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Tecnologías / Gestión

Cinco modos en que evolucionarán los datos

22/01/2018

NetApp realiza sus predicciones para los CTO en 2018, donde el dato seguirá siendo el protagonista de esta transformación digital. De la mano de Mark Bregman, responsable tecnológico de NetApp, se ha ilustrado cómo nuevos avances en ámbitos como los metadatos, los modelos de consumo, la ubicación de datos, la tecnología flash y los mecanismos de descentralización de los datos contribuirán a definir el futuro inmediato de este mundo definido por los datos.
Muchos de nosotros hemos escuchado en NetApp afirmar que el mundo está cambiando básica y rápidamente. La trasformación digital es -o debería ser- una pieza central en cualquier estrategia tecnológica empresarial. Y, directamente en el centro de todo eso, se encuentran los datos. A medida que los datos se convierten en unos elementos cada vez más distribuidos, dinámicos y diversos, todo -desde las infraestructuras tecnológicas hasta las arquitecturas de las aplicaciones o las estrategias de aprovisionamiento- tendrán que cambiar como respuesta a las nuevas realidades en el mundo del cloud híbrido. En este contexto, hemos elaborado nuestras cinco principales predicciones para los CTO en 2018. Estamos deseando ver cómo se desarrollan a lo largo del año.

Los datos se convierten en unos elementos conscientes de sí mismos
En la actualidad, contamos con unos procesos que actúan sobre los datos y determinan cómo se trasladan, gestionan y protegen. Pero, ¿qué ocurriría si, por el contrario, los datos se definieran por sí mismos?

A medida que los datos se convierten en unos elementos conscientes de sí mismos e incluso se hacen más diversos de lo que lo son en la actualidad, los metadatos permitirán a los datos transportarse, categorizarse, analizarse y protegerse por sí mismos de forma proactiva. El flujo entre datos, aplicaciones y elementos de almacenamiento se mapeará en tiempo real y los datos proporcionarán la información exacta que necesitan los usuarios en el momento preciso que la necesiten. Esto también incluye la posibilidad de autogobierno de los datos. Los datos por sí mismos determinarán quién tiene derecho de acceso a ellos, además del derecho a compartirlos y usarlos, algo que podría tener unas mayores consecuencias en materia de protección externa, privacidad, gobernanza y soberanía de los datos.
Por ejemplo, si tiene un accidente de circulación, puede que haya varios grupos diferentes de personas que quieran o exijan tener acceso a los datos del vehículo. Un juez o la compañía de seguros pueden precisarlos para determinar la responsabilidad del accidente, mientras que el fabricante del automóvil puede necesitarlos para optimizar el rendimiento de los frenos o de otros sistemas mecánicos. Esta autoconsciencia de los datos permite etiquetarlos para controlar quiénes ven qué parte de ellos y cuándo lo pueden hacer, sin pérdidas de tiempo o potenciales errores adicionales debido a intervenciones de personas para subdividir, aprobar y distribuir los datos pertinentes a cada parte interesada.

Las máquinas virtuales se convierten en máquinas de carpool
La gestión de unos datos cada vez más distribuidos será más rápida, barata y cómoda, usando para ello máquinas virtuales aprovisionadas en infraestructuras de escala web, en vez de máquinas físicas reales.
Podemos compararlo con comprar un coche o usar un servicio de traslado compartido (o carpool), como Uber o Lyft. Para aquellos que realicen transportes de cargas a diario, podría tener sentido adquirir una camioneta. Otros, sin embargo, pueden necesitar un cierto tipo de vehículo durante un periodo de tiempo determinado, por lo que el alquiler es la mejor opción. Y, por último, están los individuos que únicamente necesitan un vehículo para ir de un lugar a otro una sola vez; en este caso, el tipo de vehículo no importa, solo la velocidad y la comodidad, por lo que un servicio de carpool es la mejor opción para este último tipo de usuarios.
Esto mismo puede aplicarse a un contexto de instancias de máquinas físicas frente a virtuales. El hardware personalizado puede ser caro, pero, para cargas de trabajo intensivas y constantes, podría tener más sentido invertir en una infraestructura física. Una instancia de máquina virtual en el cloud que admita cargas de trabajo variables podría ser comparable a un alquiler: los usuarios pueden acceder a la máquina virtual sin necesidad de ser propietarios o sin necesidad de saber cualquier detalle sobre ella. Y, al final del periodo de “alquiler”, desaparece. Las máquinas virtuales aprovisionadas en infraestructuras de escala web (es decir, la tecnología sin servidores) son como los servicios de carpool de la tecnología, en donde el usuario sencillamente especifica las tareas que necesita realizar, dejando el resto de los detalles en manos del proveedor del cloud, lo que facilita y hace más cómodo su uso en comparación a los métodos tradicionales para ciertos tipos de cargas de trabajo.

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