Hy­pe­r­s­ca­le computing: equi­li­brio de carga para grandes volúmenes de datos

Los big data y la co­mpu­tación en la nube son temas de rabiosa ac­tua­li­dad. Conceptos como industria 4.0, Internet de las cosas y co­n­du­c­ción autónoma están en boca de todos. Estas te­c­no­lo­gías requieren la conexión en red de gran cantidad de sensores, di­s­po­si­ti­vos y máquinas, lo que genera ingentes ca­n­ti­da­des de datos que deben pro­ce­sar­se en tiempo real y co­n­ve­r­ti­r­se in­me­dia­ta­me­n­te en acciones in situ. Estos volúmenes de datos crecen a ritmo ex­po­ne­n­cial en todos los ámbitos, tanto em­pre­sa­ria­les como privados, así como en la ciencia y la in­ve­s­ti­ga­ción. Ac­tua­l­me­n­te, pro­du­ci­mos apro­xi­ma­da­me­n­te 220 000 mensajes de Instagram y 280 000 tuits cada minuto, así como 205 millones de correos ele­c­tró­ni­cos.

No siempre es posible predecir qué ca­pa­ci­da­des se requieren de los se­r­vi­do­res en todo momento. Para poder reac­cio­nar a estas flu­c­tua­cio­nes, las ca­pa­ci­da­des de los se­r­vi­do­res deben ser es­ca­la­bles. En esta guía de hy­pe­r­s­ca­le computing, obtendrás más in­fo­r­ma­ción sobre las es­tru­c­tu­ras físicas ne­ce­sa­rias para ello y cómo co­ne­c­tar­las mejor entre sí. Con estos co­no­ci­mie­n­tos, podrás decidir qué so­lu­cio­nes de servidor concretas se adaptan mejor a tus ne­ce­si­da­des.

El término hy­pe­r­s­ca­le puede tra­du­ci­r­se al ca­s­te­llano como “es­ca­la­bi­li­dad de­s­me­su­ra­da” y se utiliza en el mundo de la in­fo­r­má­ti­ca para describir una forma es­pe­cí­fi­ca de or­ga­ni­za­ción de se­r­vi­do­res.

La es­ca­la­bi­li­dad es la expresión del hecho de que la red se adapte a re­qui­si­tos de re­n­di­mie­n­to flu­c­tua­n­tes. Los se­r­vi­do­res de hy­pe­r­s­ca­le son sistemas pequeños y sencillos que se adaptan con precisión a un propósito concreto. Para lograr la es­ca­la­bi­li­dad, se conectan en red ho­ri­zo­n­ta­l­me­n­te. En este caso, ho­ri­zo­n­tal describe el pro­ce­di­mie­n­to de ir añadiendo ca­pa­ci­da­des de servidor adi­cio­na­les para aumentar el re­n­di­mie­n­to de un sistema in­fo­r­má­ti­co. En el uso in­te­r­na­cio­nal, esto también se conoce como scale-out.

El método opuesto, el de la es­ca­la­bi­li­dad vertical (scale-up), describe la expansión de un sistema local existente. Para esto, se actualiza el sistema in­fo­r­má­ti­co mejorando su hardware, es decir, añadiendo una memoria principal más grande, una CPU más rápida, discos duros más potentes o tarjetas gráficas más rápidas. En la práctica, antes de la escalada ho­ri­zo­n­tal, se suele primero ac­tua­li­zar la te­c­no­lo­gía in situ, hasta los límites de lo técnica o eco­nó­mi­ca­me­n­te factible. A co­n­ti­nua­ción, casi siempre se debe dar el paso al hy­pe­r­s­ca­le.

Así, se evitan las copias su­pe­r­fluas de datos y se si­m­pli­fi­ca la apli­ca­ción de las políticas y los controles de seguridad en las empresas, lo que reduce los costes de personal y ad­mi­ni­s­tra­ti­vos.

La po­si­bi­li­dad de ampliar o reducir fá­ci­l­me­n­te la capacidad de los se­r­vi­do­res es una espada de doble filo.

• No hay límites a la es­ca­la­bi­li­dad, lo que permite a las empresas estar pre­pa­ra­das de manera flexible para futuros volúmenes de datos y adaptarse al mercado de forma rápida y versátil.
• Las empresas deben tener es­tra­te­gias a largo plazo para el de­sa­rro­llo de sus propias te­c­no­lo­gías de la in­fo­r­ma­ción.
• Los pro­vee­do­res de hy­pe­r­s­ca­le computing ga­ra­n­ti­zan un alto grado de fia­bi­li­dad a través de so­lu­cio­nes re­du­n­da­n­tes.
• Se evitan las de­pe­n­de­n­cias mediante el uso si­mu­l­tá­neo de varios pro­vee­do­res.
• La tra­n­s­pa­re­n­cia y la alta efi­cie­n­cia en términos de costes ayudan a las empresas a alcanzar sus objetivos de manera óptima.

• Los datos se entregan sin control.
• Las ca­pa­ci­da­des de al­ma­ce­na­mie­n­to/servidor recién añadidas pueden generar errores.
• Se crean mayores exi­ge­n­cias en términos de gestión interna y re­s­po­n­sa­bi­li­dad de los empleados, aunque esto supone una ventaja a largo plazo.
• Los usuarios se vuelven de­pe­n­die­n­tes del modelo de precios del proveedor de hy­pe­r­s­ca­le.
• Cada proveedor tiene su propia interfaz de usuario.

Para equi­li­brar las ventajas e in­co­n­ve­nie­n­tes, las empresas pueden optar por una solución mixta y almacenar grandes copias de seguridad o datos raramente uti­li­za­dos en la nube. Así, los datos no ocupan la capacidad de al­ma­ce­na­mie­n­to de un centro de datos interno. Por ejemplo, se puede recurrir a esta opción para los datos pe­r­so­na­les de los usuarios de una tienda en línea, que se deben consultar o eliminar a petición de los usuarios, o datos de empresa que deben guardarse.

Un hy­pe­r­s­ca­ler es el operador de un centro de datos que ofrece servicios de co­mpu­tación en nube es­ca­la­bles. Amazon fue la primera empresa en entrar en este mercado en 2006 con Amazon Web Services (AWS). Se trata de una filial que ha ayudado a optimizar el uso de los propios centros de datos de Amazon en todo el mundo. En­tre­ta­n­to, AWS ofrece una amplia gama de servicios es­pe­cí­fi­cos. Su cuota de mercado es de apro­xi­ma­da­me­n­te el 40 %. Los otros dos grandes actores en este mercado son Microsoft, con el servicio Azure (2010), y Google Cloud Platform (2010). IBM también es un im­po­r­ta­n­te proveedor de hy­pe­r­s­ca­le computing. Puedes apro­ve­char estas po­si­bi­li­da­des técnicas a través de socios au­to­ri­za­dos que cuentan con centros de datos en España. Para muchas empresas, esto es fu­n­da­me­n­tal, sobre todo desde la entrada en vigor de la nueva normativa de pro­te­c­ción de datos.