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5 maneras de optimizar la rentabilidad de tu almacenamiento en la nube

Multitud de datos son producidos de forma continua por cada proceso de negocio en cada empresa.
5 maneras de optimizar la rentabilidad de tu almacenamiento en la nube

Todos los días, datos provenientes del Internet de las cosas (IoT) y otros datos creados por máquinas, son producidos de forma continua por casi cada proceso de negocio que funciona en cada empresa, incluyendo los de unidades de almacenamiento, aplicaciones, servidores, redes, sensores y sistemas de seguridad. IDC proyecta que hacia el 2020, más del 40% de todos los datos serán generados por máquinas. Se trata sin duda de una gran cantidad de datos que los departamentos de IT tendrán que gestionar de alguna manera.

Las soluciones de almacenamiento locales de los últimos años no han sido diseñadas para gestionar esta cantidad de datos, ni su velocidad de crecimiento. La nube pública debería ser la solución perfecta para los datos de IoT ya que ofrece almacenamiento casi ilimitado y puede tener unos costes comedidos. Sin embargo, esa solución no es tan fácil como parece ya que las aplicaciones que se tienen en las instalaciones locales de las empresas, son frecuentemente las únicas que generan datos máquina, por lo que alojar esos datos en la nube puede llevar a problemas de latencia y tarifas mayores de acceso. Estos contratiempos amenazan con afectar al valor que la mayoría de las compañías esperan obtener de la nube pública.  

Entonces, ¿cómo pueden las empresas evitar ser colapsadas por ese crecimiento de los datos máquina sin aumentar excesivamente sus presupuestos y recursos de IT? Vamos a ver algunas directrices que pueden llevarte a asegurar que tu empresa aprovecha el mundo híbrido de la nube con éxito y obtiene el control de los datos máquina. 

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1. Conoce los requisitos específicos de tus datos

El primer paso para gestionar eficazmente los datos máquina es aprender exactamente qué información está generando tu entorno actual. Hay muchas soluciones de análisis de datos en el mercado que pueden ayudarte con esta investigación, sin embargo es importante estar seguro que estas aplicaciones funcionan de forma eficiente.

Por ejemplo, miles de empresas utilizan Splunk para supervisar y analizar las operaciones de IT y los datos de seguridad. Esta plataforma puede analizar terabytes de datos todos los días, pero por cada terabyte analizado requiere 23 veces lo que una solución DST o de almacenamiento por niveles. Para que Splunk pueda ejecutar con eficacia procesos de indexación, los equipos de IT deben moverse bien en un mundo híbrido de entornos locales y de nube.

También hay otras soluciones de código abierto para el análisis de datos máquina. Estas soluciones aprovechan la nube y su escalabilidad manteniendo los datos cerca de su fuente. Todas estas aplicaciones requieren almacenamiento de alto rendimiento y un acceso de baja latencia a sus sistemas de origen. Las organizaciones que puedan proporcionar estos requisitos, estarán listas para aprovechar las grandes ventajas que estas soluciones ofrecen.

 

2. Evita el sobre aprovisionamiento de almacenamiento

Antes de invertir en nuevas opciones de almacenamiento para datos máquina, asegúrate de que no se está comprando más capacidad de la que es necesaria. Esto suena obvio, pero es asombroso cuentas empresas compran más almacenamiento del necesario debido a que tienen miedo de no tener bastante capacidad. Cuando se construye una estrategia para almacenar y gestionar los próximos 5 años de datos máquina y su crecimiento, debes investigar en primer lugar las diferentes formas en que las soluciones actuales pueden ser mejoradas antes de decidirte por aumentar el almacenamiento en tu empresa. 

 

3. Hacer del edge computing una prioridad

Edge computing es una arquitectura distribuida de IT en la que los datos del cliente se procesan en la periferia de la red, lo más cerca posible de la fuente de origen.

Cuando las empresas trasladan datos a la nube, un temor común es la latencia potencial y los problemas de rendimiento que la infraestructura de la nube puede provocar. Edge computing utiliza arquitecturas distribuidas para llevar los recursos del centro de datos a la periferia de la red, permitiendo que los datos sean analizados y utilizados en tiempo real, reduciendo drásticamente la latencia.

Edge computing es una solución perfecta para aplicaciones de análisis de datos máquina. Debido a que proporciona almacenamiento de alto rendimiento para datos que crecen rápidamente, también es efectivo para analíticas operacionales, contenido multimedia y aplicaciones financieras. De hecho, cualquier empresa que almacene grandes cantidades de datos en sus instalaciones y necesite alto rendimiento, es un candidato sólido para Edge computing. 

 

4. Asóciate con expertos en gestión de datos y en la nube

Los equipos inteligentes de IT dan soporte a la prioridades críticas de sus compañías mientras trabajan para mejorar la eficiencia. Sin embargo, la gran cantidad de datos máquina en la empresa puede hacer prácticamente imposible que los equipos de IT puedan manejar todo esto por sí mismos. Los proveedores de servicios especializados en gestión de conjuntos masivos de datos y servicios en la nube, pueden ser socios estratégicamente beneficiosos para las empresas que luchan con estos problemas, ya que trabajar con ellos puede ayudar a liberar a los equipos para que puedan hacer lo que mejor saben hacer. 

 

5. No dejes que los datos máquina vayan a la basura

Los datos máquina deberían ser una prioridad del negocio por una razón muy simple: pueden ser muy valiosos.

Con el soporte de aplicaciones analíticas y almacenamiento escalable y de alto rendimiento, las organizaciones pueden descubrir ideas que se encuentran ocultas en sus enormes almacenes de información. Se trata de conocimientos que pueden ayudar a mejorar todos los aspectos del negocio, desde la optimización de la experiencia de usuario y la toma de decisiones basada en datos y en tiempo real, hasta la reducción drástica de los ciclos de análisis de datos y el refuerzo de su seguridad. 

 

Conclusión

El crecimiento de los datos máquina no se va a ralentizar, pero eso no significa que tu empresa deba sentirse agobiada por ellos. Utilizando estas directrices se pueden administrar los datos máquina de manera eficaz sin inundar el departamento de IT ni aumentar el presupuesto de almacenamiento.

Con los datos máquina bajo control, tu empresa puede utilizar la información para propósitos valiosos, como obtener información importante sobre sus operaciones y mejorar enormemente su rentabilidad. 

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