El almacenamiento de datos es crucial para las empresas modernas, especialmente aquellas que utilizan análisis de datos y ciencia para tomar decisiones informadas. Un almacenamiento de datos eficiente permite a las empresas recopilar, gestionar y analizar grandes cantidades de información de diferentes fuentes, proporcionando información útil para el crecimiento y la innovación empresarial. Sin embargo, elegir la solución de almacenamiento más adecuada puede ser abrumador debido a las numerosas opciones disponibles. En este artículo, se compararán cuatro soluciones populares: Data warehouses, Data lakes, Delta Lake, y Lake houses. Examinaremos sus características clave, aplicaciones comunes y ventajas/desventajas, centrándose especialmente en su utilidad para la ciencia y el análisis de datos. Al final del artículo, los lectores tendrán una mejor comprensión de qué solución de almacenamiento de datos se adapta a las necesidades de tu empresa.
En el mundo actual, el término "datos" es omnipresente. Generamos datos desde que nos levantamos hasta que nos acostamos, creando billones de nuevas piezas de información cada día. El reto que plantean cantidades tan masivas de datos es gestionarlos y almacenarlos de forma eficiente. Aquí es donde entran en juego los centros de datos, que nos ayudan a recuperar información valiosa y a hacer uso de los datos que recopilamos.
Exploremos este proceso con más detalle, aprendiendo tanto el papel que desempeñan los usuarios como los generadores de datos en este proceso continuo. Al trabajar con datos, es posible que se haya encontrado con términos como Databases (bases de datos), almacenes de datos, Data Lakes y Data marts (mercados de datos).
Diferencia entre bases de datos y sistema de gestión de bases de datos
Una base de datos es una herramienta que nos ayuda a almacenar de manera organizada y estructurada una colección de datos. Su objetivo es hacer que esos datos sean fácilmente accesibles, manejables, actualizables y recuperables mediante el uso de un sistema informático.
Ventajas de las bases de datos:
- Redundancia mínima de datos
- Mayor seguridad de los datos
- Mayor coherencia
- Menores errores de actualización
- Reducción de costes de introducción, almacenamiento y recuperación de datos
- Mejora del acceso a los datos mediante lenguajes host y de consulta
- Mayor integridad de los datos del programa de aplicación
Un Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD) es responsable de controlar una base de datos. El SGBD puede mejorar los procesos de datos y aumentar el valor empresarial de los datos en su organización, liberando a los usuarios de tareas repetitivas y consumidoras de tiempo relacionadas con el procesamiento de datos. ¿Cuál es el resultado? Una organización más productiva, un mejor cumplimiento de las regulaciones de datos y una mejor toma de decisiones.
Para ilustrar esto, tomemos como ejemplo a las empresas manufactureras que crean y venden productos a diario. El SGBD se utiliza para mantener registros de todas estas transacciones. Del mismo modo, en los sistemas de reserva de trenes y aerolíneas, el SGBD es esencial para registrar la llegada, salida y el estado de los retrasos de los vuelos.
Aquí una lista de los sistemas de gestión de bases de datos más comunes:
1. . Bases de datos relacionales.
2. Bases de datos en red.
3. Bases de datos orientadas a objetos.
4. Bases de datos gráficas.
5. Bases de datos de modelos ER.
6. Bases de datos de documentos.
7. Bases de datos NoSQL.
8. Bases de datos jerárquicas.
¿Qué es un data warehouse?
Los data warehouse son utilizados para guardar datos estructurados y filtrados que han sido procesados con propósitos específicos. Estos datos son valiosos para la toma de decisiones, ya que han sido refinados para facilitar su difusión y análisis a un público más amplio. Los almacenes de datos también ayudan a ahorrar espacio de almacenamiento costoso al conservar únicamente los datos necesarios, lo que resulta en ahorros de costos para las organizaciones. Además, facilitan un acceso eficiente y rápido a los datos procesados al organizarlos en una estructura organizada, lo que permite consultas más rápidas y precisas.
¿Qué es un data lake?
