Optimiza tu ROI con un buen almacenamiento en la nube

money-1520866_1280Hablar de la nube es hablar de mejorar tiempos y recursos, sin embargo hay un valor agregado, que en el siguiente post te contaremos <<cómo optimizar el ROI de tu empresa almacenando datos en la nube>>.

Según IDC, para 2020 el 40% de todos los datos serán generados por máquinas. Gran parte de estos datos son datos de registro no estructurados de servidores web / de aplicaciones, dispositivos móviles e Internet de cosas (IoT). Las empresas de todo tipo y tamaño están buscando formas de analizar estos datos para reducir las amenazas a la seguridad, identificar nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la eficiencia operativa. Aplicaciones como Splunk permiten el análisis rápido de los datos generados por la máquina.

Las soluciones de almacenamiento de locales de los últimos años no fueron diseñadas para manejar esta cantidad de datos, ni la velocidad de su crecimiento. La nube pública debe ser la solución perfecta para los datos IoT, ya que ofrece almacenamiento casi ilimitado y puede ser muy rentable.

Las plataformas en la nube son perfectas para un desarrollo ágil en la parte superior de sus sistemas locales. Toma tiempo reemplazar los sistemas centrales, pero es fácil girar una aplicación de un cliente móvil en la nube y probar rápidamente si tiene un efecto sobre las ventas.  Aunque también hay que estar pendiente con problemas como latencia y mayores tarifas de acceso. Estos contratiempos amenazan con poner un hueco serio en el valor que la mayoría de las compañías imaginan que obtendrán de la nube pública.

¿Cómo, entonces, las compañías pueden evitar ser aplastadas bajo el peso del crecimiento del Machine Data  sin excesivos presupuestos y recursos de TI? A continuación te presentamos algunas pautas que te ayudarán en tu empresa, para que aproveche la utilidad de la nube y así obtenga el control de Machine Data.

 

Conoce los requisitos específicos de tus datos

El primer paso para gestionar eficazmente el Machine Data, es aprender exactamente qué información está generando el entorno actual. Hay muchas soluciones de análisis de datos en el mercado que pueden ayudar con esta investigación, sin embargo, es importante asegurarse de que estas aplicaciones se ejecutan eficientemente.

Por ejemplo, miles de empresas utilizan Splunk (NASDAQ: SPLK) para monitorear y analizar las operaciones de TI y los datos de seguridad. La plataforma puede escudriñar terabytes de datos todos los días, pero por cada terabyte analizado, requiere 23 veces que en almacenamiento por niveles. Para que Splunk pueda ejecutar con eficacia procesos de indexación, los equipos de TI deben poder cambiar rápidamente los datos entre niveles fríos, cálidos y calientes y maniobrar a través de un mundo híbrido de entornos locales y de nube.

También hay opciones de código abierto para análisis de Machine Data, incluyendo el ElasticStack de Elastic (Elasticsearch, Logstash y Kibana). Estas soluciones aprovechan la nube y su escalabilidad, manteniendo los datos cerca de su fuente. Todas estas aplicaciones requieren un almacenamiento de alto rendimiento y un acceso de baja latencia a sus sistemas de origen; las organizaciones que proporcionan estos términos están listas para sacar la mayor ventaja de lo que las soluciones tienen que ofrecer.

Evita el exceso de almacenamiento

Antes de invertir en nuevas opciones de almacenamiento de Machine Data, asegúrate de que los equipos de TI no compren más capacidad de la que necesitan. Esto suena obvio, pero es asombroso cuántas empresas exceden en el almacenamiento, porque tienen miedo de no tener suficiente capacidad. Al construir una estrategia para almacenar y administrar Machine Data y su rápido crecimiento en los próximos años, hay que investigar las diferentes maneras en que las soluciones actuales pueden ser mejoradas antes de expandir la huella de almacenamiento de la compañía.

Haz de Edge Computing una prioridad

Cuando las empresas trasladan datos a la nube, un temor común es la latencia potencial y los problemas de rendimiento que la infraestructura de la nube puede invitar. Edge computing utiliza arquitecturas distribuidas para llevar los recursos del centro de datos al borde de las redes, permitiendo que los datos sean analizados y utilizados en tiempo real, reduciendo drásticamente la latencia.

Edge computing es un ajuste perfecto para aplicaciones de análisis de Machine Data, debido a que proporciona un almacenamiento de alto rendimiento para los datos que crecen rápidamente, también es efectivo para analíticas operativas, contenido multimedia y aplicaciones financieras, como aplicaciones de mercados: financiero y de capital. De hecho, cualquier empresa que almacena grandes cantidades de datos en las instalaciones y necesita un alto rendimiento es un candidato sólido para Edge computing.

Asóciate con expertos en gestión de datos y en la nube

Los equipos inteligentes de TI apoyan las prioridades de negocio de sus empresas mientras trabajan para mejorar la eficiencia de las operaciones básicas. Sin embargo, la gran cantidad de Machine Data en la empresa puede hacer prácticamente imposible que los equipos de TI puedan manejar por sí mismos. Los proveedores de servicios que se especializan en la administración y maximización de conjuntos masivos de datos y servicios en la nube pueden ser una asociación estratégicamente beneficiosa para las empresas que luchan con este problema, ya que trabajar con ellos ayuda a los equipos de TI a hacer lo que mejor saben hacer.

No dejes que tus datos vayan a la basura

money-1425583_1280El Machine Data, debe ser una prioridad comercial por una razón: puede ser muy valioso. Con el apoyo de aplicaciones analíticas y almacenamiento de alto rendimiento y escalable, las organizaciones pueden descubrir las ideas ocultas en sus enormes cantidades de almacenamiento de información. Estos conocimientos pueden ayudar a mejorar todos los aspectos de un negocio, desde la optimización de las experiencias de los clientes y la toma de decisiones realmente informadas en tiempo real para reducir drásticamente los ciclos de análisis de datos y reforzar la seguridad de los mismos.

Si se están ejecutando procesos en la nube a través de toda una industria con conexiones fáciles a sus clientes, socios y proveedores. Puede agregar servicios de datos y extensiones

Beneficios

En todo caso el crecimiento de Machine Data, no se ralentiza pronto, mediante el uso de estas directrices, se puede administrar de manera eficaz sin inundar tu departamento de TI, ni explotar los presupuestos de almacenamiento, de tal manera que tu empresa puede utilizar la información para su propósito más valioso: obtener información importante sobre sus operaciones  y mejorar enormemente su rentabilidad.

 

Fuente:

 

 https://www.datanami.com

http://www.smartdatacollective.com

 

 

 

 

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