Cuando IoT se encuentra con 5G:el desafío de la integración de datos

Las empresas ya están explotando la información en tiempo real del Internet de las cosas (IoT). A medida que 5G se pone en marcha, dice Patrick Callaghan, arquitecto empresarial, asesor empresarial estratégico, DataStax , el volumen de datos de miles de millones de dispositivos IoT se disparará. Aquellos que creen una arquitectura adecuada para integrar los datos, de manera flexible y rápida, obtendrán una ventaja competitiva.

Se estima que 20 mil millones de "cosas" estarán conectadas a Internet para 2020, según Gartner , todo arrojando volúmenes de datos sin precedentes. Al mismo tiempo, las implementaciones de 5G aumentarán de 2020 a 2022, lo que llevará a la creación de más datos. La pregunta es:¿qué harán las organizaciones con todos esos datos?

Para crear aplicaciones modernas y eficaces, las empresas necesitan datos no solo de sus dispositivos de IoT, sino también de otras fuentes, tanto dentro como fuera de su organización. El desafío será construir una arquitectura que pueda integrar todas estas fuentes de datos juntas de una manera que se ajuste a la explosión de datos 5G. Esta arquitectura deberá ser lo suficientemente rápida y flexible para adaptarse a nuevos casos de uso a medida que surjan.

Desafíos de los casos de uso de IoT en crecimiento

Gartner predice que las redes de datos móviles 5G podrían admitir hasta un millón de sensores por kilómetro cuadrado. Este nivel de conectividad creará dos tipos de demanda en la arquitectura de datos de las organizaciones que desean mejorar las operaciones, aumentar la eficiencia y brindar un mejor servicio a sus clientes.

Primero, algunos datos requerirán una respuesta inmediata en el borde:las implementaciones para robótica y automatización pertenecen a esta clase. En segundo lugar, el análisis en tiempo real determinará cualquier respuesta necesaria a corto plazo cuando se cumpla una serie de condiciones. Un buen ejemplo de cadena de suministro podría ser contactar a un cliente de forma automática y proactiva si su pedido tiene el potencial de retrasarse. Al mismo tiempo, estos conjuntos de datos se recopilarán y almacenarán para un análisis más a largo plazo.

Para hacer frente a esta avalancha de datos, los modelos informáticos han cambiado. Pocas organizaciones quieren construir y administrar sus propios centros de datos a la escala requerida; en su lugar, dependerán de proveedores de nube pública y utilizarán implementaciones híbridas o de múltiples nubes.

El desafío de la integración con aplicaciones tradicionales

Este cambio a la nube múltiple es la razón por la que las empresas no deberían considerar su estrategia de datos de IoT de forma aislada. Para beneficiarse de los datos de IoT, las organizaciones deberán integrarlos con otras fuentes de datos, desde aplicaciones tradicionales, como sistemas de gestión de recursos empresariales o software de gestión de la cadena de suministro, hasta nuevos servicios en la nube o aplicaciones SaaS.

Estas aplicaciones se pueden instalar y ejecutar en varios lugares diferentes. Algunas aplicaciones tienden a permanecer en las instalaciones simplemente porque el costo de moverlas y eliminar todas las capas de integración y personalización es demasiado alto.

Además de admitir múltiples aplicaciones diferentes, no solo es importante dónde están los datos, sino que también es fundamental la velocidad a la que las aplicaciones de IoT generan datos y requieren una respuesta. Las fábricas automatizadas que requieren la toma de decisiones casi en tiempo real no pueden permitirse el lujo de depender de fuentes de datos remotas lentas para proporcionar un resultado. Con la velocidad de 5G, esta conexión entre servicios debería poder hacer frente a situaciones y casos de uso más complejos.

El desafío de crear aplicaciones híbridas que utilizan IoT

Si una organización no puede mover o replicar datos a través de su arquitectura de manera rápida y confiable, tendrá dificultades para crear el modelo de aplicación híbrido necesario para explotar los datos de IoT en combinación con otras fuentes de datos. Si bien puede ser necesario trabajar con múltiples copias de los datos de la aplicación, debido a la naturaleza distribuida de las aplicaciones, mantener todas las copias actualizadas instantáneamente es el desafío al que se enfrentan las empresas para aprovechar al máximo los datos de IoT.

Los beneficios a largo plazo de crear una base de datos en la nube híbrida que replica datos en tiempo real son que ofrece nuevos casos de uso para datos previamente enterrados en aplicaciones obsoletas.

El objetivo aquí es proporcionar una interoperabilidad que de otro modo no sería posible debido a que las funciones y los silos de datos se distribuyen entre varios proveedores o ubicaciones de la nube. La adopción de un modelo de computación distribuida, donde todos los datos se replican en múltiples ubicaciones de forma independiente, puede ayudar a que las aplicaciones se ejecuten de manera más efectiva, ya que los conjuntos de datos se pueden almacenar y procesar más cerca de donde existe la carga de trabajo.

Del mismo modo, adoptar un enfoque de modelos múltiples, donde los mismos conjuntos de datos se pueden manejar y usar de diferentes maneras según los requisitos comerciales y cómo se usarán los datos, puede ayudar aquí. Por ejemplo, observar un conjunto de datos operativos para análisis a corto plazo cumplirá algunos objetivos, pero también pueden ser necesarios otros modelos de datos. La búsqueda y el análisis son casos de uso simples para esos conjuntos de datos, pero también se pueden utilizar otros modelos de datos, como el análisis de gráficos. Al observar diferentes enfoques para integrar y usar estos datos, se pueden cumplir más casos de uso.

La adopción de una solución de base de datos en la nube híbrida preparará a las empresas a corto plazo para el aumento masivo de la capacidad de datos que requiere IoT. También ayudará a integrar datos en aplicaciones más cercanas a los usuarios y clientes a través de implementaciones en la nube. A largo plazo, su capacidad para duplicar datos en tiempo real ayudará a gestionar la migración a nuevas aplicaciones basadas en la nube a lo largo del tiempo sin afectar la experiencia del cliente o el rendimiento de la aplicación.

Aunque todavía faltan un par de años para el despliegue masivo de 5G, 2019 presenta una oportunidad para comenzar a planificar el diseño y las tecnologías que harán que una arquitectura de datos empresariales se adapte al futuro para un mundo significativamente más conectado.

Las empresas que se preparan para el crecimiento de datos y 5G con anticipación verán una ventaja competitiva, ya que pueden escalar más fácilmente para satisfacer las demandas de la organización. Con más datos disponibles, el soporte de escalabilidad, disponibilidad y computación distribuida será esencial para que estas aplicaciones tengan éxito.

El autor es Patrick Callaghan, arquitecto empresarial, asesor empresarial estratégico, DataStax