Технологии хранения больших данных в 2023 году

Решения на базе данных или Data-driven decisions – ключевой рычаг цифровой трансформации компаний. Большие объёмы качественных данных позволяют видеть картину целиком и своевременно принимать взвешенные решения. Но как эффективно и выгодно хранить большие данные? Рассматриваем общемировые и российские тренды 2023 года.

Общемировые тренды

В 2023 году будут повсеместно использоваться следующие технологии хранения больших данных:

• Облачные хранилища. Уже хорошо знакомые нам сервисы облачного хранения больших объёмов данных продолжат набирать популярность. С их помощью можно удалённо извлекать и сохранять информацию на сторонних серверах. Такие сервисы отличаются масштабируемостью, высокой доступностью и экономической эффективностью. Примеры: Amazon S3, Microsoft Azure и Google Cloud Storage.
• Хранилища объектов. Они разработаны для хранения и управления крупными объёмами неструктурированных данных. Такие решения используют плоское адресное пространство (flat address space). Это означает, что память представляет собой ровную плоскость ячеек памяти, которые предстают единым непрерывным блоком с единичным целочисленным смещением. Таким образом, плоское адресное пространство используется для адресации памяти. Такая модель обеспечивает масштабируемость и простоту управления крупными объёмами данных. Примеры: Ceph, Scality и GlusterFS.
• Распределённые файловые системы или DFS. Данные технологии позволяют распределять большие объёмы данных по нескольким серверам, что увеличивает производительность и доступность данных. Примеры: HDFS и GlusterFS.
• Контейнеризация. Это виртуализация на уровне операционной системы или на уровне приложения. Объединение программного кода, включая библиотеки, фреймворки и все остальные компоненты, внутри одного изолированного виртуального контейнера. Подобные решения для хранения и извлечения крупных объёмов данных эффективны и портативны, поэтому будут набирать популярность в этом году. Примеры: Docker и Kubernetes.
• Граничные или периферийные вычисления или Edge computing. Это парадигма распределённых вычислений, которые осуществляются в пределах досягаемости конечных устройств. Программирование с помощью граничных вычислений сокращает время сетевого отклика и повышает эффективность использования пропускной способности сети. Таким образом, растёт производительность, снижаются затраты на передачу данных и ускоряется работа приложений, которые интенсивно используют данные. Такие технологии будут всё чаще использоваться для хранения и обработки больших объёмов данных на сетевой периферии. Поскольку именно там находятся источники данных. Примеры: решения NVIDIA, Intel, IBM и Cisco.
• Технологии управления данными на базе ИИ. Продолжат набирать популярность технологии на базе искусственного интеллекта и машинного обучения. Их использование повышает эффективность управления крупными объёмами данных, оптимизирует затраты на хранение, увеличивает производительность и уровень сложности задач, которые решает программа управления данными. Примеры: автоматическое распределение данных по уровням и перемещение данных.

Российские тренды

Уход многих западных вендоров с российского рынка и санкции внесли свои коррективы в перечень технологий хранения больших данных, который доступен нам сегодня. В 2023 году в России будут использовать следующие решения:

• Локальные дата центры. Создавать собственные центры для хранения и управления большими объёмами данных. Это обеспечивает безопасность и соблюдение законов о хранении и обработке персональных данных, а также независимость от иностранных компаний и технологий.
• Облачные хранилища российских провайдеров. Использовать отечественные аналоги международных сервисов, о которых мы говорили выше. Удалённо извлекать и сохранять информацию на сторонних серверах, чтобы иметь масштабируемость, высокую доступность и экономическую эффективность. Примеры: Яндекс, Mail.Ru и Arenadata.
• Частное облачное хранилище. Заказать у ИТ-компании разработку частного облака. Физически хранилище находится у компании, но функционирует по принципу аренды мощностей. Это повышает сохранность и защищённость данных, а затраты не включаются в капитальные расходы бизнеса. Пример: DатаРу.
• Контейнеризация. Обратиться к российским поставщикам эффективных и портативных решений хранения больших объёмов данных. Пример: Штурвал.
• Реплицирование данных и резервные копии. Использовать различные локации внутри России для хранения бэкапов или резервных копий данных. Чтобы обеспечить сохранность данных при стихийных бедствиях или кибератаках. Для этого важно подобрать катастрофоустойчивые решения. Узнайте, как это сделать, из нашей статьи.
• Виртуальная частная сеть или VPN и арендованные линии. Передавать данные через виртуальную частную сеть или арендованные линии, чтобы минимизировать зависимость от иностранных технологий и предотвратить утечку данных
• Гибридные облака. Гибридные облачные модели – это разделение данных и рабочих процессов между локальным и облачным хранилищами. При этом, облачное хранилище должно быть совместимо и авторизовано.
• Решения с упором на защищённость данных. Усложнённое шифрование, повышенный уровень защиты данных и выверенный комплаенс обеспечивают безопасное хранение в точном соответствии с российским законодательством.

