Tiempos del IoT (Internet de las Cosas) ha llegado y cada vez más se hace presente y relevante, un contexto en el que el data center también se transforma. Para considerar su crecimiento es recomendable tener en cuenta algunos aspectos que permitan diseñar su desarrollo de mejor manera.
En tiempos del IoT, es importante entender que trae consigo más datos, muchos más datos. Sin embargo, ¿Más datos significan que un data center debe crecer en la misma medida? La respuesta es: no. Un data center debe y seguramente va a crecer, pero no del modo en que se imagina.
La consultora Gartner estima que el fenómeno de IoT incluirá 26 billones de unidades instaladas para 2020, lo cual es una gran cantidad de dispositivos. Muchos de ellos interconectándose entre sí, generarán datos en un orden mucho mayor. Para afrontar este desafío, no se puede aplicar un concepto de fuerza bruta: a mayor cantidad de datos, mayor crecimiento del equipo del data center. Por el contrario, a mayor cantidad, complejidad y frecuencia de los datos, más inteligente debe ser el enfoque para resolverlo.
Para esto es importante considerar las siguientes variables:
- No todos los datos obtenidos por los dispositivos de IoT se deben almacenar en un data center.
- No todos los datos se reciben de forma inmediata.
- Se eligen los datos que se procesarán antes de ser enviados al data center.
- También existirán datos que se almacenarán localmente.
Así, cantidad, velocidad, calidad y ubicación son los cuatro conceptos que impactarán en, al menos, tres variables del data center: ancho de banda, cómputo y almacenamiento. Además hay una cuarta variable: seguridad, porque nuevos dispositivos conectándose a un data center significa nuevos tipos de ataque, como también nuevos datos para asegurar, especialmente en sectores de finanzas o de salud, así como los datos privados de los usuarios.
Para diseñar el crecimiento del data center, también es bueno enfrentar una etapa de análisis que incluya la respuesta a las siguientes preguntas:
- ¿Cuál es el propósito de los datos?
- ¿Qué datos son de mayor prioridad o críticos?
- ¿Cuán crítico es procesar los datos en tiempo real?
- ¿Qué datos preferimos almacenar en un data center?
- ¿Cuáles preferimos almacenar localmente?
- ¿Es conveniente pre-procesar los datos antes de enviarlos al data center?
- ¿Cómo garantizar la seguridad de los datos ante nuevos dispositivos?
- ¿Cómo garantizamos la seguridad de los nuevos datos críticos?
Estas inquietudes ayudarán a diseñar y dimensionar el crecimiento de las variables anteriormente mencionadas: ancho de banda, cómputo, almacenamiento y seguridad. Sin embargo hay una pregunta, y quizás la más obvia: ¿Cuál será el volumen de los datos? La respuesta a esta pregunta debe contemplar las recomendaciones mencionadas, transformando el volumen de los datos, en información que nos permita tomar decisiones inteligentes.
Un nuevo concepto, es el de “data center distribuido”. Por un lado, existirán dispositivos que requieren una respuesta rápida al envío de la información de sus sensores, donde los datos no podrán viajar hasta el data center, sino que necesitarán una respuesta casi que inmediata. Para responder a esta necesidad es preciso contemplar la creación de “mini” data centers ubicados estratégicamente.
Tiempos del IoT no sólo significa más datos sino una nueva forma de pensar el diseño y el crecimiento de nuestro data center
Por otro lado, es probable que no se quieran procesar y/o almacenar todos los datos en un solo data center, sino que prefiramos guardarlos localmente o que los mismos sean pre-procesados antes de enviarlos al data center. Nuevamente, esto plantea una estructura nueva en conexión con nuestro clásico data center. En este sentido, IoT no sólo significa más datos sino una nueva forma de pensar el diseño y el crecimiento de nuestro data center.
En tiempos del IoT, es fundamental revisar las variables de uso de los datos y su importancia y capacidad de administración desde nuestro escenario de mercado, que al final es lo que permitirá responder las inquietudes relacionadas con una mejor gestión y optimización de las necesidades de cara al aumento de los datos.