¿Qué es el almacenamiento a gran escala?
El almacenamiento escalable es una arquitectura de almacenamiento distribuido que permite a las organizaciones ampliar su capacidad de almacenamiento sin problemas añadiendo más nodos, ya sean servidores o dispositivos, a un clúster de almacenamiento. A diferencia del almacenamiento escalable, que suele implicar la adición de recursos a un único sistema, como la mejora de las unidades de disco o la memoria, el almacenamiento escalable crece horizontalmente, ofreciendo una mayor flexibilidad y escalabilidad lineal.
Cada nodo de un sistema de escalabilidad horizontal aporta su propia potencia de procesamiento, memoria y capacidad de almacenamiento, lo que permite al sistema gestionar mayores cargas de trabajo sin degradar el rendimiento. Este enfoque es muy beneficioso para las empresas que gestionan grandes volúmenes de datos no estructurados, como archivos multimedia, copias de seguridad, registros o datos generados por máquinas, y se utiliza ampliamente en centros de datos, entornos en la nube y escenarios de computación de alto rendimiento (HPC).
Cómo funcionan las soluciones de almacenamiento a escala
Las soluciones de almacenamiento a escala funcionan distribuyendo los datos entre varios nodos interconectados, que funcionan colectivamente como un sistema unificado. Cuando se necesita más capacidad o rendimiento, pueden añadirse nodos adicionales sin interrumpir las operaciones en curso. Estos nuevos nodos se integran en el clúster y participan automáticamente en la distribución de los datos y el equilibrio de la carga.
Los datos en una arquitectura scale-out suelen gestionarse mediante sistemas de archivos distribuidos o plataformas de almacenamiento de objetos, como Ceph, GlusterFS o Lustre. Estos sistemas garantizan la redundancia de los datos, la tolerancia a fallos y la alta disponibilidad replicando o borrando los datos codificados en varios nodos. Como resultado, aunque falle un nodo, los datos siguen siendo accesibles desde otros nodos del clúster.
Este modelo arquitectónico permite a las empresas escalar el almacenamiento de forma incremental, pagando sólo por los recursos que necesitan, al tiempo que evita las limitaciones de los sistemas de almacenamiento monolíticos tradicionales.
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Ventajas y retos del almacenamiento a gran escala
El almacenamiento a escala ofrece un enfoque moderno para gestionar conjuntos de datos grandes y en crecimiento, pero viene acompañado de su propio conjunto de ventajas y desventajas. A continuación se desglosan las principales ventajas y los posibles retos.
Ventajas del almacenamiento a escala
El almacenamiento escalable permite a las organizaciones ampliar la capacidad de forma lineal y eficiente añadiendo nodos según sea necesario. Este modelo de crecimiento modular elimina la necesidad de grandes inversiones iniciales, permitiendo a las empresas ampliar la infraestructura de forma incremental en función de la demanda real. Es especialmente adecuado para entornos con volúmenes de datos impredecibles o en rápido aumento, como los generados por cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML).
Otra ventaja clave es la alta disponibilidad integrada en la arquitectura. Los datos se distribuyen y a menudo se replican en varios nodos, lo que garantiza que las operaciones del sistema continúen sin problemas en caso de fallos del hardware. Para las aplicaciones de IA que dependen del acceso continuo a grandes conjuntos de datos, como el entrenamiento de modelos o la ejecución de inferencias en tiempo real, este nivel de resistencia y rendimiento es esencial. También admite el procesamiento paralelo de datos, un factor crítico para acelerar los conocimientos impulsados por la IA.
Retos del almacenamiento a gran escala
A pesar de sus puntos fuertes, las soluciones de almacenamiento "scale-out" pueden introducir complejidad en términos de despliegue y gestión. La integración de nodos en un clúster puede requerir una cuidadosa configuración, y mantener un rendimiento constante en un sistema distribuido puede ser todo un reto, sobre todo a medida que el entorno crece en tamaño y alcance.
Otra consideración es el coste a lo largo del tiempo. Aunque las inversiones iniciales son bajas, los gastos continuos pueden acumularse a medida que se añaden más nodos, sobre todo en términos de energía, refrigeración e infraestructura de red. Sin embargo, cada vez se adoptan más tecnologías como la refrigeración líquida para abordar la gestión térmica de forma más eficiente, lo que ayuda a reducir el consumo de energía y mejorar la densidad en entornos scale-out. Las organizaciones también deben asegurarse de que los equipos de TI están equipados para gestionar estos sistemas con eficacia para mantener la estabilidad operativa.
