Cinco consejos para mejorar la eficiencia del almacenamiento de datos

1. Planifique su estrategia de eficiencia

Realice un inventario completo de:

• Dónde se almacenan los datos: en la nube o en las instalaciones.
• Cómo se almacenan: objeto, bloque o archivo.
• El tipo de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.
• La cantidad de datos.

Luego, evalúe el nivel actual de eficiencia del almacenamiento según los objetivos de la organización.

A partir de esta base, puede desarrollar un plan para mejorar la eficiencia del almacenamiento en su entorno actual y mantener esa eficiencia en el futuro. El plan debe adaptarse a los requisitos específicos de datos y almacenamiento de su organización, considerando lo siguiente:

• Equilibrio entre presupuesto y rendimiento. Aunque una mayor eficiencia puede traducirse en menores costos, puede ser a expensas del rendimiento. Analice cuidadosamente los requisitos empresariales al planificar la estrategia.
• Ventajas y desventajas de la nube. La nube ofrece un entorno flexible y escalable para almacenar datos, pero puede implicar problemas de costo, rendimiento y seguridad. Evalúe los servicios de almacenamiento de los proveedores de nube en términos de costo, rendimiento y requisitos de integración. Algunas organizaciones usan la nube solo para tipos específicos de datos, como copias de seguridad o archivos. Otras dependen casi por completo de los servicios de almacenamiento en la nube. El uso de la nube debe basarse en los requisitos empresariales y las limitaciones presupuestarias. Ajuste los recursos en la nube para evitar una sobre o subaprovisionamiento.
• Estrategia de nube híbrida. Si utiliza almacenamiento en la nube y en las instalaciones, planifique e implemente cuidadosamente una estrategia de nube híbrida para administrar los recursos de almacenamiento de manera más eficiente. Esto puede ayudarle a obtener control y flexibilidad para abordar sus necesidades de seguridad, cumplimiento, escalabilidad y rendimiento, al mismo tiempo que le permite usar sus recursos de almacenamiento de manera eficiente. Tenga en cuenta que las nubes híbridas pueden ser complejas y difíciles de implementar y mantener.
• Estrategia de niveles inteligente. Implemente una estrategia de niveles inteligente que pueda mover automáticamente los datos al nivel y entorno de almacenamiento más apropiado, según la iniciativa de gestión del ciclo de vida de los datos (DLM, por sus siglas en inglés). Tenga en cuenta los costos de salida al mover datos hacia, desde o entre servicios en la nube.
• Almacenamiento de objetos. Utilice almacenamiento de objetos para datos no estructurados siempre que sea posible. Admite metadatos extensos, puede escalar fácilmente y, en general, es más rentable que otras opciones de almacenamiento.
• Abstracción. Considere una plataforma que abstraiga las fuentes de datos y proporcione una vista unificada de los mismos, como una malla de datos, una abstracción basada en API, una gestión de datos federada, una virtualización de datos o un almacenamiento definido por software. La abstracción de las fuentes de datos puede ayudar a los usuarios empresariales a aprovechar mejor los datos, al mismo tiempo que agiliza la gestión y reduce el número de solicitudes de soporte.
• Planificación de transición. Desarrolle e implemente pasos para desplegar cambios en la infraestructura, migrar datos, retirar hardware y eliminar información.

2. Actualice la infraestructura local

Si su organización utiliza almacenamiento en las instalaciones en cualquier capacidad, planifique cuidadosamente la infraestructura interna para utilizar los recursos de almacenamiento de manera eficiente. Las redes de almacenamiento y de datos deben poder soportar de manera eficiente las cargas de trabajo y la infraestructura de almacenamiento. Esto se aplica no solo al hardware de red, sino también al software y los protocolos que facilitan la conectividad hacia y desde los dispositivos de almacenamiento.

Asegúrese de que su estrategia de niveles incorpore cualquier almacenamiento local. Algunas estrategias clasifican los datos según el tipo de disco, considerando factores como la frecuencia de acceso, los requisitos de rendimiento o la importancia de los datos. Por ejemplo, puede adoptar la siguiente estrategia:

• Datos calientes. Este tipo de datos respalda cargas de trabajo críticas para la misión. Se almacenan en SSD de gama alta y matrices completamente de estado sólido. A menudo dependen de NVMe o NVMe-oF para facilitar las transferencias de datos.
• Datos tibios. Este tipo de datos respalda cargas de trabajo menos críticas, que no requieren la frecuencia o el rendimiento de los datos calientes. Pueden almacenarse en HDD de alta capacidad o SSD de gama media.
• Datos fríos. Los datos de respaldo o archivo se almacenan en HDD de gama media o en almacenamiento en cinta.

Este enfoque es solo una guía. Una estrategia de almacenamiento por niveles se basa en sus requisitos específicos. Por ejemplo, puede introducir un nivel adicional entre los datos calientes y tibios que utilice una matriz híbrida de SSD y HDD, o una matriz de HDD con una caché de alto rendimiento. Muchas de las matrices híbridas actuales pueden clasificar automáticamente los datos dentro del mismo sistema de almacenamiento.

La nube aún puede desempeñar un papel importante para ciertos tipos de datos, siempre que proporcione la flexibilidad necesaria para maximizar la eficiencia. Si ha implementado o planea implementar una nube híbrida, su uso de disco y sus estrategias de niveles deben integrarse sin problemas en ese entorno y ser coherentes con su iniciativa DLM. Por ejemplo, puede mantener los datos calientes y tibios en las instalaciones, pero almacenar las copias de seguridad o los archivos en la nube.

