Escalado del almacenamiento de datos de series temporales para análisis
Los datos de series temporales están creciendo más rápido de lo que la mayoría de los sistemas pueden manejar. A continuación se explica cómo las empresas pueden gestionar estos datos de forma eficaz:
- Por qué es importante: Los datos de series temporales rastrean cambios a lo largo del tiempo, como los precios de las acciones o las lecturas de los sensores. Son cruciales para el análisis en tiempo real en sectores como las finanzas, la manufactura y el comercio minorista.
- Desafíos: Los sistemas de almacenamiento tradicionales presentan dificultades con los grandes volúmenes de datos, las consultas rápidas y los costes de almacenamiento a largo plazo. Por ejemplo, los mercados financieros generan hasta un millón de transacciones por minuto.
- Soluciones: Utilice bases de datos especializadas de series temporales, almacenamiento basado en columnas para una mejor compresión y políticas automatizadas para la retención de datos. Herramientas como InfluxDB y TimescaleDB ofrecen consultas más rápidas y menores costos de almacenamiento.
- Resultados: Las empresas que utilizan soluciones escalables pueden reducir costos, acelerar la obtención de información y mejorar las operaciones, por ejemplo, reduciendo el tiempo de inactividad en la fabricación u optimizando los sistemas comerciales.
Consejo rápido: Invierta en soluciones de alojamiento personalizadas con baja latencia global centros de datos para garantizar un acceso rápido a los datos en tiempo real.
Continúe leyendo para conocer pasos prácticos, herramientas y estrategias para escalar su almacenamiento de datos de series de tiempo de manera efectiva.
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Problemas comunes con el almacenamiento de datos de series temporales
Gestionar eficazmente los datos de series temporales no es tarea fácil. A medida que las empresas dependen cada vez más del análisis en tiempo real, los sistemas de almacenamiento tradicionales suelen tener dificultades para mantener el ritmo. El gran volumen y la velocidad de los datos de series temporales pueden generar cuellos de botella, lo que dificulta la extracción de información oportuna.
Alto volumen y velocidad de datos
La magnitud de los datos de series temporales puede saturar los sistemas de almacenamiento más antiguos. Tomemos como ejemplo los mercados financieros: pueden generar hasta 1 millón de transacciones por minuto, lo que genera un flujo constante de datos que debe procesarse sin demora. Las empresas que gestionan datos de series temporales se enfrentan a desafíos en múltiples frentes: el volumen de datos, su velocidad, su variedad y su fiabilidad. Incluso con marcos avanzados de tiempo real, mantener un rendimiento consistente en diversas fuentes de datos sigue siendo un reto complejo.
Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones renovó su sistema de ingesta de datos para gestionar los datos de comportamiento de los usuarios de forma más eficiente. ¿El resultado? Redujeron la pérdida de clientes en 251 TP3T, ahorrando... $5 millones anuales en el proceso.
Para complicar aún más las cosas, los datos de series temporales a menudo provienen de múltiples fuentes (sensores de IoT, registros de aplicaciones, fuentes financieras y sistemas de monitoreo), cada una con su propio formato y frecuencia. Los sistemas que no pueden gestionar esta variabilidad corren el riesgo de desperdiciar hasta 40% de recursos informáticos Durante picos de carga. Esto subraya la importancia de contar con sistemas de almacenamiento que puedan gestionar no solo grandes volúmenes, sino también diversos flujos de datos.
Requisitos de rendimiento de consultas rápidas
El análisis en tiempo real depende de la velocidad. El rendimiento de consultas en menos de un segundo es crucial, pero muchas bases de datos tradicionales simplemente no pueden satisfacer esta demanda. De hecho, más de 70% de empresas de Wall Street Confía en bases de datos especializadas de series temporales para combinar datos de transmisión de alta frecuencia con el contexto histórico. Esta necesidad de velocidad es especialmente crítica en entornos de alto riesgo como los mercados de capitales, donde los sistemas de negociación a menudo procesan... 100.000 ticks por segundo y las decisiones deben tomarse en milisegundos.
