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En el año 2012, las empresas en general contaban con la suficiente capacidad de base de datos para manejar y procesar la actividad diaria de sus clientes; sin embargo, analistas de IDC han pronosticado un incremento masivo en el uso de Internet móvil en los teléfonos inteligentes y tablets. Esta tendencia y el aumento de datos móviles, se incrementa aún más por los sistemas interconectados y distribuidos como los que se encuentran en los automóviles, en los electrodomésticos y en los sensores de servicios. Este continuo crecimiento de los volúmenes transaccionales combinados en la llamada “Internet de las cosas”, implicará que los sistemas de base de datos tradicionales se vean limitados en un futuro cercano.

Hoy, las empresas buscan escalar los sistemas sin perder rendimiento y aprovechar la ventaja y oportunidad comercial que ofrece Internet móvil. Como los niveles de datos tradicionales son demasiado rígidos, complejos y costosos para enfrentar el desafío de los datos móviles, las grillas de datos en memoria (in-memory data grids) están diseñadas para ofrecer los niveles necesarios de rendimiento y flexibilidad a escala.

Como resultado, las grillas de datos en memoria se están convirtiendo en una tendencia que sirve para modernizar el software y adaptarse a las complejas exigencias en términos de rendimiento. A continuación, se exponen diversas razones por las cuales esta tecnología está creciendo en adopción por el mercado:

● Brinda información precisa en tiempo real: contar con acceso en tiempo real a la información precisa marca la diferencia entre las decisiones acertadas y las erróneas. Los data grid acercan los datos a la aplicación, proveen tolerancia ante fallos y permiten un acceso rápido y de baja latencia a la información crucial para el negocio.
● Alcanza altas expectativas en tiempo de actividad y capacidad de respuesta: para que los clientes permanezcan fieles y comprometidos, las aplicaciones deben funcionar con coherencia y prestar un servicio ininterrumpido; incluso durante los momentos de máxima actividad y de picos de tráfico imprevistos. Un data grid puede acelerarse y desacelerarse en forma elástica en los nodos distribuidos ayudando a cumplir con los tiempos de respuesta requeridos.
● Procesa grandes volúmenes de transacciones: cada vez más negocios se realizan mediante aplicaciones en línea, lo cual aumenta la actividad web y obliga a las aplicaciones a manejar volúmenes de transacción sin precedentes y siempre en aumento. A medida que la cantidad de datos crece, las actividades de lectura y escritura en los depósitos tradicionales de back-end pueden convertirse en cuellos de botella para el rendimiento de las aplicaciones. Los data grids actúan como capas intermedias entre los depósitos relacionales y los front-ends para cumplir con los requerimientos de conservación de datos e impulsar un rendimiento sumamente rápido y escalable.
● Se integra eficientemente con un nivel de datos complejo y rígido: la implementación de nuevas aplicaciones o actualizaciones debería ser un proceso ágil y simple. Data grids disminuyen los costos fijos y los dolores de cabeza asociados a la integración de niveles de datos, permitiendo a las empresas una rápida salida al mercado.
● Interopera en entornos informáticos mixtos: las empresas de hoy en día poseen entornos informáticos diversos. Las aplicaciones y la infraestructura pueden encontrarse en el lugar, en la nube, ser heredados o contemporáneos. Los data grids pueden actuar como capa de abstracción de datos y ofrecer la flexibilidad de trabajar en una variedad de entornos, aplicaciones, plataformas y bases de datos.

Una grilla de datos en memoria es una solución de almacenamiento que permite a las aplicaciones cumplir con los exigentes requerimientos de rendimiento, disponibilidad, confiabilidad y escalamiento flexible. Puede actuar como capa intermedia entre la base de datos relacionales (RDBMS) y la aplicación, manteniendo datos que son intrínsecamente transitorios o temporales, o que son necesarios para el acceso veloz, el acceso frecuente o el acceso entre múltiples geografías. El RDBMS luego puede liberarse para almacenar datos a los que rara vez se accede o son modificados.

En pocas palabras, el data grid puede actuar como "supercargador" de una aplicación. Aumenta el rendimiento de la aplicación para adaptarse a grandes volúmenes de transacciones y a picos de actividad con velocidades en memoria. Y debido a su naturaleza distribuida y tolerante ante fallos, las grillas de datos son ideales para dar soporte a los negocios globales descentralizados de hoy en día.

En la actualidad, data grid puede utilizarse en una gran variedad de industrias, como por ejemplo al brindarle al cliente una experiencia sin contratiempos en diferentes aplicaciones móviles y de la Web, al lograr un rendimiento y un escalamiento confiables frente a las fluctuaciones estacionales del negocio, o al reducir la carga de las bases de datos relacionales tradicionales a fin de ofrecerles a los usuarios servicios donde el factor tiempo es crucial. Las tecnologías de data grid también se utilizadas cada vez más en compañías internacionales para administrar y distribuir recursos entre múltiples centros de datos en tiempo real.

En un espectro amplio de industrias, las organizaciones de hoy enfrentan desafíos que el escalamiento tradicional de datos no puede resolver con facilidad, ya sea que se trate de brindar acceso a información en tiempo real, manejar grandes volúmenes de transacciones, cumplir con la exigencia de largos tiempos productivos o integrarse con un entorno informático diverso y dinámico.

Las tecnologías in-memory data grid permiten que las empresas alcancen un alto grado de flexibilidad y rendimiento para sus aplicaciones y agilicen las interacciones con el nivel de datos, brindándoles una ventaja para aprovechar las oportunidades comerciales y salir más rápidamente al mercado.

Por Christina Wong, Gerente de Comercialización de Productos de Red
 

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