Un data lake es un repositorio que almacena datos no estructurados y su propósito no está claramente definido, mientras que los almacenes de datos contienen datos refinados y procesados. En comparación con los data warehouse, los data lakes requieren más espacio de almacenamiento y son ideales para analizar rápidamente datos sin procesar y utilizar técnicas de aprendizaje automático. Sin embargo, si no se cuenta con una adecuada gobernanza de datos y normas de calidad, los lagos de datos pueden convertirse en "pantanos" de datos desorganizados e inutilizables. Para abordar este problema, se ha desarrollado un nuevo enfoque que combina las capacidades de gestión de un almacén de datos con la flexibilidad de un data lake
Data lake vs. Data warehouse
- Un data lake es un repositorio central que permite almacenar datos de todas las fuentes y en cualquier formato y tamaño, mientras que los almacenes de datos almacenan datos estructurados.
- Tanto los data lakes como los data warehouse se utilizan con frecuencia para almacenar datos masivos.
- Los datos procesados, antes de ser incorporados al data warehouse, se organizan en un único esquema.
- Sin embargo, en los data lakes se almacenan datos sin estructurar.
- En los data warehouse, los datos se limpian antes del análisis, pero en los data lakes, los datos se seleccionan y organizan según las necesidades.
- En un data lake los elementos de datos no tienen todos la misma finalidad. El objetivo del data lakes es recibir datos brutos con un propósito específico en mente. Esto implica que el filtrado y la organización son menos rigurosos en los lagos de datos.
- En comparación con un data warehouse, undata lake ofrece más posibilidades de almacenamiento, es más complejo y tiene varios casos de uso.
- Los datos brutos que han sido transformados para cumplir un propósito específico se denominan datos procesados. Un data warehouse solo almacena estos datos procesados, lo que significa que el espacio de almacenamiento está optimizado y no se desperdicia en datos que no serán utilizados dentro de la organización.
- Los data lakes suelen ser difíciles de navegar para quienes no están familiarizados con los datos no procesados.
- Para comprender y transformar datos brutos y no estructurados en un propósito comercial específico o un caso de estudio, a menudo se necesita un científico de datos y herramientas especializadas.
- No obstante, se está observando una tendencia emergente en las herramientas de preparación de datos que brindan acceso de autoservicio a la información almacenada en los data lakes.
¿Qué es un data mart?
Un data mart es un subconjunto de datos especializado y cuidadosamente seleccionado que se crea específicamente para su uso en análisis e inteligencia empresarial. Estos repositorios de información relevante están diseñados para atender a un subgrupo específico de trabajadores o a un caso de uso particular. Proporcionan una solución más rentable y eficiente para el almacenamiento y análisis de datos, debido a su arquitectura más pequeña y enfocada en necesidades específicas.
Data Warehouse vs. Data Mart
- Un data mart se limita a un único enfoque para una línea de negocio.
- Un data warehouse suele abarcar múltiples áreas y se extiende a toda la empresa.
- Un data mart guarda datos de unas pocas fuentes, mientras que un data warehouse almacena datos de varias fuentes.
- Un data mart suele tener menos de 100 GB, mientras que un data warehouse suele tener más de 100 GB y a menudo un terabyte o más.
- La creación de data marts a menudo se debe a la existencia de almacenes de datos lentos y sobrecargados, y estos data marts se alimentan de los data warehosue como su fuente principal de datos.
- En muchas ocasiones, a medida que los volúmenes de datos y los casos de uso analítico se expanden, las organizaciones enfrentan dificultades para satisfacer todos los casos de uso analítico sin comprometer el rendimiento de su almacén de datos. Por lo tanto, optan por exportar un subconjunto de datos a un data mart específico para su posterior análisis.
- Snowflake (data warehouse analítico) : Elimina la necesidad de data mart.
La arquitectura de datos en la nube de Snowflake es innovadora y altamente flexible, lo que significa que puede manejar fácilmente grandes cantidades de datos y usuarios. Puede ampliar sus recursos informáticos rápidamente para adaptarse a nuevos casos de uso sin afectar otras operaciones en la base de datos. Esto elimina la necesidad de crear data marts separados físicamente para mantener un rendimiento óptimo en las bases de datos.
Impacto medioambiental del almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos tiene varios impactos en el medio ambiente que debemos tener en cuenta:
1.- Emisiones de gases de efecto invernadero: Los centros de datos y las redes que respaldan la tecnología digital son responsables de aproximadamente el 0,9% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero. Estas emisiones se generan tanto durante el funcionamiento de los centros de datos como durante su fabricación y eliminación. Contribuyen al cambio climático y tienen un impacto negativo en el medio ambiente.