La alta cardinalidad y el acceso simultáneo a los datos aumentan la complejidad. Una ralentización del rendimiento de las consultas, a veces hasta... reducción de 47 veces – puede descarrilar las operaciones, especialmente en el trading algorítmico. Y no se trata solo de velocidad; mantener el acceso a datos nuevos e históricos es igualmente importante. Los modelos analíticos pueden perder su eficacia con el tiempo, y el rendimiento puede disminuir. 15% en sólo seis meses Si no se recalibra. Esto resalta la necesidad de sistemas que permitan un acceso rápido a datos recientes y archivados.
Perspectivas que pueden aportar un valor exponencialmente mayor que el análisis tradicional, pero que se desvanecen al perderse el tiempo. – Forrester Research
Costos de almacenamiento de datos y retención a largo plazo
Almacenar datos de series temporales a largo plazo puede ser costoso. A diferencia de otros tipos de datos empresariales, que suelen archivarse o eliminarse, los datos de series temporales suelen conservarse indefinidamente. Los requisitos regulatorios, el análisis histórico y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático contribuyen a esta necesidad. Sin embargo, las prácticas deficientes de gestión de datos, como el etiquetado ineficiente, pueden incrementar significativamente los costos de almacenamiento.
Para gestionar estos gastos, muchas organizaciones recurren a estrategias de almacenamiento por niveles. Los datos recientes, vitales para el análisis en tiempo real, se almacenan en sistemas de alto rendimiento. Sin embargo, los datos más antiguos a menudo se pueden comprimir y trasladar a soluciones de almacenamiento más rentables. La base de datos Gorilla de Facebook es un excelente ejemplo de este enfoque. Mediante el uso de algoritmos de compresión avanzados, redujo el tamaño de los puntos de datos de 16 bytes a un promedio de... 1,37 bytes, reduciendo drásticamente los costos de almacenamiento a largo plazo.
Si bien sectores como el comercio minorista y la salud han experimentado mejoras operativas gracias al análisis de series temporales, las estrictas normas de retención de datos siguen limitando los presupuestos de almacenamiento. Mantener la calidad de los datos a lo largo del tiempo agrava estos desafíos, lo que hace que las soluciones de almacenamiento escalables y económicas sean una necesidad para las empresas que buscan mantenerse competitivas en la toma de decisiones en tiempo real.
Soluciones para el almacenamiento escalable de datos de series temporales
La gestión de datos de series temporales conlleva sus propios desafíos, especialmente en cuanto a escalabilidad, rendimiento y coste. Afortunadamente, las tecnologías modernas han avanzado para abordar estos problemas mediante bases de datos especializadas, almacenamiento en columnas y herramientas de gestión automatizadas.
Bases de datos especializadas de series de tiempo
Las bases de datos especializadas de series temporales (TSDB) están diseñadas para gestionar las altas tasas de ingesta de datos y las consultas ultrarrápidas que requieren los datos de series temporales. Estas bases de datos son excelentes para gestionar datos históricos y en tiempo real de forma eficiente.
InfluxDB 3.0 Se destaca por su motor TSM, que ofrece una compresión de datos 4,5 veces mejor y velocidades de consulta entre 2,5 y 45 veces más rápidas. Base de datos de escala de tiempo, basado en PostgreSQL, utiliza particionamiento automático con hipertablas y fragmentos para lograr un uso de recursos 10 veces más eficiente, al tiempo que gestiona el triple del volumen de datos. Base de datos de misiones Ofrece velocidades de ingesta de 3 a 10 veces más rápidas y aumenta el rendimiento de las consultas en 270% en comparación con TimescaleDB.
