Los usos del In memory computing son diversos en el mundo empresarial actual. El exponencial crecimiento de volumen de datos que proceden de diversos canales y en varios formatos, hace que su análisis además de ser una tarea muy compleja, requiera capacidad de procesamiento elevada, si lo que queremos es obtener información válida en el menor tiempo posible, incluso en tiempo real. Gestionar estos datos, tener acceso rápido y poder analizarlos en poco tiempo, es la esencia del In memory computing.
¿Qué es in memory computing?
Se trata de una manera de almacenar información diferente a la convencional. Lo normal es enviar los datos a un disco duro para su almacenamiento. Sin embargo, este proceso a la hora de de recuperar lo guardado, hace que esa transmisión sea demasiado lento en comparación con otras alternativas.
En el caso de In memory la información va a parar a la RAM (Random Access Memory) de los equipos que actúan como servidores dedicados a esta tarea. Al optar por esta forma de almacenamiento se eliminan los requisitos de transacción de E/S y ACID de las aplicaciones OLTP, sin estas trabas, el acceso a los datos se acelera de manera de manera notable, incluso si el tamaño de estos datos es masivo (de varios terabytes de información).
SAP, uno de los vendors de este nuevo sistema, ha definido un sistema de gestión de bases de datos relacionales en memoria High Performance ANalytic Appliance (HANA), este sistema es capaz de realizar grandes análisis de datos en tiempo real y optimizar los resultados. Así, es posible conseguir un rendimiento 10.000 veces más rápido en comparación al que ofrecen los discos tradicionales.
Ventajas
La principal ventaja es la rapidez en la recuperación de la información, incluso si el volumen de estas es masivo. Al estar almacenados en memoria RAM, es posible acceder a ellos de manera instantánea. No existe una limitación impuesta por la velocidad de la red y la de respuesta del disco, por lo que la información está siempre disponible. El rendimiento se optimiza, ya que este procesamiento en memoria almacena en caché los datos y la sesión en curso.
Gracias a esto, la respuesta en caso de una búsqueda es rápida, lo que permite realizar análisis de datos a una velocidad nunca antes vista.
Asimismo, el in memory computing se puede alojar tanto en servidores on premise como en cloud. La opción on premise, le da la opción al cliente de control de los servidores, aunque supone un aumento de costes. La opción cloud proporciona una reducción a los altos costos del mantenimiento de los servidores y proporciona acceso al hardware como un servicio.
Si unimos esta tecnología al uso de los algoritmos con machine learning, las posibilidades de análisis aumentan, al igual que la precisión de estos.
Por último, con la posibilidad de almacenar datos de manera masiva y un acceso a estos casi instantáneo, analizar y comprender eventos complejos es mucho más simple. Un sistema de IA como machine leaning nos permitiría descubrir los patrones que subyacen en los datos almacenados y establecer tendencias que permitan explicar el por qué del suceso, sus consecuencias y cómo sacarle el mejor partido.
Cómo usar el In memory computing en mi empresa
El mundo de los negocios está en continua evolución y para tener un mejor posicionamiento en el mercado, las empresas deben contar con las mejores herramientas.
SAP nos ofrece la tecnología HANA, tanto en solución On – Premise o bien On – Cloud, que junto con el ERP SAP /4Hana, permite crear la infraestructura necesaria para soportar la necesidad de más volumen de información.
Acceso más rápido a los datos, cálculos simplificados y análisis en tiempo real, es lo que viene como tendencia en el procesamiento de información con In memory computing (IM).
Conclusión
Una tecnología que cambia el paradigma del almacenamiento para superar el proceso tradicional de alojamiento en disco, con resultados muy superiores, gracias al acceso casi instantáneo a los datos para su análisis. A partir de ahí, la velocidad de respuesta en una búsqueda es extremadamente alta, lo que permite ajustar el análisis de los datos a la enorme rapidez de los cambios del mercado.
Esto permite que, por ejemplo, las grandes compañías de retail puedan adelantarse a los picos de demanda, establecer patrones de compra, saber cuál es el mejor momento para un nuevo lanzamiento o conocer la respuesta de los clientes, incluso antes de que se produzca.