2.- Residuos electrónicos: El almacenamiento de datos genera una gran cantidad de basura electrónica, que incluye componentes tóxicos. Estos residuos electrónicos no son biodegradables y afectan la calidad del suelo y del aire en la región donde se acumulan.
3.- Baterías de reserva: En caso de apagón, los centros de datos utilizan baterías como respaldo. Sin embargo, una vez que estas baterías se descartan, pueden terminar en vertederos y tener un impacto negativo en el medio ambiente debido a los compuestos tóxicos que contienen, como plomo, litio, mercurio y cadmio.
4.- Refrigerantes: Los centros de datos utilizan refrigerantes para el aire acondicionado de las salas de servidores. Algunos refrigerantes, como los clorofluorocarbonos (CFC) y los halocarbonos, pueden ser perjudiciales para el medio ambiente y contribuir al agotamiento de la capa de ozono y al calentamiento global.
5.- Artículos de limpieza: Para mantener el buen funcionamiento de los centros de datos, es necesario realizar limpiezas periódicas. Sin embargo, muchas soluciones de limpieza especializadas contienen productos químicos dañinos, como lejía, amoníaco y cloro, que pueden afectar negativamente a los seres humanos, la vida marina y el medio ambiente en general.
6.- Residuos electrónicos: Debido a la vida útil limitada de los equipos informáticos, los servidores deben reemplazarse cada tres o cinco años. Esto genera una cantidad significativa de residuos electrónicos, que incluyen discos duros dañados, rodamientos sueltos y monitores rotos.
Es importante tener en cuenta estos impactos ambientales y buscar soluciones más sostenibles en el almacenamiento y la gestión de datos.
¿Cómo reducir la huella de carbono de los centros de datos?
Los centros de datos están cada vez más preocupados por su impacto en el clima. Según estimaciones gubernamentales, un centro de datos típico consume entre 10 y 50 veces más energía por metro cuadrado que una estructura comercial convencional. Además, las cifras sobre el consumo de agua, que no siempre se publican de manera confiable, añaden más confusión a estos cálculos.
Un centro de datos se considera neutral en carbono cuando utiliza tecnología energéticamente eficiente. Estos centros desempeñan un papel importante en los esfuerzos del sector de la informática por buscar la sostenibilidad.
Estas son algunas ventajas de los centros de datos neutros en carbono:
1.- Consumen menos energía.
2.- Reducen los costos asociados con los datos.
3.- Disminuyen el impacto ambiental de los centros de datos.
4.- Los centros de datos a gran escala son considerablemente más eficientes que los centros de datos internos. Esto significa que pueden lograr un mejor rendimiento energético y reducir aún más su huella ambiental.
Principales áreas de mejora para reducir la huella de carbono de los centros de datos
- Gestión remota y desplazamientos: La gestión remota y los desplazamientos son temas importantes en los centros de datos. Tradicionalmente, cuando surge un problema, se requería que un técnico visitara físicamente el lugar para resolverlo. Esto implicaba desplazamientos en avión, lo cual no solo resultaba costoso, sino también perjudicial para el medio ambiente.
Sin embargo, muchas de estas visitas resultan innecesarias, ya que no se encuentran problemas reales. Por lo tanto, es importante considerar alternativas para reducir este impacto negativo.
Una solución efectiva es aprovechar las capacidades de gestión remota en los centros de datos. Los ingenieros de red pueden acceder al software del centro de datos desde cualquier ubicación remota, sin necesidad de enviar a un especialista en persona.
Al permitir que los expertos en redes aborden los problemas del centro de datos de forma remota, se logran varios beneficios, como: - Evitar la necesidad de desplazar físicamente a los técnicos al centro de datos.
- Reducir la carga medioambiental, financiera y de tiempo asociada a los desplazamientos.
Implementar estrategias de consolidación de centros de datos de manera más eficiente.
Estas medidas contribuyen a mejorar la eficiencia y reducir la huella de carbono de los centros de datos, al mismo tiempo que optimizan el uso de recursos y minimizan los costos asociados con los desplazamientos innecesarios.
La gestión remota y los desplazamientos son temas importantes en los centros de datos. Tradicionalmente, cuando surge un problema, se requería que un técnico visitara físicamente el lugar para resolverlo. Esto implicaba desplazamientos en avión, lo cual no solo resultaba costoso, sino también perjudicial para el medio ambiente.
Sin embargo, muchas de estas visitas resultan innecesarias, ya que no se encuentran problemas reales. Por lo tanto, es importante considerar alternativas para reducir este impacto negativo.
