Es una obviedad que la humanidad vive una revolución en la generación de la información e inevitablemente una parecida en la gestión de toda esta. El nuevo modelo de organización de datos mediante carpetas y jerarquías presenta limitaciones más que evidentes en información no estructurada y que debe ser catalogada de forma muy explícita para ser tratada adecuadamente por aplicaciones de terceros. Llegados a este punto, el almacenamiento de objetos se postula como una arquitectura de almacenamiento de información adecuado para vídeos, imágenes, conversaciones y demás información que sea susceptible a ser almacenada y catalogada no como un fichero y extensión, sino como datos en bruto y metadatos que identifiquen tipo, característica y la hagan accesible a través de API.

A medida que la cantidad de datos almacenados crece, mayor es el reto para poder manipular y gestionar toda esta información sin aparente estructura. Lejos de ser un problema trivial, se lleva desarrollando sobre este reto muchos años. Para ello, la solución es recurrir a herramientas de analítica avanzada e inteligencia artificial que combinan modelos heurísticos y machine learning. En este caso, estas herramientas, dada la irrupción de tecnologías Big Data, IoT o para Inteligencia Artificial, se han convertido no solo en herramientas importantes, sino en un elemento indispensable dentro de un ecosistema de aplicaciones, añadiendo nuevas aplicaciones de finalidad crítica, ahora esenciales para asegurar que las APIs de recolección de información e interpretación estén siempre disponibles, alimentando nuestras herramientas y ofreciendo información valiosa a todos los departamentos de la organización.

La consultora Gartner recomienda implementar un almacenamiento de objetos a empresas que usan grandes volúmenes de información y usan APIs para recoger y analizar esta información. Es importante valorar este hecho porque a diferencia del almacenamiento basado en ficheros, el almacenamiento basado en objetos debe accederse mediante API por incompatibilidades de modelos de almacenamiento y este modelo es mucho más eficiente en implementaciones distribuidas.

Llegados a este punto, ¿Dónde es útil este tipo de arquitectura de almacenamiento?

Para poder analizar este punto, debemos revisar en alto nivel las ventajas respecto el almacenamiento tradicional jerárquico. El caso de uso más evidente para implementar un almacenamiento de objetos es cuando existe un requisito técnico que obliga a encontrar información más rápidamente dentro de grandes volúmenes de datos en un entorno distribuido.

Otra de las ventajas es  gran escalabilidad, creciendo a la par que los propios datos y facilitando las tareas de estructurar la información no estructurada. De modo que empresas que necesiten grandes volúmenes de información y estén pensando en una computación Edge, un modelo de almacenamiento en objetos podría ser una oportunidad perfecta para dar un salto no solo en eficiencia de almacenamiento y catalogación de datos, sino un salto a una tecnología que debe aportar mucho más en un futuro cercano.

Si analizamos en este caso los requisitos funcionales de cualquier aplicación que requiera de un procesamiento de datos a gran escala, podemos pensar en organizaciones de numerosos sectores como el de los seguros, el financiero, la fabricación e, incluso, los servicios públicos. Es decir, hablamos de organizaciones que vienen impulsadas por nuevas aplicaciones que están ofreciendo un nuevo modelo de servicios digitales basados en la analítica de datos, IoT, automatización robótica de procesos y modelos predictivos basados en machine learning. Todo esto se está viendo impulsado por las nuevas aplicaciones y servicios digitales.

Desde la perspectiva de IBM, la tecnología de almacenamiento de objetos en la nube utiliza algoritmos de dispersión de información (IDA) para separar los datos en «segmentos» irreconocibles que se distribuyen a través de conexiones de red a nodos de almacenamiento localmente o en todo el mundo. Esta tecnología hace ideal el caso de uso para crear un modelo de nube distribuida que asegure la información en todo momento y acelere la capacidad de la organización de disponer de la información y poder procesarla. De este modo, el modelo de almacenamiento en cloud queda cubierto y el ROI se justifica en la mejora sustancial de las políticas de protección de datos y el aumento de rendimiento de todos los procesos de analítica.

Algunos casos de uso de la tecnología de almacenamiento de objetos de IBM:

Copia de seguridad y recuperación

Cloud Object Storage, la tecnología de IBM en almacenamiento de objetos definida por software, ofrece un destino escalable y seguro para realizar copias de seguridad de los datos críticos. Reduce el coste de las copias de seguridad, manteniendo el acceso inmediato

Archivado de datos

Consolide los datos archivados y almacénelos en IBM Cloud Object Storage, donde además de ser asequibles, están permanentemente disponibles y protegidos.

Datos de aplicaciones nativas en cloud

Cree aplicaciones integradas utilizando ejecutables de cálculo, microservicios y servicios de Cloud Object Storage para el almacenamiento de datos. Los SDK dan soporte a las funciones de API para desarrollar integraciones con aplicaciones de terceros.

El almacenamiento de objetos es una tecnología que dará que hablar en los próximos años, pero que actualmente da la respuesta al requisito de analítica de datos de forma masiva. ¿Quieres saber más?

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