Según la consultora Statista, en 2025 habrá aproximadamente 75.000 millones de dispositivos conectados en uso a nivel mundial. Las organizaciones comienzan a vislumbrar las oportunidades que ofrecen tendencias como el IoT o las redes Machine to Machine (M2M), impulsadas por el valor que puede derivarse de los datos generados por estas tecnologías. Sin embargo, cuanto más nos acerquemos a ese escenario -al que podríamos referirnos como Connected Everything- más datos tendremos que manejar.
Los entornos IoT, por ejemplo, generan muchos más datos de los que las aplicaciones tradicionales son capaces de manejar, y cada vez a mayor velocidad. Este crecimiento en los datos coincide con un paralelo aumento en la cantidad de dispositivos endpoint y, como consecuencia, también en la cantidad de datos que se producen y procesan. Todo ello hace que la gestión de estos datos esté empezando a ser un desafío titánico, tanto a nivel operativo como en el plano financiero.
Índice de temas
Lucha sin cuartel contra la explosión en los volúmenes de datos
Desde una perspectiva de negocio, IoT y Big Data no son diferentes a otras tecnologías anteriores, que también consumen muchos datos pero que las organizaciones adoptan porque les permiten reducir costes, acelerar los ingresos e identificar y desarrollar nuevas oportunidades.
Porque es innegable que existe un valor de negocio real en la introducción de estas nuevas herramientas, pero solo si los costes iniciales fijos y variables de la solución de gestión de datos se ven justificados con un incremento en los ingresos. Dado que la transformación digital está convirtiendo las infraestructuras de TI en una parte clave de los costes para el negocio, esto es a menudo lo que ralentiza o imposibilita que estos proyectos se lleven a término.
Gestión de datos en tiempo real
Otro reto importante es la gestión de datos en tiempo real, dada la necesidad de proteger y mantener la privacidad de esos datos. Según los datos de una reciente encuesta realizada por la Society for Information Management (SIM), este apartado es considerado como una de las principales preocupaciones para la mayoría de los CIO.
La gestión de datos en tiempo real es considerada como una de las principales preocupaciones para la mayoría de los CIO
Las nuevas herramientas disponibles permiten tratar de tú a tú a unos ciberataques cada vez más sofisticados, pero, al mismo tiempo, también es necesario analizar más puntos de datos, provenientes de más fuentes, y recopilarlos, almacenarlos y analizarlos. Esto convierte a la ciberseguridad en uno de los consumidores de datos de más rápido crecimiento en un ecosistema de datos ya de por sí de rápido crecimiento.
¿Mayor capacidad implica menor disponibilidad y rendimiento?
Las soluciones de almacenamiento tradicionales, las infraestructuras hiperconvergentes y las plataformas públicas de almacenamiento en la nube son opciones que se implementan con relativa facilidad, pero que aún conllevan un alto coste a nivel operativo.
La necesidad de reducir costes y de buscar una mayor sencillez en la gestión requerirá una gran consolidación de datos. Y llevará a cuestionar, por ejemplo, si las actuales arquitecturas de controlador dual, diseñadas originalmente para capacidades no superiores a unos pocos Terabytes, podrán cumplir con los requisitos de resiliencia de los nuevos entornos, de magnitudes mucho más elevadas. Esta misma cuestión se puede extrapolar a la nube… ¿es suficiente una disponibilidad de 4 o 5 “nueves” (99,99% – 99,999%) para las aplicaciones críticas de negocio?
Modelos definidos por software. Capacidad bajo demanda
Las soluciones modernas, basadas en software inteligente, no requieren que la empresa comprometa ninguno de estos elementos, ya que ofrecen fiabilidad, capacidad de gestión y seguridad llegando a reducir los requerimientos de hardware en ratios de hasta 3:1 sin restar rendimiento ni disminuir el valor de los activos existentes. Todo ello con hardware de bajo coste, lo que permite ralentizar la necesidad de inversión en infraestructuras, un apartado que cada vez es más significativo.
Ofertadas bajo modelos de consumo de tipo Capacity on Demand o bien a través de fórmulas As-a-Service, para la organización significa la posibilidad de diferir el pago de aquella capacidad que no se utiliza. No es una cuestión baladí, ya que se elimina la necesidad de provisionar costoso hardware por adelantado al contar con una visión predecible del crecimiento de los datos. Algo que, como todo el mundo sabe, es y va a ser cada vez más difícil.