He aquí una rápida comparación de estas bases de datos:
| Característica | Base de datos de escala de tiempo | InfluxDB | Base de datos de misiones |
|---|---|---|---|
| Modelo de base de datos | Relacional | Series temporales | Series temporales |
| Escalabilidad | Vertical, Horizontal (leer réplicas) | Horizontal | Horizontal |
| Lenguaje de consulta | SQL | SQL, InfluxQL, Flux | SQL |
| Políticas de retención de datos | Integral | Excelente | Robusto |
| Indexación y compresión | Características de PostgreSQL | TSM especializado | Columnar avanzado |
Estas herramientas están diseñadas para datos de series temporales y sientan las bases para técnicas de almacenamiento aún más eficientes.
Almacenamiento basado en columnas y compresión de datos
El almacenamiento en columnas es revolucionario para los datos de series temporales. Al agrupar tipos de datos similares en columnas en lugar de filas, se logran tasas de compresión de 5 a 10 veces y permite una recuperación más rápida, ya que solo se leen las columnas relevantes durante las consultas. Este método es especialmente eficaz para los datos de series temporales, que suelen seguir patrones predecibles.
Los resultados reales demuestran la eficacia de este enfoque. Por ejemplo, en marzo de 2023, Octava, un usuario de Timescale, logró una relación de compresión de más de 26. De manera similar, Industrial reportó una reducción promedio de 97% en el uso del disco y Grupo METER vieron un ahorro de espacio de más de 90% en sus hipertablas.
Las bases de datos columnares son excelentes para cargas de trabajo analíticas con alta demanda de lectura porque omiten datos irrelevantes y aprovechan la compresión. – Equipo de AWS Redshift
El almacenamiento en columnas también destaca en cuanto al rendimiento de las consultas. Imagine que obtiene solo 3 columnas de 300: solo se leen aproximadamente 1% de los datos, en comparación con una base de datos basada en filas. Para cargas de trabajo con un alto nivel de análisis, que suelen predominar en los casos de uso de series temporales, esta eficiencia se traduce en importantes mejoras de rendimiento y ahorro de costes.
Cuando se combina con la especialización de bases de datos, el almacenamiento en columnas se convierte en una herramienta poderosa para el análisis en tiempo real y la gestión de datos a gran escala.
Políticas de gestión automatizada de datos
La automatización simplifica la gestión de datos de series temporales al optimizar el rendimiento y los costes. Las políticas automatizadas de retención y almacenamiento por niveles garantizan la eficiencia de los sistemas sin necesidad de intervención manual constante.
Las políticas de retención de datos son una piedra angular de esta automatización. Herramientas como InfluxDB y Base de datos de escala de tiempo Permiten la caducidad automática de datos según las necesidades, ya sea por hora, día o mes. Por ejemplo, TimescaleDB... añadir política de retención Esta función puede eliminar automáticamente los datos obsoletos una vez que alcanzan una antigüedad predefinida.
Una política de retención de datos bien estructurada no es solo un requisito de cumplimiento, sino un activo estratégico en la gestión de datos. – Documentación de Timescale
El almacenamiento por niveles lleva la automatización un paso más allá al transferir datos entre niveles de almacenamiento de alto rendimiento y rentables según el uso. Los datos recientes se guardan en un almacenamiento de alta velocidad para análisis en tiempo real, mientras que los datos más antiguos se transfieren a un almacenamiento más económico. Amazon Redshift ejemplifica este enfoque con procedimientos almacenados como datos de archivo sp, que exporta datos a Amazon S3 y los elimina del costoso almacenamiento primario después de un período de retención establecido.
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Cómo implementar soluciones de almacenamiento de series temporales
Esta sección profundiza en los pasos prácticos para implementar un almacenamiento escalable de series temporales. El proceso se divide en tres fases clave: configuración del almacenamiento, integración con sistemas de análisis y garantía de sólidas medidas de seguridad.
Cómo seleccionar la configuración de almacenamiento adecuada
El primer paso es evaluar sus necesidades de datos, incluyendo las tasas de ingesta, la frecuencia de consulta y los requisitos de retención. La forma en que se consultan sus datos influirá significativamente en el diseño de su base de datos de series temporales, lo que afectará tanto el rendimiento como el coste.
