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O que é armazenamento hierárquico e qual a vantagem para Big Data?

Postado por Equipe Westcon em 29/ago/2018 5:00:00

Saiba como lidar com as exigências complexas das altas demandas de dados corporativos com uma abordagem de camadas. 

 

O que é armazenamento hierárquico e qual a vantagem para Big Data?

 

 

O armazenamento hierárquico é uma abordagem que define diferentes níveis de armazenamento de ativos corporativos. Ele tem como finalidade reduzir custos totais e reforçar a segurança em dados críticos das empresas.

Por meio dessa abordagem, as corporações podem separar seus ativos em diferentes camadas, variando de acordo com os níveis de proteção, desempenho, frequência de acesso aos dados e outras considerações.

Dessa forma, é possível manter informações armazenadas e movê-las entre camadas, conforme seu valor para os negócios. Por exemplo, aquelas informações mais sigilosas, que exigem maior proteção, podem ser mantidas na camada 1, que consistirá em um meio de alto desempenho e com maior nível de proteção. Já as informações com acesso intermediário e nível médio de importância podem ser armazenadas na camada 2, que conta com desempenho e proteção moderados e assim sucessivamente.

Esse tipo de armazenamento tem se popularizado à medida que a adoção da Computação em Nuvem cresce e os desafios de armazenamento seguro e de disponibilização de acessos eficientes e protegidos aparecem.

Atualmente, as organizações precisam oferecer o acesso a seus dados na Nuvem para seus usuários, sem que haja perda na qualidade do serviço ou riscos à segurança das informações corporativas.

 

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Para que isso seja possível, tornou-se necessário buscar por abordagens de armazenamento capazes de lidar com altos volumes de dados, como o caso do hierárquico.

A classificação feita em camadas por esse modelo, permite um gerenciamento de dados mais aprimorado, em que as empresas conseguem aproveitar ao máximo seus dados, sem altos custos.

O armazenamento hierárquico classifica os dados de acordo com seu valor comercial, o qual pode mudar com o tempo. Ele permite que as empresas lidem com as complexidades envolvidas na classificação dos valores e a movimentação manual dos dados, fornecendo serviços de classificação automatizada.

Esses serviços são capazes de aplicar regras baseadas em políticas da empresa para que seja possível mover informações entre os diferentes níveis de forma rápida e prática.


Vantagens do armazenamento hierárquico


Os principais benefícios desse tipo de armazenamento são:


- Custo-benefício: ao utilizar essa abordagem, é possível reduzir diversos custos, justamente por permitir que os dados sejam mantidos em diversas camadas. Isso é possível, pois não é necessário manter todas as informações no mesmo local e com alta capacidade. A empresa pode utilizar diferentes camadas em sistemas na Nuvem e separá-los de acordo com suas necessidades específicas;

- Eficiência operacional: com o armazenamento hierárquico, é possível manter apenas os dados mais relevantes para os negócios em camadas com alto desempenho, permitindo que os usuários contem com uma maior qualidade de serviço a utilizá-los. Enquanto isso, os ativos menos importantes e com baixo valor, podem ser movidos para serviços em Nuvem para não atrapalhar a qualidade da camada anterior.

- Flexibilidade: as camadas e a automatização das classificações de níveis permitem que as empresas movimentem seus dados rapidamente de uma camada a outra, conforme o valor de cada informação mudar.


Armazenamento hierárquico e Big Data


As empresas utilizam análises Big Data cada vez mais como uma estratégia de negócios. Por meio delas, as corporações conseguem definir tendências, identificar comportamentos de seus clientes, analisar concorrentes e até encontrar insights poderosos para tomar decisões importantes de forma mais assertiva.

No entanto, ainda que as oportunidades geradas sejam muitas, as análises Big Data trouxeram alguns desafios para as empresas. Elas exigem sistemas com processadores e infraestruturas de rede com alta capacidade, escalabilidade e uma gestão aprimorada de dados vindos de múltiplas fontes diferentes.

O tipo de armazenamento necessário para o Big Data, irá depender da quantidade de dados que a organização precisa armazenar e o tempo que eles serão úteis. Após realizar as análises, é necessário separar as informações relevantes e novas daqueles dados obsoletos ou menos importantes.

Por isso, ao utilizar o armazenamento em camadas, é possível colocar os dados mais novos e úteis em meios de armazenamento mais confiáveis e rápidos. Enquanto, os dados que vão perdendo valor podem ser movidos para uma camada mais lenta e barata.

Graças às suas vantagens, os sistemas que automatizam o processo de armazenamento em camadas estão ganhando mais espaço pelas empresas que investem em análises de Big Data.

Eles são capazes de ajudar na categorização de Big Data, tornando os dados mais úteis para os negócios disponíveis e seguros para serem utilizados nos negócios. Assim, nenhuma informação se perde ou se torna obsoleta antes de ser utilizada.

A categorização por níveis do armazenamento hierárquico representa um grande potencial para as empresas que lidam constantemente com os desafios das análises de Big Data. Esse modelo permite que elas centralizem as informações úteis, separando-as dos outros dados menos importantes. Dessa forma, é possível ter uma maior eficiência no armazenamento de Big Data.

Categoria(s): Big Data, Armazenamento