El enorme crecimiento de los volúmenes de datos (tanto los datos estructurados tradicionales como los nuevos tipos de datos, como los de Internet de las cosas (IoT)) y la aparición de tecnologías de bases de datos en memoria, como HANA de SAP y el almacenamiento flash NAND, que son más rápidos pero más caros, han hecho que el archivado de datos sea obligatorio. Las empresas simplemente no pueden permitirse el lujo de operar como lo hacían antes, lo que permite que años de datos, muchos de ellos rara vez utilizados, se acumulen en bases de datos de un solo nivel. Los datos antiguos obstruyen los sistemas, afectando el rendimiento y, cuando esa base de datos se ejecuta en flash o en memoria, también se vuelve prohibitivamente cara.
Durante mucho tiempo, las organizaciones han debatido cuál es la mejor manera de gestionar el ciclo de vida de los datos de las aplicaciones. Las organizaciones quieren implementar una verdadera gestión de ciclo de vida de los datos para garantizar la gobernanza, la seguridad de los datos y la eficiencia operativa.
Si bien el archivado de datos no estructurados es relativamente simple, ya que se basa principalmente en la antigüedad, el archivado de datos estructurados es complejo y requiere que se tengan en cuenta múltiples criterios en el proceso.
La mejor manera de mejorar la gestión de los datos empresariales es crear niveles de datos basados en el valor. Nuestra práctica recomendada de ILM es aprovechar cuatro niveles de procesamiento integrados con Apache Hadoop.
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Última revisión: octubre de 2024
