Más rápido es casi siempre mejor en el mundo en el que vivimos. Celebramos cuando Usain Bolt gana, contamos con Google Maps para encontrar las rutas más rápidas y deseamos que Amazon pueda entregar en horas en lugar de días. Dada la prima otorgada a la velocidad, análisis en tiempo actual—consultas rápidas sobre datos que tienen segundos y minutos de antigüedad— sin duda pueden ser muy valiosas para las organizaciones. Entonces, ¿qué les impide emplear análisis en tiempo actual de manera más amplia?
El análisis en tiempo actual a menudo se asocia con un mayor costo, y esta percepción hace que los equipos de ingeniería se detengan. Claro, los autos rápidos son asombrosos, pero ese Ferrari va a costar una tonelada. Del mismo modo, los equipos de ingeniería entienden que la capacidad de analizar y actuar sobre datos en tiempo actual puede aportar un valor comercial appreciable. Pero pueden tener la impresión de que el análisis en tiempo actual requerirá un presupuesto, tiempo o esfuerzo significativos y puede retrasar o archivar estos proyectos debido a esto.
Sin embargo, el análisis en tiempo actual no tiene por qué ser un artículo de lujo. No tiene que estar fuera del alcance de todos excepto de las organizaciones con mejores recursos. Los avances en tecnología y la disponibilidad de productos especialmente diseñados para satisfacer esta necesidad permiten que incluso las pequeñas empresas de nueva creación se beneficien de los análisis en tiempo actual en la actualidad. Si en el pasado pensó que el análisis en tiempo actual sería útil pero una inversión demasiado grande, aquí hay algunas buenas razones para reconsiderarlo.
Hay caminos más inteligentes hacia el análisis en tiempo actual que simplemente agregar infraestructura
Al considerar el análisis en tiempo actual, el primer pensamiento suele ser agregar infraestructura para que todo vaya más rápido, para mejorar la latencia de las consultas o analizar datos más recientes. Para muchos, esto también significa una infraestructura costosa, ejecutando análisis en la memoria para aumentar la velocidad. Pero hay formas más rentables de lograr análisis en tiempo actual que a través de métodos de fuerza bruta, entonces, ¿cómo podemos hacer que nuestra infraestructura funcione de manera más inteligente?
Una forma sería aprovechar más la jerarquía de almacenamiento de memoria para llegar a la combinación adecuada de precio y rendimiento. El uso de SSD cuando corresponda, en lugar de depender principalmente del rendimiento en memoria, puede generar importantes ahorros de costos. Yendo un paso más allá, la colocación automatizada de datos fríos en un almacenamiento en la nube más económico, al mismo tiempo que brinda análisis rápidos a partir de datos calientes en SSD, puede hacer que los análisis en tiempo actual sean aún más asequibles.
Otra opción es utilizar enfoques más inteligentes para la recuperación de datos que gravan menos la infraestructura. Indexación datos para acelerar las consultas es una estrategia común aquí. La indexación generalmente da como resultado un mayor requisito de almacenamiento, pero puede ahorrar mucho más en términos de cómputo porque las consultas solo tienen que tocar el índice en lugar de escanear tablas completas. Este es un beneficio compensación en la mayoría de los casos, ya que la computación es un recurso más costoso en comparación con el almacenamiento.
El análisis en tiempo actual no tiene que requerir mucho más esfuerzo de ingeniería
Los equipos de ingeniería tienen muchas preguntas sobre el nivel de esfuerzo necesario para entregar análisis en tiempo actual, y con razón. ¿Los análisis más exigentes generarán problemas de confiabilidad en sus sistemas OLTP? ¿Se requiere más ingeniería de datos para construir y mantener canalizaciones de datos a fuentes de datos en tiempo actual? ¿Estarían duplicando la complejidad operativa al agregar un componente en tiempo actual a una arquitectura de procesamiento por lotes existente? Hay varias formas de mitigar estas preocupaciones y hacer que el esfuerzo de análisis en tiempo actual sea manejable.
Tener sistemas separados para cargas de trabajo analíticas y transaccionales es un patrón de diseño común. Al usar sistemas optimizados para cada función, las organizaciones pueden evitar una gran cantidad de ingeniería de rendimiento y confiabilidad que se derivan de la reutilización de un solo sistema para OLTP y análisis en tiempo actual. Al aprovechar los componentes básicos existentes, como los conectores preconstruidos y la captura de datos modificados (CDC), los equipos pueden minimizar la ingeniería de datos necesaria para respaldar el análisis en tiempo actual.
La nube también es un aliado importante para reducir la complejidad operativa. Muchas tecnologías que son útiles para construir una pila de análisis en tiempo actual, como plataformas de transmisión, bases de datos en tiempo actual y almacenamiento en la nube, se ofrecen como servicio. Las ofertas de PaaS eliminarán la carga de administrar la infraestructura de los equipos de ingeniería. Para una sencillez aún mayor, SaaS y las ofertas sin servidor abstraerán el diseño del clúster y la planificación de la capacidad. Con el beneficio de los servicios en la nube, las organizaciones pueden hacer más con análisis en tiempo actual sin hacer crecer sus equipos.
Una inversión en análisis en tiempo actual se puede compartir entre múltiples usos
Al comenzar con el análisis en tiempo actual, los equipos de ingeniería están pensando principalmente en hacer despegar el proyecto inicial. En ese contexto, mantener el análisis en tiempo actual puede parecer costoso debido al enfoque limitado en su primer caso de uso, pero sería una buena política sopesar su costo frente a su potencial a largo plazo.
En realidad, una inversión en análisis en tiempo actual tiene la capacidad de aprovecharse en más aplicaciones y más funciones con el tiempo. Por lo basic, las organizaciones planean comenzar con una aplicación interna y, a partir de entonces, incorporar análisis en tiempo actual a las aplicaciones orientadas al cliente. Otros experimentarán casos de uso posteriores que aparecen orgánicamente una vez que el inicial es exitoso. En cualquier caso, la arquitectura y la experiencia desarrolladas para el análisis en tiempo actual se pueden compartir, y el costo actual del análisis en tiempo actual debería ser menor cuando se distribuye entre estos múltiples casos de uso.
Conclusión
El análisis en tiempo actual brinda a las organizaciones un valor appreciable, libera ingresos, mejora la experiencia del cliente y aumenta la eficiencia operativa, pero no tiene por qué ser costoso. Si desea maximizar su inversión en análisis en tiempo actual, obtenga más información sobre Aumentar el ROI de la analítica en tiempo actual.
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