Durante el año 2020, las diferentes compañías que existen se han vuelto más digitalizadas, siendo prácticamente imposible evitar el uso de bases de datos y el Big Data. Actualmente, es necesario disponer de la capacidad de obtener información a partir de los datos, siendo este aspecto clave para cualquier organización de éxito. Por lo tanto, cualquier arquitectura de información deben seguir siendo las bases de datos.
Entre las principales utilidades que proporciona una base de datos a una compañía está agrupar todos los datos de la empresa en un mismo lugar, facilitar que se compartan los datos entre los diferentes departamentos de la compañía, evitar la redundancia y mejorar la organización junto con realizar una interlocución adecuada con los clientes de la empresa. Así pues, si se gestiona adecuadamente una base de datos se podrán obtener ventajas como un aumento de la eficiencia, una simplificación del proceso, mayor seguridad de los datos almacenados y una mayor productividad, entre otras de sus ventajas.
En este análisis se van a describir diferentes tendencias de bases de datos que pueden ayudar a cualquier empresa a mejorar la gestión de sus datos e información para prosperar de manera exitosa.
HTAP: Big data más base de datos
En el ámbito de las aplicaciones, el concepto de Big Data y bases de datos se unen. Así pues, para las aplicaciones con un único sistema se puede realizar generación, procesamiento, almacenamiento y consumo de datos, que tiene como resultado una mejor experiencia de los usuarios.
Llegado este punto, surge el procesamiento híbrido de transacciones o análisis, también conocido por HTAP, que mejora el rendimiento y es capaz de sincronizar millones de transacciones diariamente, mejorando como ya se ha dicho la experiencia del usuario.
Próximamente, se espera que esta tendencia crezca, ya que también las bases de datos HTAP pueden emplearse como almacenes de datos, manejar cargas de trabajo de procesamiento transaccional en línea (OLTP) y responder rápidamente a solicitud de análisis de Big Data en tiempo real.
Un sistema nativo de la nube más distribuido
El hecho de que cada vez más compañías están adoptando una infraestructura basada en la nube, implica que se estén trasladando sus aplicaciones de procesos comerciales junto con sus aplicaciones y sus datos críticos.
Para 2022, se estima que el 75% de todas las bases de datos migrarán a una plataforma en la nube. Por lo tanto, las organizaciones requieren servicios y soluciones en la nube que administren su arquitectura nativa, que permitan que los procesos empresariales sean más dinámicos.
Por tanto, un sistema nativo de la nube significa que las aplicaciones o procesos se ejecutan en contenedores de software como unidades aisladas, los procesos se gestionan mediante orquestación central para mejorar el uso de recursos y reducir los costes de mantenimiento y las aplicaciones están débilmente acopladas. Estas características hacen referencia a un sistema altamente dinámico compuesto por procesos independientes que trabajan de forma conjunta para proporcional un valor empresarial, es decir, un sistema distribuido.
Así pues, combinar técnicas de procesamiento distribuido, sin una configuración de infraestructura pesada, permitirá que los usuarios puedan disfrutar de una alta disponibilidad gracias a las bases de datos nativas en la nube eficientes.
Plataformas de base de datos Inteligente y autónoma
Por otro lado, las plataformas de base de datos autónoma (Self-Driving Database Platform, SDDP) proporciona capacidades de autoconducción a las bases de datos que se ejecutan en una plataforma, de esta manera se permite que las bases de datos perciban, tomen decisiones y realicen optimizaciones de forma independiente con el fin de generar un servicio continuo.
Asimismo, las SDDP traen consigo otras capacidades como la administración de recursos físicos, la administración de la vida útil de una instancia, la seguridad y el escalado automático.
Se espera que en el futuro las bases de datos sean totalmente autónomas, permitiendo automatizar las hojas de ruta completamente en una base de datos. No obstante, resulta complejo la automatización absoluta cuando a menudo las compañías cambian de base de datos, dificultando la automatización de todo el proceso.
Actualmente, se puede emplear la IA para diferentes escenarios en el ámbito de las bases de datos como, por ejemplo, las cargas de trabajo o la aplicación en sistemas tradicionales para ajustar los parámetros y mejorar su escalabilidad, todo ello mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático que garanticen que sean sistemas seguros y se ejecuten sin problemas.
Multimodelo
También, están disponibles las bases de datos multimodelo, estas se caracterizan por ser plataformas de procesamiento de datos que admiten múltiples modelos de datos y definen los parámetros de cómo se organiza la información en una base de datos. La ventaja que trae consigo incorporar varios modelos en una sola base de datos es la posibilidad de que los equipos TI cumplan con varios requisitos de aplicaciones sin necesidad de implementar diferentes sistemas en las bases de datos.
Asimismo, los modelos de datos que pueden acomodar estas bases de datos incluyen los relacionales, jerárquicos y de objetos, además de diferentes estilos de documentos o gráficos, incluidos los que forman parte de las bases de datos NoSQL. Otra característica de este tipo de base de datos es que no almacenan datos de manera uniforme en una estructura de tabla basada en filas, de manera que pueden manejar diferentes formas de datos que no se ajusten al esquema rígido del modelo relacional, incluidos datos no estructurados y semiestructurados.
Sin embargo, en algunas situaciones este enfoque multimodelo puede impedir la integridad transaccional que utilizan los sistemas de administración de base de datos relacionales para mantener consistencia en los datos.
Seguridad incorporada
En cualquier aplicación, interfaz, producto y negocio es requisito necesario y fundamental la seguridad. En la digitalización que se está viviendo es fundamental mantener unos niveles altos de confianza y transparencia, donde se aseguren los datos.
Por ello, técnicas como el cifrado en movimiento con cifrado transparente de datos (TDE), la gestión flexible de claves, el cifrado en reposo, la trazabilidad y la auditoría, son necesarias y obligatorias para cualquier compañía.
Entre las mencionadas, destaca la técnica del TDE, empleada para cifrar los archivos de datos de SQL Server y Azure SQL Database. Además, permite cifrar los datos confidenciales en las bases de datos y proteger las claves que se emplean para cifrar datos con un certificado.
Este tipo de técnica para la seguridad ayuda con las regulaciones y pautas establecidas en la industria y en el ámbito de la ciberseguridad, de manera que sí algún ciberdelincuente trata de robar archivos de datos no podría emplearlos porque necesitaría una clave de acceso a ellos. No obstante, es importante saber que TDE solo agrega una capa de protección para los datos en reposo y los riesgos restantes deben protegerse en el sistema de archivos del sistema operativo y la capa de hardware.
Conclusiones
En conclusión, el mundo se está digitalizando a gran velocidad, así que la búsqueda de diferentes técnicas para tratar datos heterogéneos es un desafío para las empresas que buscan sacar el máximo partido a los avances más recientes de tecnología como la IA o IoT.
Los estudios de nuevas alternativas para las bases de datos de la nube buscan que el almacenamiento y la computación sean compatibles con una amplia variedad de interfaces de código abierto.
Por ejemplo, con los nuevos tipos de bases de datos se admitirán diferentes modelos de tablas con columnas más anchas o series de tiempo, almacenamiento y análisis de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Todo ello, tendrá como resultado un rendimiento mayor de los dispositivos inteligentes que requieran almacenamiento de datos de múltiples modelos, el análisis de metadatos, datos de series de tiempo y registros de dispositivos.
En el futuro, se buscará combinar la tecnología bolckchain con el fin de proporcionar modificaciones inmutables en los sistemas de bases de datos, y tratar de aprovechar el nuevo hardware para cifrar datos y procesarlos sin necesidad de descifrarlos en las bases de datos.
