Qué es Data Gravity y cómo se relaciona con el Edge Computing
Vivimos en un mundo en el que se generan, a diario, cantidades ingentes de datos de todo tipo: vídeos, mensajes instantáneos, correos electrónicos, interacciones, visitas a páginas web… Además, los datos asociados al Big data y al IoT (procedentes de sensores inteligentes) se multiplican y las previsiones más conservadoras vaticinan grandes incrementos en esta producción de datos.
Con este panorama, las infraestructuras en la Nube se ponen a prueba y los grandes centros de datos de hiperescala aglutinan cada vez mayores cantidades de datos. Estos datos atraen aplicaciones y servicios para analizarlos, tratarlos o transformarlos y también atraen a más datos. Nace así el concepto de gravedad de datos o data gravity.
¿Qué es Data Gravity?
La gravedad de los datos es una característica observada en los grandes conjuntos de datos que describe su tendencia a atraer otros conjuntos de datos más pequeños, servicios y aplicaciones relevantes. Existe otro significado, ligado a la dificultad de mover un conjunto de datos grande y, por tanto, pesado.
Con respecto a la primera acepción, un gran conjunto de datos, como un lago de datos, se puede ver como un cuerpo celeste; cuanto más grande es un planeta, más objetos pequeños atraerá, como sucede con los satélites naturales. En la analogía, cuanto más grande sea el conjunto de datos, más satélites artificiales atraerá en forma de servicios que aprovechen esos datos, o aplicaciones para su tratamiento.
En cuanto al peso de ese gran conjunto de datos, es una variable que hay que tener en cuenta a la hora de la utilización de estos, los recursos necesarios para operar con ellos, o incluso para migrarlos. A mayor gravedad, mayor coste de migración. De hecho, esto se relaciona con una idea intuitiva como es que los datos tienden a quedarse cerca de donde se generan (o de donde se almacenan). Esto es debido a ese peso que crece a medida que aumenta la cantidad de datos.
También hay que tener en cuenta la gravedad de los datos a la hora de diseñar soluciones que los utilicen, y no sólo tener en cuenta la gravedad actual, sino su crecimiento potencial.
Principales problemas asociados al Data Gravity
La gravedad de los datos plantea dos problemas a los gestores de datos: la latencia y la no portabilidad. Con respecto a la latencia, un gran conjunto de datos requiere que las aplicaciones que lo utilizan estén cerca, o bien que sufran latencia. Es decir, es mejor que las aplicaciones estén cerca de los datos, para maximizar el rendimiento de la carga de trabajo. Cuanta más velocidad de procesamiento de los datos, mejor para el éxito de las operaciones empresariales.
Por tanto, aumentar la latencia a medida que aumenta la gravedad de los datos no es una opción. La implicación directa: trasladar las aplicaciones al mismo escenario que los datos para evitar la latencia y aumentar el rendimiento.
En cuanto a la no portabilidad, ya dijimos que la gravedad de los datos aumenta con el tamaño del conjunto. Cuanto más grande es, más difícil es moverlo, es un proceso lento y consume muchos recursos. Por tanto, hay que tener en cuenta esta gravedad a la hora de planificar migraciones, por ejemplo.
¿Vuelta a lo local?
Cada cierto tiempo vivimos un cambio en la ubicación óptima de los datos. Pasamos de un modelo centralizado a uno descentralizado con la llegada del Cloud y ahora estamos viviendo cierto resurgir de los datos locales gracias al Edge Computing, muy relacionado a su vez con el Internet de las Cosas.
Ahora, muchos de los datos capturados por los sensores y dispositivos IoT se quedan en las cercanías del lugar de generación, donde son procesados para proporcionar resultados en tiempo real, sin apenas latencia. Esto implica que las aplicaciones y servicios que hacen uso de ellos están a su vez muy cerca de los datos. Por eso, el gobierno de los datos tiende a ser local. La información que se genera en los dispositivos conectados busca ser procesada sin tener que subir a la nube o ser analizada fuera.
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