Casos prácticos de almacenamiento a gran escala
El almacenamiento escalable desempeña un papel fundamental en los sectores que dependen de una infraestructura de datos escalable y de alto rendimiento. A medida que los volúmenes de datos siguen creciendo, las empresas de múltiples sectores aprovechan esta arquitectura para dar soporte a aplicaciones de rendimiento intensivo, acelerar la innovación y permitir la toma de decisiones en tiempo real.
La informática acelerada en la investigación científica
En campos como la genómica, la modelización del clima y la física de partículas, las instituciones de investigación recurren a plataformas de cálculo acelerado impulsadas por GPU o FPGA. Estos sistemas generan y procesan petabytes de datos a velocidades extremadamente altas. El almacenamiento a escala permite a los investigadores alimentar los clústeres de cálculo con datos en paralelo, lo que minimiza los cuellos de botella de E/S y permite acelerar el tiempo de obtención de información. La capacidad de escalado incremental también permite a las instituciones ampliar su infraestructura a medida que evolucionan las demandas de investigación, sin necesidad de revisar los sistemas existentes.
La IA en los servicios financieros
Las empresas financieras están aplicando la inteligencia artificial a la detección de fraudes, la negociación algorítmica y el modelado de riesgos, cargas de trabajo que dependen del acceso a conjuntos de datos vastos y variados. El almacenamiento distribuido proporciona el alto rendimiento y la baja latencia necesarios para dar servicio a estas aplicaciones del sector financiero de la IA, permitiendo el entrenamiento y la inferencia de modelos en tiempo real. Además, el almacenamiento distribuido mejora la tolerancia a fallos y la preparación para el cumplimiento de normativas, ambas críticas en un sector altamente regulado que no puede permitirse tiempos de inactividad ni pérdidas de datos.
Flujos de trabajo de medios de comunicación y entretenimiento
Los flujos de trabajo de producción, postproducción y difusión de medios implican archivos de vídeo de alta resolución, edición en tiempo real y distribución global de contenidos. El almacenamiento escalable ofrece una plataforma centralizada pero distribuida que admite la colaboración entre equipos y ubicaciones. Con la posibilidad de escalar el rendimiento y la capacidad de forma independiente, los profesionales creativos pueden trabajar con contenidos 4K y 8K sin interrupciones, incluso cuando las demandas de almacenamiento fluctúan durante los ciclos de producción.
Desarrollo de aplicaciones nativas de la nube
Los entornos modernos de desarrollo de software suelen favorecer las aplicaciones en contenedores, los microservicios y las canalizaciones de integración continua/despliegue continuo (CI/CD). Estas arquitecturas nativas de la nube se benefician del almacenamiento escalable porque puede ofrecer servicios de datos persistentes, escalables y resistentes a cargas de trabajo dinámicas. A medida que los desarrolladores ponen en marcha nuevos servicios o escalan las aplicaciones horizontalmente, la infraestructura de almacenamiento crece con ellos sin problemas y sin necesidad de modificar la arquitectura.
Analítica de alto rendimiento en sanidad
Los proveedores de servicios sanitarios y las instituciones de investigación recurren cada vez más al análisis basado en datos para el diagnóstico, la optimización de la atención al paciente y la eficiencia operativa. El almacenamiento a escala respalda las aplicaciones de investigación y desarrollo de HPC al permitir la agregación y el análisis a escala de diversos tipos de datos, como historias clínicas electrónicas, imágenes médicas e información genómica. Su alta disponibilidad, capacidad de recuperación de datos y diseño preparado para el cumplimiento de normativas lo hacen ideal para entornos que requieren tanto rendimiento como una estricta integridad de los datos.
Preguntas frecuentes
- ¿Se puede utilizar el almacenamiento escalable con sistemas heredados?
Sí, algunas plataformas de almacenamiento escalable están diseñadas para integrarse con entornos informáticos heredados utilizando protocolos estándar como NFS, SMB o iSCSI. - ¿El almacenamiento escalable es compatible con los entornos de nube híbrida?
Sí, el almacenamiento escalable es ideal para implementaciones de nube híbrida. Su naturaleza distribuida permite almacenar datos y acceder a ellos tanto en infraestructuras locales como en la nube, lo que proporciona flexibilidad, portabilidad de cargas de trabajo y estrategias de recuperación ante desastres. - ¿Cómo afecta el almacenamiento escalable a la seguridad de los datos?
Muchas soluciones de almacenamiento escalable ofrecen cifrado integrado, controles de acceso e integración con sistemas de gestión de identidades para garantizar la seguridad de los datos. Estas características ayudan a garantizar que los datos permanezcan protegidos tanto en tránsito como en reposo.