O tremendo crescimento em volumes de dados — tanto dados estruturados tradicionais quanto novos tipos de dados, como Internet-of-Things (IoT) — e o advento de tecnologias de banco de dados em memória, como o HANA da SAP e o armazenamento flash NAND, que são mais rápidos, mas mais caros, tornaram o arquivamento de dados obrigatório. As empresas simplesmente não podem se dar ao luxo de operar como antes, permitindo que anos de dados, muitos deles raramente usados, se acumulem em bancos de dados de camada única. Os dados antigos obstruem os sistemas, prejudicando o desempenho e, quando esse banco de dados está sendo executado em flash ou na memória, também se torna proibitivamente caro.
Por muito tempo, as organizações debateram a melhor maneira de gerenciar o ciclo de vida dos dados de aplicativos. As organizações querem implementar o verdadeiro ILM para garantir governança, segurança de dados e eficiência operacional.
Embora o arquivamento de dados não estruturados seja relativamente simples, pois se baseia principalmente na idade, o arquivamento de dados estruturados é complexo e exige que vários critérios sejam considerados no processo.
A melhor maneira de melhorar o gerenciamento de dados corporativos é criar camadas de dados com base no valor. Nossa melhor prática recomendada de ILM é aproveitar quatro camadas de processamento integradas com o Apache Hadoop.
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