De qué manera la computación in-memory cambiará el paradigma para obtener información en tiempo real

Llegamos al quinto artículo de nuestra serie La Revolución de los sistemas de gestión impuesta por Omniera y, ahora nos toca analizar la computación in-memory y sus ventajas para obtener información en tiempo real.

En los artículos anteriores de esta serie, tratamos sobre las principales transformaciones que esta revolución causó, el surgimiento de la economía colaborativa, la aplicación de Big Data en los negocios de Omniera y los impactos de internet de las cosas en la gestión de empresas.

Introducción

El concepto de computación in-memory hace referencia a la arquitectura que carga completamente las bases de datos a la memoria para que se pueda acceder a una gran cantidad de información de forma mucho más rápida. La computación in-memory obtuvo más relevancia principalmente porque elimina los requisitos de disco (I/O, es decir input y output), la lectura y la grabación de la información en el disco duro.

La computación in-memory elimina también los requisitos de transacciones ACID de las bases de datos. Una transacción de base de datos se refiere a la secuencia de operaciones ejecutadas como una única unidad lógica de trabajo. A su vez, para que se califique como una transacción, una unidad lógica de trabajo debe contar con cuatro propiedades que se designan con las iniciales ACID: Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad.

Al eliminar los requisitos de la transacción ACID, que se incluyen en el procesamiento de transacciones online para aplicaciones OLTP (Online Transaction Processing, o en español, Procesamiento de transacciones en línea) la computación in-memory hace posible que se almacenen una gran cantidad de datos en la nube, y se procesen muy rápidamente.

Para lograr que la computación in-memory sea viable, los sistemas de gestión de base de datos (SGBD) se transformaron y, gracias a estas modificaciones, surgió la IMDB (In-Memory Database, Base de datos en memoria). La tecnología IMDB ha sido señalada como una solución interesante para los problemas de rendimiento de las bases de datos, porque es capaz de cargar y ejecutar en su memoria toda la información de una gran base de datos. Esto elimina una cantidad considerable de inputs y outputs (I/O) que gravaba las llamadas y generaba problemas de rendimiento en los sistemas de base de datos.

La computación in-memory se ha convertido en una alternativa viable, en parte también por la constante evolución de la arquitectura de hardware. Hace tres décadas, las empresas que querían adoptar un sistema ERP (Sistema de planificación de recursos empresariales) solo contaban con las gigantes y carísimas computadoras mainframe que tenían un costo de procesamiento muy alto y, quedaban fuera del alcance comercial para la mayoría de las empresas. Con el surgimiento del microchip y los cambios significativos en la arquitectura de hardware y software, la adopción de un sistema ERP se volvió más popular.

Evolución en el modelo de almacenamiento de datos

Según los datos de la investigación The Internet Economy 25 years after .com, realizada por Robert Atkinson, publicados en Information Technology and Innovation Fundation en marzo de 2010, en el año 2000, el almacenamiento de un gigabyte en el disco duro costaba alrededor de 44 dólares, mientras que en 2010 un gigabyte almacenado en un disco duro solo valía siete centavos de dólar.

La primera computadora comercializada masivamente en el mundo, la IBM 1401, lanzada en 1959, medía 1,50 metros de altura, 90 centímetros de ancho y tenía 4096 bits de memoria. En aquella época, podía ejecutar 193 mil sumas de números de ocho dígitos en un minuto.

Esta computadora se comercializaba por leasing a un valor de 30 mil dólares por año de uso. Sin embargo, en 2012, la computadora más barata del mundo, la Raspeberry Pi, costaba 25,34 dólares. Los actuales smartphones, que entran en el bolsillo, se conectan a internet a través de datos móviles o redes wifi y solo cuestan algunos cientos de dólares; tienen capacidad de almacenamiento y procesamiento infinitamente superiores a los de la supercomputadora CRAY-1A que lanzó Cray Research en la década del 1970. La CRAY-1A pesaba unas cinco toneladas y costaba alrededor de nueve millones de dólares.

