Olvídese de una talla única para todos: 3 razones por las que el híbrido es el futuro de la implementación de integración de datos

A medida que las empresas se apresuran a escalar IA generativa, muchos encuentran un obstáculo común: datos poco confiables.

Los modelos de IA dependen de datos precisos y unificados, pero la calidad y la gobernanza se convierten en serios desafíos cuando los datos se dispersan nubes, aplicaciones y sistemas. Con volúmenes de datos globales que se espera que crezcan 250% para 2025, la necesidad de integrar y armonizar datos a través de silos es más urgente que nunca.

Integración de datos, el proceso de combinar datos de múltiples fuentes en un formato coherente y utilizable, es esencial para una IA confiable, operaciones simplificadas y una mejor toma de decisiones. Sin él, incluso los canarios de IA más avanzados ofrecen un valor real. Pero, ¿cómo agiliza la integración de datos cuando sus datos están dispersos híbrido ¿entornos?

Para empezar, no se limite a un solo modelo de implementación.

Implementación híbrida, la opción inteligente para estrategias de datos modernas

En los últimos años, Weizve ha sido testigo de cómo los proveedores de integración de datos actuales presionan a sus clientes para que migren a modelos de implementación singulares, a menudo soluciones basadas en la nube, y a veces incluso terminan con el soporte para las cargas de trabajo existentes. Este cambio corre el riesgo de interrumpir las estrategias fundamentales de integración de datos, que para muchas organizaciones son la columna vertebral de toda su infraestructura de datos.

Estas opciones centradas en la nube a menudo ofrecen una escalabilidad significativa y beneficios de costos. Sin embargo, mantener la flexibilidad sobre dónde ejecuta sus cargas de trabajo de integración de datos es primordial. Un modelo de implementación híbrido ofrece flexibilidad para un rendimiento más sólido, seguridad mejorada y optimizada FinOps.

Vamos a profundizar en por qué el híbrido tiene sentido.

1.  Mejorar la protección de datos y el cumplimiento normativo con la integración de datos híbridos

Muchos modelos de implementación única, ya sea en la nube o en las instalaciones, carecen de la adaptabilidad necesaria para mantenerse al día con las cambiantes demandas comerciales y regulatorias. Un enfoque de integración de datos híbridos brinda a las organizaciones control sobre dónde y cómo procesar los datos. Esta flexibilidad reduce el riesgo y ayuda a garantizar el cumplimiento en diversos entornos. Veamos más de cerca estos beneficios específicos:

• Reduzca la exposición de datos con un movimiento minimizado: Un enfoque de integración de datos híbridos permite a las organizaciones procesar y transformar datos donde se almacenan, ya sea en las instalaciones, en la nube o en múltiples entornos. Esta integración reduce la necesidad de mover información sensible a través de las redes, minimizando el riesgo de interceptación, fugas o mala gestión.
• Ayudar a garantizar el cumplimiento de las regulaciones regionales y los mandatos específicos de la industria: Con el procesamiento en el lugar, la integración de datos híbridos permite a las organizaciones mantener los datos dentro de límites geográficos o del sistema específicos, de acuerdo con regulaciones como GDPR, HIPAA o mandatos específicos de la industria. En lugar de cruzar fronteras o violar las reglas de residencia de datos, la integración híbrida permite el procesamiento que mantiene soberanía de datos y reduce el riesgo de cumplimiento.

2.  Drive better performance with hybrid data integration

Single deployment models can introduce performance tradeoffs that impact speed, reliability and efficiency. A hybrid approach addresses these challenges by enabling data to be processed closer to its source, whether on premises, in the cloud or at the edge. Here are three key ways that hybrid deployments offer superior performance:

• Reduce latency by minimizing unnecessary data movement: Hybrid integration allows data to be processed closer to its source, whether on premises, at the edge or in the cloud. This aspect reduces the need for excessive data movement over networks, significantly cutting down on latency and improving the speed of data-driven operations.
• Garantizar un rendimiento consistente y predecible: Algunos modelos de implementación se basan en recursos compartidos y multitenant, mientras que las implementaciones híbridas pueden usar recursos dedicados cuando sea necesario. Esta opción evita las ralentizaciones de rendimiento y ayuda a mantener un rendimiento constante para las cargas de trabajo de alta prioridad.
• Optimizar el uso de recursos en todos los entornos: Elegir el entorno adecuado para cada carga de trabajo ayuda a garantizar un rendimiento óptimo en función del caso de uso. Los entornos locales son los mejores para tareas sensibles y de baja latencia, mientras que la nube es mejor para análisis o transformación a gran escala.

3.  Mejore FinOps con integración de datos híbridos

Con un mayor control sobre dónde y cómo se procesan los datos, la integración de datos híbridos juega un papel clave en la optimización de FinOps. Este enfoque minimiza las transferencias de datos innecesarias y permite a los equipos hacer coincidir las cargas de trabajo con el entorno más rentable.

Como resultado, las organizaciones pueden administrar mejor los costos en entornos de nube y locales, con beneficios clave que ayudan a alinear las operaciones de datos con los objetivos financieros, tales como:

• Reducción de las tarifas de salida e ingreso de datos: Al procesar los datos más cerca de la fuente, los modelos híbridos reducen el volumen de datos que se mueven a través de las redes, lo que ayuda a evitar la costosa transferencia de datos en la nube y las tarifas de salida.
• Costo optimizado de la nube y la infraestructura: Elija el entorno más rentable para cada carga de trabajo según el tipo de carga de trabajo, la sensibilidad de los datos y las necesidades de rendimiento. Este enfoque utiliza recursos locales cuando es posible y en la nube cuando es necesario, reduciendo el exceso de aprovisionamiento y los costos innecesarios de la nube.

Opciones de implementación personalizadas para sus necesidades de integración de datos, impulsadas por IBM

Mientras que muchos competidores empuje rígidas, opciones de implementación única, IBM® Integración de Datos apoya a los clientes con opciones flexibles que satisfacen las demandas modernas de la nube híbrida. Estos enfoques de implementación flexibles admiten entornos nuevos y existentes, dondequiera que vivan los datos. Cada solución está diseñada específicamente para satisfacer las demandas operativas y de seguridad específicas, lo que permite a las organizaciones y clientes elegir el modelo de implementación óptimo, ya sea software SaaS o híbrido— basado en sus distintas necesidades.

IBM Data Integration lleva el híbrido un paso más allá, combinando la potencia de los modelos administrados y autogestionados a través de su avanzado motor remoto. Puede diseñar trabajos en un entorno totalmente administrado y luego implementar en cualquier lugar en su VPC, cualquier nube, centro de datos o región. Este enfoque mantiene la integración cerca de sus datos para reducir la latencia, evitar los costos de salida y ayudar a garantizar el control total y la seguridad.

Avanzando con IBM

En el mundo de la nube multi-híbrida, es más crítico que nunca tener una base de integración de datos que pueda reunirse con usted donde están sus datos. IBM se dedica a evolucionar para apoyar a los clientes’ los datos modernos y las necesidades de integración. Con una utilidad de migración patentada, un equipo de soporte experto y equipos de éxito de clientes, IBM ayuda a los clientes a modernizarse a su propio ritmo y a garantizar la continuidad operativa.

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IBM Blog. S. B. y C. G. Traducido al español