Cos'è la gravità dei dati e perché è importante?

Come i dataset in crescita rimodellano l'infrastruttura, i costi e le decisioni architettoniche a lungo termine

Conclusioni

• La gravità dei dati aumenta nel tempo man mano che i dataset crescono, attirando applicazioni, elaborazione e sistemi di supporto verso la posizione dei dati, rendendo la rilocazione più difficile e costosa.
• La centralizzazione offre vantaggi in termini di prestazioni, ma comporta anche dei rischi, tra cui il lock-in del fornitore, l'accumulo di dipendenze e l'inflessibilità architetturale.
• Le operazioni di backup, ripristino e recupero sono significativamente influenzate, rendendo essenziali test regolari e una solida governance dei dati per raggiungere gli obiettivi di recupero e gestire costi e complessità.

La maggior parte delle persone non pensa alla gravità dei dati fino a quando qualcosa non si rompe, come un ripristino bloccato, una fattura cloud inaspettata o una migrazione di applicazioni bloccata. Il termine esiste dal 2010, ma è ancora considerato un termine di nicchia usato principalmente nelle conversazioni sull'architettura cloud, l'ingegneria dei dati, il backup dei dati e il disaster recovery.

Poiché i dati spesso crescono in modo esponenziale e diventano più difficili da spostare, attireranno altre risorse verso di sé. Applicazioni, ecosistemi, potenza di calcolo e infrastruttura vengono attratti verso dove si trovano i dati. In sintesi, la gravità dei dati è la tendenza dei grandi set di dati ad attrarre i carichi di lavoro che dipendono da essi.

Nel tempo, i dati diventano un punto di ancoraggio. Invece di spostare i dati in altre località, tutto il resto si muove verso i dati. Questo è un esito naturale quando si considerano problemi di latenza e larghezza di banda, il calcolo ad alte prestazioni, l'elaborazione in tempo reale e i vantaggi dell'analitica dei "big data" e di altri casi d'uso. Spostare i dati fuori sede o al di fuori delle piattaforme cloud comporta costi di trasferimento e rischia l'esposizione dei dati e il downtime operativo. Molte aziende non prenderanno in considerazione lo spostamento dei dati a meno che non vi sia una necessità aziendale convincente.

Sebbene ci siano vantaggi nella centralizzazione dei dati e nel distribuire applicazioni nelle vicinanze, ci sono anche alcuni svantaggi notevoli. Le aziende possono trovarsi scomodamente dipendenti da un'architettura specifica o da un fornitore del settore. Variabili come interruzioni, variazioni di prezzo e problemi contrattuali o geopolitici possono superare la tolleranza al rischio dell'azienda. Una volta che il tuo set di dati e le applicazioni raggiungono una certa dimensione, diventa una sfida migrare da quella configurazione.

Gli effetti della gravità dei dati potrebbero anche complicare i backup dei dati. I backup completi e i ripristini di grandi dimensioni possono richiedere giorni se tutto viene trasferito attraverso una rete. Gli operatori di backup dovrebbero testare regolarmente i loro processi di backup e ripristino per garantire che i loro obiettivi di recupero possano essere raggiunti. Questi test dovrebbero anche evidenziare colli di bottiglia, problemi di larghezza di banda, lacune di conformità, dipendenze interrotte o ripristini che sembrano avere successo ma che alla fine risultano inutilizzabili. Potresti anche scoprire di sovraproteggere i tuoi dati a basso valore o di non proteggere bene i tuoi dati critici.

Gestire la gravità dei dati si riduce a un piccolo insieme di azioni e processi intenzionali:

• Scopri dove si trova la gravità dei tuoi dati
• Progetta la tua architettura per lavorare con essa piuttosto che contro di essa.
• Utilizza i controlli di governance, ciclo di vita e posizionamento per gestire i costi e i rischi.

Centralizzando deliberatamente i dati solo dove creano un reale valore, le aziende possono mitigare gli impatti negativi pur ottenendo le prestazioni e le informazioni di cui hanno bisogno. Quando viene compresa e gestita correttamente, la gravità dei dati può essere utilizzata come un vantaggio strategico.