Comience por identificar los componentes principales de sus datos:
- Dimensiones:Datos categóricos como
tipo de dispositivo,región, ouser_id. - Medidas:Valores numéricos como temperatura, uso de CPU o montos de transacciones.
- Claves de partición:Teclas que ayudan a organizar tus datos de manera eficiente.
Por ejemplo, Netflix optimiza su almacenamiento dividiendo el historial de visualización en tablas recientes y de archivo. También utilizan la fragmentación para gestionar usuarios con historiales extensos, lo que demuestra cómo la partición puede escalar eficazmente. De forma similar, en una aplicación de streaming de vídeo, el uso de id del espectador como clave de partición funciona bien debido a su alta cardinalidad, mientras que métricas como hora de inicio y duración de reproducción servir como medidas útiles.
La escritura por lotes y los atributos compartidos pueden optimizar aún más la ingesta de datos y reducir los costos. Una vez establecida esta base, la integración con sistemas de análisis en tiempo real resulta mucho más sencilla.
Conexión con sistemas de análisis en tiempo real
El análisis en tiempo real requiere un diseño que admita el procesamiento paralelo y la resiliencia. Como lo expresa Mark Palmer, vicepresidente sénior de análisis de Tibco: «Es dinámico, está sucio y es temporal».
Para satisfacer estas demandas, utilice múltiples motores de ingesta que puedan escalar elásticamente. Esta configuración garantiza la gestión de millones de registros con baja latencia. Sin embargo, la integración en tiempo real también requiere una simulación y pruebas exhaustivas antes de la implementación, ya que las posibilidades de limpiar o validar los datos una vez que se están transmitiendo son limitadas.
Con la integración de datos en tiempo real, no hay tantas oportunidades para depurar y validar completamente los datos. Esto significa que el trabajo pesado debe realizarse desde la fase inicial, rastreando y documentando cuidadosamente el origen y la confiabilidad de las fuentes de datos. – Tony Baer, analista principal de Ovum
Para aumentar la resiliencia, desacople las diferentes fases de su flujo de datos y prevea posibles fallos de los componentes. Considere usar la Captura de Datos de Cambio (CDC) para aplicar actualizaciones de las fuentes de datos casi en tiempo real. Empaquetar sus fuentes de datos como API dentro de una red de aplicaciones también puede mejorar la visibilidad y flexibilizar la integración.
Requisitos de seguridad, respaldo y cumplimiento
La seguridad es fundamental cuando se trabaja con datos de series temporales, especialmente porque se proyecta que los costos de los delitos cibernéticos alcancen los 10,5 billones de dólares anuales para 2025. Un estudio reciente de Continuity reveló que los sistemas de almacenamiento empresarial suelen tener vulnerabilidades significativas: en promedio, 10 riesgos de seguridad por dispositivo, de los cuales 5 son altos o críticos.
Si bien la recuperación rápida de datos es fundamental para la continuidad del negocio en caso de pérdida o robo, es aún más importante proteger los datos dondequiera que se encuentren y evitar que los propios sistemas de almacenamiento y respaldo se conviertan en una puerta de entrada para ataques. – Dennis Hahn, analista principal de Almacenamiento y Gestión de Datos en Centros de Datos, Omdia
Los riesgos más comunes incluyen:
- Autenticación y gestión de identidad débiles
- CVE no abordadas (vulnerabilidades y exposiciones comunes)
- Configuraciones de red y protocolo inseguras
- Cifrado y gestión de claves deficientes
- Políticas laxas de control de acceso y autorización
Para mitigar estos riesgos, implemente controles de acceso sólidos, como la autenticación multifactor (MFA), ya que el 81% de las filtraciones de datos se deben a contraseñas débiles. Actualice periódicamente los sistemas con parches de seguridad e implemente políticas de contraseñas estrictas.