Поскольку ситуация вокруг санкций постоянно меняется, наиболее выгодной для компаний является стратегия технологического ИТ-суверенитета. Упор на российские софт и железо и уход от решений западных вендоров. Заручитесь поддержкой экспертов, которые всегда в курсе изменений у нас и на международной арене.

Узнайте о том, как достичь технологического ИТ-суверенитета за 7 простых шагов, из нашего материала»

Озёра данных или DataLakes

В заключение расскажем о ещё одной технологии хранения больших объёмов данных на примере ПАК ДатаРу ОД. Это решение обеспечивает:

• Согласованное управление данными
• Стандартизацию процессов в рамках всей компании
• Эффективное использование данных, находящихся в разрозненных хранилищах
• Безопасность и контроль информации

Такие результаты достигаются за счёт горизонтального развертывания гибридных облаков данных. Это согласованная система управления данными и обеспечения безопасности ДатаРу ОД, которая работает на базе сервера ДатаРу БA. Сервер обладает исключительной производительностью и эффективностью за счёт динамической настройки конфигурации. Система ДатаРу ОД осуществляет управление всем жизненным циклом информации, включая получение, очистку, комбинирование, обнаружение, аудит данных и внедрение политик управления информацией.

ПАК ДатаРу ОД – это программно-аппаратный комплекс для обработки и хранения больших объёмов неструктурированных данных или Big Data. Согласованная система контроля над информацией и обеспечения безопасности данных, которая управляет жизненным циклом данных, включая:

• Получение
• Очистку
• Комбинирование
• Обнаружение
• Аудит
• Внедрение политик управления данными

Решение прошло сертификацию ArenaData и отвечает требованиям различных заказчиков: директоров по данным, операторов баз данных, специалистов по аудиту, а также в области ИИ. ПАК ДатаРу ОД помогает заказчикам:

• Обнаружить наиболее важные для ведения бизнеса данные
• Получать достоверные результаты исследования данных
• Визуализировать взаимодействия между наборами данных
• Извлекать максимальную выгоду из работы с данными
• Контролировать доступ и конфиденциальность данных
• Отслеживать обращения к данным, действия с ними и цели этих действий
• Управлять конфиденциальностью данных и защищать её в соответствии с ФЗ

Кроме того, ПАК ДатаРу ОД обладает следующими преимуществами – улучшение качества данных, обеспечение контроля и безопасности информации, оптимизация затрат и удобство использования.

Программно-аппаратный комплекс обеспечивает защищённость информации на протяжении всего жизненного цикла – от получения до уничтожения. Кроме того, вы сможете преодолеть разрозненность данных и управлять им из единой точки контроля.

Информация физически хранится в организации, поэтому компания полностью контролирует данные, инфраструктуру, приложения и операции. Таким образом вы минимизируете риск сбоев и обеспечиваете наибольший уровень совместимости компонентов.

ПАК ДатаРу ОД – это заранее сконфигурированное, масштабируемое и полностью виртуализированное приложение, которое очень удобно в использовании. Поэтому выбрав данное решение, вы минимизируете административные затраты, энергопотребление и время, которое занимает:

• Установка
• Настройка
• Эксплуатация
• Обновление
• Интеграция
• Масштабирование

Вы также исключаете дополнительные расходы на внедрение новых приложений за счёт полной виртуализации.