Sistemas ERP con tecnología In-memory

Las empresas que tienen el mismo sistema ERP desde hace muchos años conocen bien las dificultades para administrar inmensas bases de datos y extraer información histórica y análisis de tendencia a partir de estas bases de datos que utilizan conceptos tradicionales de almacenamiento y extracción de datos.

Durante décadas, para ejecutar los procesos que exigían mucho procesamiento y acceder a una gran cantidad de datos, los proveedores de los sistemas ERP creaban rutinas nocturnas, rutinas en segundo plano y rutinas que se ejecutaban los días no laborables para consolidar la información estratégica de las empresas.

Si una empresa necesitaba alguna información distinta a la que estaba planificada en esas rutinas, no sería fácil obtenerla. Por eso, las cuestiones de rendimiento para la búsqueda y la extracción de información histórica y análisis de tendencia se volvieron cada vez más preponderantes en el éxito de las organizaciones.

En este contexto, algunos proveedores de sistemas ERP ya prepararon sus productos para combinar las tecnologías de computación en la nube con la computación in-memory; creando soluciones que ofrecen hardware, storage, sistema operativo, software de gestión y recurso de búsqueda de datos in-memory; haciendo que los datos que se deben procesar queden en la memoria RAM en vez de leerse en los discos o en el almacenamiento flash, ofreciendo un aumento de la performance.

La tendencia es que esta nueva generación de arquitectura se aplique a la gran mayoría de los sistemas ERP y que, dentro de algunos años, muchas empresas comiencen a beneficiarse con esta alternativa y obtengan importantes mejoras de performance en la búsqueda de información.

Como una forma de apoyar el dinamismo y la diversificación de los más diversos negocios, las empresas que están adoptando o migrando del sistema ERP deben buscar una solución basada en una plataforma innovadora, robusta, escalable y funcionalmente abarcadora, que permita administrar todos los canales –solución Omnichannel– y que combine la posibilidad de estar en la nube con la agilidad que ofrece la computación in-memory.

Desde el año 2013, hay varias empresas que adoptan los sistemas ERP con este formato y propuesta. Aunque todavía no se hayan consolidado los sistemas ERP que adoptan la computación in-memory, es evidente que esta solución es la más conveniente para las empresas.

Migración a sistemas ERP preparados para Omniera

Otro movimiento interesante que ocurre desde hace un tiempo y que crecerá en los próximos años es la migración de los sistemas ERP tradicionales y legados, en los que la arquitectura no favorece las cuestiones de rendimiento y performance para lidiar con grandes bases de datos, a sistemas ERP diseñados para Omniera que son aptos para lidiar con la computación in-memory.

Antes de que existiera la posibilidad de subir y mantener grandes bases de datos en la memoria, muchas empresas tenían que hacer malabarismos increíbles, incluso excluían datos históricos para mantener una performance razonable en sus sistemas ERP. Otras invertían verdaderas fortunas en hardware, pero como la arquitectura del ERP se basaba en bases de datos transaccionales, que contaban con I/O en disco y pocas opciones de aumento de la performance, esas inversiones no eran suficientes para hacer frente a las necesidades de performance del negocio y ampliar la eficiencia operativa.

Por otro lado, las soluciones ERP in-memory han elevado el potencial analítico y la arquitectura de alto rendimiento, y esto puede permitir que los usuarios exploren grandes volúmenes de información con un interesante nivel de detalles en tiempo real, para garantizar que las empresas que adopten estas soluciones establezcan una estructura robusta, segura y ágil, que al mismo tiempo simplifique sus procesos internos y potencie la toma de decisiones en los diferentes niveles de la organización.

En un caso reciente, una empresa de ropa (lencería) optó por un ERP Omnichannel que adopta la computación in-memory. Ahora, los procesos que demoraban unas cuatro horas en el antiguo sistema ERP, pasaron a estar disponibles en segundos, demostrando la ventaja de rendimiento que estos sistemas pueden ofrecer.