Cifre los datos en reposo y en tránsito para cumplir con normativas como el RGPD, la HIPAA y SOC2. Seguir la regla de copias de seguridad 3-2-1 (mantener tres copias de sus datos en dos tipos de almacenamiento diferentes, con una copia almacenada externamente) añade una capa adicional de protección. Adoptar una arquitectura de Confianza Cero puede proteger aún más sus sistemas, especialmente ahora que los ataques de ransomware atacan cada vez más las copias de seguridad.
Además, desarrolle un plan de respuesta a incidentes adaptado a escenarios de datos de series temporales. Realice capacitaciones y auditorías periódicas en ciberseguridad para identificar vulnerabilidades antes de que se agraven. No descuide la seguridad física: proteja los centros de datos y los dispositivos que albergan su infraestructura de almacenamiento. Dado que las amenazas internas representan riesgos para el 74% de las organizaciones, la monitorización y los controles de acceso estrictos son esenciales para una protección integral.
Uso de alojamiento empresarial para datos de series temporales
Al diseñar sistemas escalables para almacenar datos de series temporales, la infraestructura de alojamiento desempeña un papel crucial a la hora de determinar el rendimiento, la fiabilidad y el coste. Los proveedores de alojamiento empresarial ofrecen soluciones adaptadas a las necesidades específicas de las cargas de trabajo de series temporales, como la gestión de la ingesta rápida de datos y la ejecución de consultas analíticas complejas.
Características ofrecidas por los proveedores de alojamiento empresarial
Los proveedores de alojamiento empresarial ofrecen funciones diseñadas específicamente para el almacenamiento de series temporales. Una opción destacada es servidores dedicados, que asignan recursos exclusivamente a su carga de trabajo. Esto elimina los problemas de rendimiento causados por recursos compartidos, garantizando la consistencia de las operaciones para los datos de series temporales.
Para tareas como análisis predictivo y detección de anomalías, Servidores GPU de IA Estos servidores están optimizados para el aprendizaje automático, lo que acelera significativamente los cálculos que, de otro modo, tardarían mucho más en las CPU tradicionales.
Otra opción es servicios de coubicaciónIdeal para empresas que necesitan control total sobre su hardware y, al mismo tiempo, beneficiarse de instalaciones de centro de datos de nivel profesional. Esta configuración permite a las empresas personalizar sus configuraciones de almacenamiento para cargas de trabajo de series temporales, garantizando al mismo tiempo el acceso a energía, refrigeración y conectividad de red confiables.
Las ventajas de rendimiento de estas soluciones son impresionantes. Por ejemplo, TDengine ha demostrado un rendimiento diez veces superior al de las plataformas de propósito general utilizando solo una quinta parte del espacio de almacenamiento. En pruebas comparativas con 4000 dispositivos, TDengine superó a TimescaleDB por 87,1 veces y a InfluxDB por 132 veces.
Ventajas de una red global de centros de datos
Una red global de centros de datos ofrece varios beneficios para las cargas de trabajo de análisis de series temporales. Baja latencia Es fundamental para los flujos de datos en tiempo real provenientes de fuentes distribuidas. Al tener centros de datos más cerca de estas fuentes, se minimizan los retrasos en la red, lo que garantiza una respuesta más rápida del sistema.
Alta disponibilidad Es otra gran ventaja. Una red de centros de datos en diferentes regiones permite estrategias robustas de recuperación ante desastres, garantizando la continuidad del negocio incluso durante interrupciones en áreas específicas. Además, esta distribución geográfica facilita el equilibrio de carga y mejora el rendimiento de las consultas al proporcionar los datos desde la ubicación más cercana.
Cumplimiento normativo Se vuelve más manejable con una infraestructura global. Los requisitos de residencia de datos varían según la región, y tener múltiples ubicaciones de centros de datos permite a las empresas almacenar datos dentro de límites geográficos específicos sin sacrificar el rendimiento. Este enfoque es fundamental para que Serverion optimice las capacidades de análisis de series temporales.
