Jak cyfrowa transformacja wpływa na pamięci masowe

Cyfrowe organizacje przechowują ogromne ilości danych, do których dostęp musi mieć duża liczba użytkowników. To oznacza, że jest potrzebna fundamentalna zmiana w sposobach przechowywania danych i zarządzania nimi.

Wraz z cyfrową transformacją kształtuje się nowa ekonomia danych. Wartość danych zależy od tego, jak często ktoś z nich korzysta i jak szybko może uzyskać do nich dostęp. Jednak cyfrowe organizacje funkcjonują z radykalnie odmienną ekonomią danych niż fizyczne przedsiębiorstw. W ich przypadku bowiem cyfrowa transformacja to biznes. To oznacza, że muszą przechowywać gigantyczne ilości danych i zarządzać nimi. Potrzebują do tego innowacyjnych pamięci masowych.

Tradycyjny model

Pod koniec lata 90-tych firmy takie, jak Netflix, to jeszcze fizyczne organizacje, dostarczające klientom materiały multimedialne na płytach CD i DVD. W tamtych czasach większość danych pochodziła z aplikacji CRM, ERP i systemów billingowych. Zarządzanie danymi opierało się na wysłużonym modelu rozkładu wykładniczego danych wraz ich starzeniem. Do tego modelu dostosowywano procesy operacyjne. Dostosowywali się do niego również dostawcy pamięci masowych.

Zobacz również:

W tradycyjnym, fizycznym biznesie dane mają największą wartość w momencie utworzenia, kiedy aplikacje produkcyjne korzystają z nich najczęściej. Na tym etapie często wymaga się wysokiej wydajności. Pojawienie się rozwiązań dedykowanych do obsługi określonych aplikacji, jak bazy danych Oracle czy SAP HANA, było odpowiedzią na wymagania dotyczące dostarczania danych o wysokiej wartości.

Administratorzy IT korzystają z narzędzi do tworzenia kopii zapasowych tych danych produkcyjnych, aby chronić je przed utratą. Kolejne narzędzia są używane w celach disaster recovery, aby zapewnić ciągłość działania. Jeszcze inne służą archiwizacji danych w związku w wymaganiami prawnymi. Wraz z upływem czasu od momentu utworzenie danych spada częstotliwość i szybkość dostępu do nich. Dlatego producenci oferują produkty, które nadają się do przechowywania danych na różnych etapach. Im starsze dane, tym oczekiwany mniejszy koszt ich przechowywania, a jednocześnie mniejsza szybkość dostępu do nich. Przykładem tego zjawiska jest wykorzystywanie taśm magnetycznych do archiwizacji.

Ekonomia danych w erze cyfrowej

Dane to rdzeń cyfrowych przedsiębiorstw, w których ma miejsce stały, powtarzalny proces tworzenia danych, ich przetwarzania, analizowania i udostępniania. Dane wygenerowane przez czujniki IoT czy zebrane z mediów społecznościowych mają niewielką wartość w momencie ich utworzenia. Ich wartość rośnie dopiero, gdy są wykorzystywane podczas tworzenia nowych aplikacji czy analizowania efektów podjętych działań. Mogą też zostać sprzedane inny firmom.

W cyfrowym przedsiębiorstwie ma miejsca stały dostęp do danych przez wiele aplikacji. To całkowite odwrócenie modelu ekonomicznego danych w porównaniu do fizycznych przedsiębiorstw. Wartość danych rośnie z upływem czasu. Przykładowo, firmy farmaceutyczne, dzięki wykorzystaniu zebranych danych, są w stanie dużo szybciej opracowywać nowe leki. Co istotne, jednymi z najbardziej wartościowych danych w tej branży są dane historyczne. Informacje o otoczeniu użytkownika, zachowaniu, rynku, konkurencji są krytyczne nie tylko dla liderów, jak Netfilx, ale dla każdej firmy, która chce przetrwać.