Una solución efectiva es aprovechar las capacidades de gestión remota en los centros de datos. Los ingenieros de red pueden acceder al software del centro de datos desde cualquier ubicación remota, sin necesidad de enviar a un especialista en persona.
Existen varias estrategias para mejorar la eficiencia energética y reducir el impacto medioambiental de los centros de datos: - Invertir en equipos nuevos: Al adquirir maquinaria nueva y eficiente en términos energéticos, se puede lograr un mejor rendimiento y un menor consumo de energía.
- Utilizar energías renovables: El uso de turbinas eólicas y paneles solares es una opción rentable y de bajo mantenimiento que reduce las emisiones de CO2. Además, la energía nuclear también puede ser considerada como una solución energética eficiente.
- Implementar métodos de refrigeración eficientes: Se pueden minimizar los impactos medioambientales mediante el uso de técnicas de refrigeración gratuita, como el aprovechamiento de agua y aire exterior para enfriar los pasillos fríos y los sistemas de agua.
- Apagar los servidores inactivos: Durante las horas de menor tráfico, se pueden apagar los servidores que no estén en uso, lo que no solo ahorra entre un 10% y un 15% de energía, sino que también reduce las emisiones de CO2.
- Explorar la refrigeración por inmersión en líquido: Esta técnica puede reducir hasta un 90% las necesidades de refrigeración en los centros de datos. Además de evitar toneladas de emisiones de CO2, también resulta rentable.
- Abordar las ineficiencias de los servidores: Los servidores deben funcionar eficientemente para garantizar la disponibilidad de los datos. Muchos centros de datos ya están tomando medidas importantes para reducir la ineficiencia, como identificar y solucionar los problemas de los "servidores zombis" y adoptar la virtualización de servidores.
Estas medidas permiten mejorar la eficiencia energética, reducir las emisiones de CO2 y minimizar el impacto medioambiental de los centros de datos, contribuyendo así a un enfoque más sostenible y responsable.
Herramientas de gestión DCIM: La gestión de infraestructuras de centros de datos (DCIM) puede ayudar a los centros de datos a mejorar la eficiencia energética mediante.
- El examen de la arquitectura del centro de datos
- La función de gestión del sistema
- La localización de activos
- Administración de la energía
- Disposición de la capacidad
Para mejorar la sostenibilidad de los centros de datos, se pueden considerar las siguientes acciones:
- Obtener una certificación ecológica: Una certificación reconocida a nivel mundial para edificios ecológicos es la de Liderazgo en Energía y Diseño Medioambiental (LEED). Esta certificación ofrece asesoramiento sobre tecnologías ecológicas e prácticas de construcción sostenibles. Para reducir la huella de carbono, los centros de datos deberían intentar obtener esta certificación.
- Utilizar sistemas eficientes de refrigeración por agua: Es recomendable utilizar sistemas de refrigeración por agua eficientes. Un factor a tener en cuenta es el Factor de Eficiencia en el Uso del Agua (WUE). El WUE se calcula dividiendo el agua total utilizada por la instalación entre la energía consumida únicamente por los equipos informáticos. Un mayor WUE indica un mayor consumo de agua por parte del centro de datos.
- Mejorar la eficiencia del uso de carbono (CUE): El CUE se calcula dividiendo las emisiones de CO2 causadas por la energía total del centro de datos entre la energía de los equipos informáticos. Reducir el CUE implica disminuir las emisiones de CO2 en relación con la energía utilizada por los equipos informáticos.
- Reducir la ineficiencia en el uso de energía (PUE): El PUE se refiere a la relación entre la energía total consumida por el centro de datos y la energía utilizada por los equipos informáticos. Un valor ideal de PUE es 1.0, lo cual indica que toda la energía se utiliza para alimentar los dispositivos informáticos. Buscar reducir el PUE contribuirá a mejorar la eficiencia energética del centro de datos.
- Estas acciones permiten a las empresas hacer un mejor uso de sus datos, al mismo tiempo que promueven la sostenibilidad y la eficiencia en el almacenamiento de datos. Si está interesado en conocer cómo la sostenibilidad y el almacenamiento de datos pueden ir de la mano, no dude en ponerse en contacto con nosotros. Hemos trabajado con empresas de diferentes tamaños y podemos ayudar en la racionalización, optimización y seguridad de los activos de almacenamiento de nuestros clientes.