Cómo Servion Admite análisis de series temporales
Serverion aborda los desafíos del almacenamiento y análisis de datos de series temporales con una infraestructura global diseñada para la rápida ingesta de datos y consultas de baja latencia. Su red abarca múltiples ubicaciones globales, con instalaciones clave en La Haya (Países Bajos) y Nueva York (EE. UU.), así como más de 40 ubicaciones adicionales en todo el mundo, incluyendo ciudades como Ámsterdam, Fráncfort, Hong Kong, Singapur y Tokio.
Serverion ofrece soluciones de alojamiento escalables Para satisfacer las demandas de cargas de trabajo de series temporales. Los servidores privados virtuales (VPS) tienen un precio inicial de $10/mes, mientras que los servidores dedicados están disponibles desde $75/mes. Estos servidores dedicados ofrecen configuraciones robustas, como procesadores Xeon Quad con 16 GB de RAM y dos unidades SATA de 1 TB, lo que garantiza un rendimiento fiable.
Para las tareas de aprendizaje automático que se utilizan comúnmente en el análisis de series temporales, Serverion proporciona Servidores GPU de IAEstos servidores son ideales para organizaciones que implementan modelos predictivos o sistemas de detección de anomalías en tiempo real.
Serverion también ofrece servicios de coubicaciónEsto ofrece a las empresas la flexibilidad de implementar configuraciones de hardware personalizadas, adaptadas a sus necesidades específicas de base de datos. Esto incluye matrices de almacenamiento especializadas, configuraciones de alta memoria u opciones de red personalizadas que no suelen estar disponibles en los paquetes de servidor estándar.
Para mejorar aún más la confiabilidad, Serverion proporciona servicios esenciales como Protección contra DDoS, Certificados SSL a partir de $8/año, y Soporte 24/7Estas características garantizan que los sistemas de análisis de series temporales permanezcan seguros y operativos, lo cual es fundamental para las aplicaciones que dependen de la recopilación y el análisis continuos de datos.
Gracias a su alcance global, Serverion permite a las empresas implementar sistemas de almacenamiento de series temporales más cerca de sus fuentes de datos, ya sean sensores IoT en fábricas, sistemas de operaciones financieras o herramientas de monitorización de aplicaciones distribuidas. Esta proximidad reduce la latencia y mejora el rendimiento de las consultas, lo que permite a los usuarios acceder a paneles e informes analíticos con mínimas demoras.
Conclusión
La gestión del almacenamiento de datos de series temporales se ha convertido en una prioridad apremiante, ya que las organizaciones se enfrentan a un aumento vertiginoso en el crecimiento de datos. Considere lo siguiente: El 94% de las organizaciones informa que sus datos se están expandiendo más rápido de lo que pueden administrarlos de manera efectiva.Y algunas instalaciones generan millones de puntos de datos a diario. La magnitud del desafío es innegable.
Los sistemas tradicionales simplemente no pueden satisfacer las demandas de los datos de series temporales. A diferencia de los datos estáticos, que proporcionan instantáneas aisladas, los datos de series temporales capturan patrones, tendencias y correlaciones a lo largo del tiempo, convirtiendo la información sin procesar en información útil. Las bases de datos especializadas de series temporales están diseñadas para gestionar estos flujos rápidos y continuos, ofreciendo el análisis en tiempo real que las empresas necesitan para mantenerse competitivas.
Para abordar este problema, las empresas deben combinar soluciones de almacenamiento avanzadas con entornos de alojamiento personalizadosProveedores como Serverion proporcionan la infraestructura necesaria para implementaciones a gran escala, ofreciendo servicios como Servidores dedicados, capacidades de GPU de IA y opciones de coubicaciónEstas características, combinadas con centros de datos distribuidos globalmente, no solo garantizan una baja latencia para aplicaciones en tiempo real, sino que también ayudan a las empresas a cumplir con los estándares de cumplimiento regionales.