3. Mejore su estrategia de gestión del ciclo de vida de los datos

Si ya cuenta con una estrategia DLM, revísela y actualícela para satisfacer sus necesidades actuales. Si no la tiene, empezar una iniciativa DLM debe ser una prioridad principal.

DLM proporciona una estructura para organizar y controlar sus datos. Cuanto mayor control tenga una organización sobre sus datos, más eficientemente podrá almacenarlos y adaptarse a los cambios en los requisitos empresariales a medida que evolucionan.

Una estrategia DLM establece pasos específicos durante el ciclo de vida de los datos. Algunos de los más comunes incluyen los siguientes:

• Clasificar los datos según los requisitos empresariales actuales, utilizando categorías como sensibilidad, importancia, frecuencia de acceso o requisitos de rendimiento.
• Depurar y transformar los datos según los requisitos empresariales y de las aplicaciones. Como parte de este proceso, identifique y etiquete los datos redundantes, obsoletos y triviales (ROT).
• Desarrollar políticas formales que codifiquen la estrategia DLM. Las políticas deben abordar temas como cumplimiento, seguridad, control de acceso, recuperación ante desastres, prevención de pérdida de datos, retención, archivado y eliminación de datos. 
• Implementar procesos para automatizar la aplicación de políticas, así como para realizar copias de seguridad y capturas instantáneas de los datos.

Con una estrategia DLM efectiva, los equipos de TI pueden planificar mejor los tipos de recursos de almacenamiento que necesitan y las formas más efectivas de garantizar la disponibilidad y seguridad de los datos.

4. Emplee técnicas de reducción de datos

Las técnicas de reducción de datos ayudan a mejorar la utilización de los recursos. Estas técnicas a menudo se incorporan en la iniciativa DLM de la organización. Tres de las técnicas más comunes son la compresión, la deduplicación y el aprovisionamiento ligero (thin provisioning).

• Compresión de datos. La compresión reduce el número de bits utilizados para representar los datos, lo que resulta en archivos más pequeños. Los datos comprimidos requieren menos espacio de almacenamiento y ancho de banda de red, y aceleran las transferencias de archivos. Los dos tipos principales son sin pérdida y con pérdida. Con la compresión sin pérdida, el archivo puede restaurarse a su estado original, lo cual es importante para archivos como ejecutables. Con la compresión con pérdida, los bits menos importantes se eliminan permanentemente, lo que suele ser aceptable para archivos como audio o video.
• Deduplicación de datos. La deduplicación elimina copias redundantes de datos, generalmente a nivel de bloque o archivo. Los datos deduplicados requieren menos espacio de almacenamiento, pueden reducir el ancho de banda y acelerar las transferencias de datos, dependiendo de si se realiza antes o después de la transmisión. Existen dos tipos principales: en línea y posterior al procesamiento. La deduplicación en línea elimina los datos redundantes mientras se escriben en el almacenamiento. Este método requiere menos espacio que el posterior al procesamiento, pero puede causar cuellos de botella. La deduplicación posterior al procesamiento elimina los datos redundantes después de haberse escrito, requiere más espacio, pero elimina los cuellos de botella y permite mayor flexibilidad.
• Aprovisionamiento ligero. Este enfoque de gestión de recursos asigna capacidad de manera dinámica según sea necesario, en lugar de asignar la cantidad total por adelantado. El sistema agrupa el almacenamiento de múltiples discos y asigna desde ese grupo. Esta asignación dinámica puede ayudar a las organizaciones a usar mejor sus recursos y evitar el exceso de aprovisionamiento, al mismo tiempo que facilita la incorporación de nuevas aplicaciones. Es especialmente útil para satisfacer las necesidades de almacenamiento variables de múltiples máquinas virtuales.

Muchos productos de almacenamiento ahora incluyen capacidades integradas de compresión, deduplicación o aprovisionamiento ligero. Evalúe cuidadosamente los productos para entender cómo los proveedores definen estos términos, cómo miden el ahorro de capacidad y cómo implementan estas funciones.

5. Supervise y mantenga de manera continua

Mantener y mejorar la eficiencia del almacenamiento es un proceso continuo que requiere una reevaluación y un perfeccionamiento constantes. Considere las siguientes pautas:

• Supervise continuamente los sistemas de almacenamiento para identificar cuellos de botella, anomalías y niveles de eficiencia. Esta información puede ayudarle a prever requisitos futuros.
• Utilice indicadores clave de rendimiento y capacidades de alerta para mantener una supervisión continua de los sistemas de almacenamiento.
• Realice mantenimiento y actualizaciones rutinarias para garantizar la eficiencia continua de los sistemas. Identifique y elimine regularmente los datos ROT.
• Use tecnologías avanzadas como inteligencia artificial y aprendizaje automático para gestionar y optimizar los sistemas de almacenamiento. Por ejemplo, puede usar análisis predictivo para identificar posibles problemas de seguridad o rendimiento de forma anticipada.
• Automatice las tareas de gestión y supervisión del almacenamiento para asignar y optimizar los recursos, así como limpiar los datos ROT. Incorpore estrategias de niveles y DLM en la automatización. Debe poder adaptarse a los cambios en los requisitos empresariales sin interrumpir las operaciones.
• Proporcione a los administradores la educación y la capacitación necesarias para comprender la tecnología, aplicar las mejores prácticas y utilizar las herramientas disponibles para desempeñar su trabajo.

Robert Sheldon es un escritor independiente especializado en tecnología. Ha escrito numerosos libros, artículos y materiales de capacitación sobre una amplia variedad de temas, incluidos big data, inteligencia artificial generativa, cristales de memoria 5D, la web oscura y la undécima dimensión.