos de uso para 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 el año 2019 se acerca.
Nube, IoT y Big Data
Empresas de todos los tamaños están recopilando enormes cantidades de datos complejos y de rápida evolución que contienen valor que puede darles una ventaja competitiva o conducirles a mejores decisiones comerciales. Una proporción cada vez mayor de estos datos viene en forma de información procedente de una red de dispositivos inteligentes equipados con sensores; el llamado Internet de las Cosas ( IoT ).
De hecho, se prevé tal crecimiento en IoT que Cisco estima que IoT generará más de 500 zettabytes por año en datos a partir de 2019, ¡eso es 500 millones de petabytes!
El problema es que la infraestructura necesaria para procesar, almacenar y obtener información a partir de datos IoT y otras fuentes de big data tiene un costo prohibitivo de proporcionar en las instalaciones. Muchas empresas ahora están recurriendo a la nube como una opción realista para ayudar con sus cargas de trabajo de big data. Esto se debe a que la nube proporciona una plataforma centralizada con acceso a una poderosa infraestructura informática y almacenamiento económico a un costo relativamente bajo.
1. Análisis de big data en la nube
Para que la nube admita el análisis de big data, su arquitectura debe satisfacer las altas demandas de rendimiento del almacenamiento para dichas cargas de trabajo. Por lo tanto, es importante que las empresas que buscan realizar análisis de big data en la nube elijan sólo opciones de almacenamiento distribuido de alto rendimiento.
Afortunadamente, algunos de los principales proveedores de almacenamiento en la nube, incluidos AWS, Google y Microsoft, están comenzando a reconocer la creciente necesidad de un almacenamiento de mayor rendimiento y ahora están comenzando a mejorar sus servicios existentes con las capacidades necesarias para realizar análisis de big data en niveles de rendimiento deseados.
A medida que los proveedores de almacenamiento en la nube evolucionan y actualizan sus servicios, se espera que el almacenamiento en la nube se utilice aún más para soportar cargas de trabajo de análisis de big data.
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 la nube pública aún pueden desempeñar un papel en los enfoques de almacenamiento por niveles. El almacenamiento en 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 en niveles en la nube combina el uso de volúmenes de alto rendimiento de Amazon EBS para datos "calientes" y almacenamiento de objetos de Amazon S3 para datos "fríos". Los marcos de big data como Hadoop admiten este tipo de almacenamiento en niveles, lo que permite a las empresas clasificar sus clústeres en niveles de almacenamiento en frío y en caliente dependiendo de la frecuencia con la que accede a los datos en cada nivel.
La estratificación del almacenamiento para big data añade un nivel adicional de rentabilidad, particularmente cuando las empresas aprovechan los servicios de almacenamiento en la nube pública como una opción de bajo costo 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 pueden contener valor; sin embargo, se almacenan en un formato no estructurado y es posible que no se pueda acceder a ellos 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 grupos de datos más grandes. Los servicios de almacenamiento en la nube pueden resultar útiles en términos de reducir el coste del trabajo de extracción general.
Idealmente, las empresas utilizarán herramientas de extracción de datos oscuros que puedan identificar información basura versus información valiosa, deshaciéndose de la primera y migrando la segunda a un almacenamiento en la nube de bajo costo.
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 la nube ya cuentan con las tecnologías necesarias para ofrecer su propia y potente infraestructura de IA a las empresas. 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 dependen de grandes cantidades de datos para mejorar su rendimiento, no se sorprenda al ver que los proveedores de la nube refinan y optimizan aún más sus opciones de almacenamiento en la nube teniendo en cuenta el aprendizaje automático.
5. Almacenamiento de datos de sensores IoT y desarrollo de aplicaciones
IoT y servicios, proporciona bases de datos NoSQL de baja latencia para almacenar y consultar datos de dispositivos. Mientras tanto, las plataformas boutique más pequeñas como Ubidots y Losant continúan demostrando ser plataformas líderes IoT que ofrecen conjuntos completos de herramientas y componentes de aplicaciones para conectar, procesar, almacenar y analizar datos tanto en el borde como en la nube. Se espera que las empresas utilicen mucho más este tipo de servicios dedicados IoT en 2019.
Envolver
El almacenamiento en la nube ha avanzado mucho desde 1983. CompuServe ofreció a sus usuarios una pequeña cantidad de espacio en disco que podía usarse para almacenar los archivos que cargaban. Estas cinco tendencias muestran lo que puede esperar de cara a 2019 si trabaja o busca adoptar soluciones en la nube en su negocio.