La preparación de sus operaciones para el futuro comienza con bases de datos de series temporales dedicadas y gestión automatizada del ciclo de vida de los datosEstas herramientas ayudan a optimizar el almacenamiento, controlar los costos y sentar las bases para un análisis escalable. Al invertir hoy en las soluciones adecuadas, las empresas pueden posicionarse para extraer información valiosa, mejorar sus operaciones y prosperar en un mundo impulsado por los datos.
Las herramientas y la infraestructura ya están disponibles. La oportunidad de obtener una ventaja competitiva está a tu alcance: ¡aprovechala!
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las principales ventajas de utilizar bases de datos de series de tiempo en lugar de los sistemas de almacenamiento tradicionales para gestionar datos a gran escala?
Las bases de datos de series de tiempo (TSDB) están diseñadas específicamente para gestionar grandes volúmenes de datos con marcas de tiempo con una eficiencia impresionante y ofrecen ventajas distintivas en comparación con los sistemas de almacenamiento tradicionales.
Una característica destacada es su capacidad para manejar compresión de datos y habilitar recuperación rápida, lo que facilita el análisis de conjuntos de datos masivos en períodos de tiempo específicos. Las TSDB también están diseñadas para altas tasas de ingestión y análisis en tiempo real, lo que los hace perfectos para escenarios como monitoreo continuo, detección de anomalías y reconocimiento de patrones a medida que surgen.
Otra fortaleza clave es su escalabilidadEstas bases de datos pueden expandirse sin problemas para adaptarse a las crecientes demandas de datos y, al mismo tiempo, mantener un rendimiento de primer nivel, lo que las convierte en una excelente opción para empresas que gestionan operaciones de datos complejas y sensibles al tiempo.
¿Cómo pueden las empresas gestionar de manera eficiente el almacenamiento de datos de series temporales para seguir siendo rentables y, al mismo tiempo, satisfacer las necesidades de retención y cumplimiento a largo plazo?
Para gestionar el almacenamiento de datos de series temporales de una manera que sea eficiente y económica, las empresas pueden recurrir a estratificación de datos y técnicas de compresiónEstos métodos funcionan trasladando datos antiguos o menos utilizados a opciones de almacenamiento más asequibles, manteniéndolos accesibles cuando sea necesario. Combinando esto con una planificación bien definida... políticas de retención de datos garantiza que los datos obsoletos se archiven o eliminen automáticamente, lo que ayuda a administrar los costos de almacenamiento y cumplir con los estándares de cumplimiento.
Yendo un paso más allá, las empresas deberían evaluar y perfeccionar periódicamente sus prácticas de almacenamiento. Esto podría incluir el uso de soluciones escalables basadas en la nube o la adopción de formatos de datos que prioricen la eficiencia. Al integrar estos enfoques, las empresas pueden lograr un equilibrio inteligente entre el rendimiento, las necesidades de cumplimiento normativo y el ajuste al presupuesto.
¿Cómo una red global de centros de datos mejora el rendimiento y la confiabilidad del análisis de datos de series temporales?
Una red mundial de centros de datos es clave para mejorar la velocidad y la fiabilidad del análisis de datos de series temporales. Al distribuir la infraestructura en diferentes ubicaciones, se ayuda a reducir... estado latente, proporciona redundanciay reduce la probabilidad de tiempo de inactividad. Esta configuración permite el procesamiento de datos en tiempo real y garantiza un análisis fluido, incluso durante picos de uso.
Además, tener centros de datos en varias regiones mejora la seguridad y ayuda a cumplir con los requisitos regulatorios. Permite a las empresas almacenar y procesar datos más cerca de donde se generan, lo que facilita el cumplimiento de las normativas locales. Esta combinación de velocidad, confiabilidad y adaptabilidad es crucial para escalar eficientemente el almacenamiento y el análisis de datos de series temporales.
