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Almacenamiento computacional para IoT y otros casos de uso potenciales

Internet de las cosas es la aplicación principal para el almacenamiento computacional. Otro caso de uso potencial es la arquitectura de servidor escalable, pero esas aplicaciones aún están en desarrollo.

La premisa subyacente del almacenamiento computacional es que toma demasiado tiempo y esfuerzo y demasiados recursos mover los datos desde donde se almacenan hasta donde se procesan. El retraso de tiempo, en particular, contribuye a la latencia, el enemigo del tiempo de respuesta. Acercar el procesamiento a los datos aumenta la eficiencia, disminuye el tiempo de respuesta y reduce la latencia.

Teóricamente, el almacenamiento computacional para internet de las cosas (IoT) y otras aplicaciones debería acelerar el procesamiento, pero la teoría y la realidad a menudo están en desacuerdo. Todo se reduce a qué casos de uso de almacenamiento computacional tienen sentido. ¿Añaden costos, y puede una ganancia de rendimiento justificar los costos? Todas las buenas preguntas deben responderse si el almacenamiento computacional va a despegar.

Pero esperen, ¿no se ha probado antes el concepto de almacenamiento computacional con un nombre diferente? ¿Recuerdan la descarga de almacenamiento? ¿Por qué falló?

La saga de descarga de almacenamiento

La descarga de almacenamiento, llamada en inglés storage offload, trató de abordar la potencia de procesamiento limitada de las CPU. Se pensó que la descarga de algunos de los problemas de procesamiento de almacenamiento liberaría la CPU. Sin embargo, la CPU se duplicaba en transistores cada 18 a 24 meses, aumentando la potencia de procesamiento de manera exponencial, entonces, ¿quién necesitaba la descarga de almacenamiento?

El almacenamiento compartido también descargó gran parte del procesamiento de almacenamiento intensivo de la CPU de los servidores. Las CPU que se podían colocar en los medios de almacenamiento tenían poca potencia o eran demasiado caras. Y los circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC) eran demasiado caros y tardaron demasiado en comercializarse. Los sistemas operativos eran demasiado grandes, engorrosos e ineficientes para funcionar con la potencia de procesamiento de descarga disponible, o demasiado propietarios. Y los medios de almacenamiento eran principalmente discos duros, y poner el procesamiento directamente en un disco duro tiene problemas inherentes que lo dificultan.

No hace falta decir que la descarga de almacenamiento no despegó.

Qué es diferente hoy

La Ley de Moore se está agotando, y las CPU no están duplicando el recuento de transistores cada 18 a 24 meses. Las matrices de almacenamiento compartido independientes ya no son la única opción para compartir el almacenamiento. El almacenamiento definido por software (SDS) ha hecho que el almacenamiento del lado del servidor se pueda compartir tanto en configuraciones de escala hacia arriba (scale-up) como de ampliación (scale-out).

Hay CPU pequeñas y económicas con bastante potencia. La mayoría son procesadores ARM, pero también se están utilizando potentes arreglos de compuerta programables en campo (FPGA) de bajo costo. Los medios generalmente se han estado moviendo a estados sólidos rápidos y no volátiles: unidades NVMe, SSD flash SATA y memoria de clase de almacenamiento, en lugar de oxidación. Y finalmente, Linux y los contenedores han hecho que las aplicaciones en ejecución en procesadores ARM o FPGA sean aceptablemente eficientes.

Eso nos lleva de vuelta a los casos de uso. ¿Dónde tiene sentido usar el almacenamiento computacional? El mayor caso de uso es el almacenamiento computacional para IoT. Estos dispositivos están proliferando a un ritmo impresionante. Statista dice que habrá más de 75.44 mil millones para 2025. La mayoría son relativamente pequeños y generan datos de manera continua. No hay mucho espacio para la arquitectura de computadora tradicional de Von Neuman. Y, sin embargo, la mayoría de estos dispositivos deben capturar, almacenar y analizar datos en tiempo real.