Wartość danych przestaje pasować do starego modelu utraty wartości z upływem czasu. Staje się bardziej dynamiczna i zależy od wielu aplikacji, które korzystają z nich w trakcie całego cyklu życia. Przez cały ten okres wymagany jest szybki dostęp do danych przez aplikacje deweloperskie, analityczne, itd.

Zarządzanie ekonomią danych

Firmy dokonujące cyfrowej transformacji muszą sprostać poważnemu wyzwaniu: jednocześnie zarządzać tradycyjnymi, bardziej przewidywalnymi systemami oraz zapewnić szybki rozwój aplikacji i dostęp do danych w celu rozwoju innowacji. Gartner określa to zjawisko jako Bimodal IT (IT dwóch prędkości).

W fizycznych przedsiębiorstwa rozwój aplikacji oraz działania operacyjne IT to oddzielne procesy, z formalnie uregulowanymi zasadami współpracy między nimi. Przykładowo, deweloperzy mogą żądać dostępu do infrastruktury i danych, a wtedy dział operacyjny powinien zapewnić odpowiednie zasoby: serwery, pamięci masowe i sieć, odpowiednio skonfigurowane zgodnie z wymaganiami. Taki proces z reguły trwa kilka dni. Jeśli połączy się to z kaskadowym modelem tworzenia oprogramowania, otrzymamy bardzo długie cykle produkcyjne.

Tak mogą funkcjonowania tradycyjne firmy. Cyfrowe przedsiębiorstwa wymagają ciągłego rozwoju kluczowych aplikacji biznesowych i ciągłego zarządzania, dostarczania i analizowania danych. Dane muszą być natychmiast dostępne do testowania aplikacji i prowadzenia analiz, żeby biznes mógł skutecznie się rozwijać i rosnąć. Model DevOps z procesem stałego rozwoju i integracji, analityka i narzędzia uczenia maszynowego to integralne części cyfrowej firmy.

Większość firm, które rozpoczęły cyfrową transformację, musi wdrożyć dwa rozwiązania:

  1. Wirtualizację infrastruktury, aby dostarczać zasoby IT (IaaS) na żądanie poprzez odpowiednie interfejsy API.
  2. Wirtualizację aplikacji, aby dostarczać aplikacje jako usługę (SaaS).

Trzecim kluczowym komponentem całego stosu są dane. W tym przypadku firmy często podchodzą do nich w tradycyjny, fizyczny sposób, co powoduje, że proces transformacji kończy się niepowodzeniem. Dane są ręcznie wyciągane na różnych etapach cyklu życia w celu użycia ich przez aplikacje deweloperskie, analityczne i inne. Za każdym razem podczas wyciągania danych i ich transformacji ten proces napotyka na ograniczenia. Wymaga znacznych nakładów czasu i zasobów. W zależności od ilości danych, może zająć to dni, a nawet tygodnie. Natychmiastowy dostęp do infrastruktury bez dostępu do aplikacji nie przynosi zakładanych korzyści.

Cyfrowa transformacja przynosi też diametralne zmiany w pamięciach masowych, ponieważ burzy dotychczasowy model przechowywania danych. Żeby zapewnić szybki dostęp z dowolnego miejsca do danych z wykorzystaniem tradycyjnych narzędzi zarządzania danymi, potrzebne są bardzo szybkie i drogie modele macierzy. Taki model ekonomiczny jest nieopłacalny.

Niemal dekadę temu producenci pamięci masowych zaczęli inwestować miliardy dolarów w opracowanie nowych produktów i modeli biznesowych: szybkich, skalowalnych wszerz, definiowanych programowo i wykorzystujących nośniki flash. Jednak przeoczyli fakt, że cyfrowa transformacja objęła również pamięci masowe. Nie ma ona nic wspólnego z pamięcią masowymi, natomiast wszystko dotyczy danych.

Ekonomia cyfrowych przedsiębiorstw wymaga innego modelu zarządzania danymi, który opiera się na wirtualizacji i jednocześnie łączy potrzeby działu operacyjnego, zarządzającego danymi i deweloperów, którzy korzystają ze zgromadzonych danych. Takie reguły gry wymagają, min. wprowadzenia zmian organizacyjnych.