Almacenamiento computacional para IoT

Tomen como ejemplo el vehículo autónomo. Debe determinar si la información sensorial que está recibiendo es un reflejo, una sombra o un ser humano, y tiene que hacerlo en microsegundos. Ese es potencialmente un buen caso de uso de almacenamiento computacional.

Otro ejemplo es la necesidad de la industria del petróleo y el gas de analizar la vibración de la broca en el campo. Hacer eso en tiempo real puede evitar fugas de campo, daños y otros problemas inesperados.

También hay cámaras de CCTV, que se están volviendo más pequeñas y están haciendo más con poco espacio para las arquitecturas cliente-servidor. La resolución de la cámara sigue mejorando, lo que crea aún más datos. Mover esos datos a una ubicación central donde se puedan analizar lleva tiempo. El procesamiento en tiempo real en la cámara es imprescindible hoy en día, particularmente para aplicaciones como reconocimiento facial, lectura de matrículas y contrabando o identificación de explosivos. La información procesable es urgente y no puede esperar a que se muevan los datos. El análisis de datos en el campo requiere procesamiento y almacenamiento, lo que hace que el almacenamiento computacional sea ideal.

Estas son solo algunas de las aplicaciones donde el almacenamiento computacional para IoT tiene sentido. Hay muchos otros En general, si se trata de un dispositivo IoT, el almacenamiento computacional probablemente sea una posibilidad.

Arquitectura de servidor escalable interna

Otro caso de uso de almacenamiento computacional proviene del servidor y de las arquitecturas de almacenamiento. Como se mencionó anteriormente, la Ley de Moore se ha ralentizado. Es una de las razones por las que las CPU dejaron de acelerarse hace más de una década y comenzaron a agregar más núcleos. Las arquitecturas de servidor de escalamiento horizontal han proliferado como resultado. El escalamiento horizontal es el núcleo de la infraestructura hiperconvergente. Pero, ¿qué pasa si la ampliación se internaliza dentro del servidor? En otras palabras, ¿qué pasaría si tuviéramos una arquitectura de servidor escalable interna?

Con este enfoque, los principales núcleos de CPU se utilizarían para el procesamiento de aplicaciones y los núcleos de almacenamiento computacional para cargas de trabajo de almacenamiento intensivo de CPU, como instantáneas, replicación, deduplicación, compresión, cifrado, descifrado, escaneo de virus, búsqueda de metadatos e incluso búsqueda de contenido. El servidor se convertiría en un clúster de escalamiento interno. Todavía no hay servidores con esta arquitectura. Es una de las muchas capacidades que el almacenamiento computacional podría habilitar.

Una advertencia: el mundo del almacenamiento computacional es nuevo; varios proveedores ya están fabricando productos, incluidos Burlywood, Eideticom, NGD Systems, Nyriad, Samsung y ScaleFlux. Pero no hay un estándar de almacenamiento de computación. SNIA y OpenFog Consortium han establecido grupos de trabajo para crear un estándar de almacenamiento computacional, pero hasta que se establezca uno, se debe ser cauteloso.

Hay otros problemas a tener en cuenta. Los dispositivos de almacenamiento computacional costarán más que los dispositivos de almacenamiento estándar. Y un avance en el procesamiento de la CPU podría hacer que el almacenamiento computacional se deje de lado. Ya ha sucedido antes; puede suceder de nuevo.

Existe un gran potencial en el almacenamiento computacional para IoT y otros casos de uso. Pero, como con todas las nuevas tecnologías, procedan con precaución.

Sobre el autor: Marc Staimer es el fundador, presidente y CDS de Dragon Slayer Consulting en Beaverton, Oregon. La práctica de consultoría se centra en la planificación estratégica, el desarrollo de productos y el desarrollo del mercado. Con más de 39 años de experiencia en marketing, ventas y negocios en infraestructura, almacenamiento, servidor, software, protección de datos, nubes y virtualización, Marc es considerado uno de los principales expertos de la industria.

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