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A dependência de painéis de Business Intelligence para decisões estratégicas cresce, mas a infraestrutura de dados frequentemente não acompanha essa demanda.
Consultas analíticas lentas geram um gargalo operacional. Isso atrasa relatórios e prejudica a agilidade do negócio.
O problema raramente está apenas no software do banco de dados, mas na tentativa de usar a mesma arquitetura de armazenamento para cargas de trabalho distintas.
Essa condição expõe a necessidade de uma estratégia de armazenamento diferente para BI, otimizada para os padrões de leitura que definem o processamento analítico.
Cargas de trabalho com perfis opostos
A principal diferença entre um banco de dados transacional (OLTP) e uma plataforma analítica (OLAP) reside no perfil de I/O, pois enquanto o primeiro executa um volume massivo de pequenas operações de leitura e escrita para registrar eventos como vendas e logins, o segundo processa consultas complexas que varrem grandes volumes de dados históricos, exigindo alto throughput de leitura sequencial do sistema de armazenamento.
Sistemas OLTP priorizam baixa latência. Eles precisam confirmar transações individuais rapidamente para manter a operação fluida.
Um exemplo clássico é o processamento de um pedido em um e-commerce. A operação envolve múltiplas escritas pequenas e rápidas em tabelas de clientes, pedidos e estoque.
Em contraste, plataformas de BI e data warehouses rodam cargas OLAP. A meta aqui é o throughput, não a latência de uma única operação.
Uma consulta analítica pode agregar vendas de um trimestre inteiro. Isso significa ler milhões ou bilhões de registros de forma sequencial para gerar um único relatório.
Usar um storage otimizado para acesso aleatório em uma carga sequencial causa uma severa disputa de I/O e degrada a performance de todo o ambiente.
Arquitetura de armazenamento para análise
Uma infraestrutura de armazenamento para BI deve ser projetada para sustentar alto throughput de leitura sequencial. Essa é a sua principal métrica de desempenho.
A escolha do arranjo de discos impacta diretamente esse objetivo. Configurações como RAID 6 ou RAID 10 oferecem diferentes balanços entre proteção, performance de escrita e velocidade de leitura.
Para cargas analíticas, o foco recai sobre a capacidade de ler dados de múltiplos discos em paralelo. Isso maximiza a taxa de transferência total do sistema.
A rede também é um componente crítico. O ideal é isolar o tráfego do storage de BI em uma VLAN própria ou em uma rede dedicada de 10GbE.
Essa segregação evita que as consultas analíticas, que consomem muita banda, disputem recursos com outros serviços da rede corporativa e afetem a produção.
O gargalo de I/O em consultas
A performance de uma consulta analítica está diretamente ligada à capacidade de I/O do subsistema de armazenamento. O processador aguarda os dados chegarem do disco.
Esse tempo de espera é conhecido como I/O wait. Em sistemas mal dimensionados, a CPU fica ociosa a maior parte do tempo.
O padrão de acesso define o desafio. Consultas de BI geram leituras sequenciais massivas, diferente do acesso aleatório de sistemas transacionais.
Sempre que o storage não consegue entregar os dados na velocidade necessária, a consulta inteira atrasa. Um relatório que deveria ser rápido leva horas para ser concluído.
A consequência para o negócio é clara. Analistas perdem produtividade e as decisões baseadas em dados frescos se tornam inviáveis.
Discos, cache e a entrega de dados
A escolha do meio de armazenamento é fundamental. Discos rígidos (HDDs) ainda oferecem ótima relação de custo por terabyte para grandes volumes.
Sua performance em leitura sequencial é bastante consistente. Por isso, eles permanecem relevantes em arquiteturas de BI com grande volume de dados.
Unidades de estado sólido (SSDs) entregam IOPS e latência muito superiores. Elas brilham em cargas de trabalho com acesso aleatório e intenso.
Em ambientes de BI, SSDs são frequentemente usados para cache. Eles armazenam os dados mais acessados ou metadados para acelerar as consultas.
A memória RAM do próprio sistema de armazenamento funciona como uma camada primária de cache. Ela absorve picos de leitura e antecipa blocos de dados, reduzindo o acesso direto aos discos.
A importância de separar os ambientes
A prática mais importante é nunca executar cargas analíticas pesadas sobre o banco de dados de produção. Essa é uma regra de ouro da arquitetura de dados.
Uma consulta de BI pode consumir todos os recursos de I/O do storage. Isso causa lentidão ou até travamento das operações transacionais.
O time de infraestrutura pode ver um serviço crítico parar. Um sistema de faturamento ou logística pode ser diretamente afetado por essa concorrência.
A solução é a separação física ou lógica dos workloads. A empresa mantém um sistema de armazenamento para o ambiente transacional e outro para o data warehouse.
A transferência de dados entre os ambientes ocorre por processos de ETL. Essas rotinas são agendadas para janelas de baixa utilização, como a madrugada.
Os riscos de uma plataforma única
Tentar usar uma única plataforma de armazenamento para OLTP e OLAP resulta em uma solução medíocre para ambos. A arquitetura fica comprometida desde o início.
Ela não terá a baixa latência exigida pelas transações. Também não terá o alto throughput necessário para as rotinas de análise.
Essa limitação aparece cedo com o crescimento do volume de dados. A degradação de performance não é linear e surpreende as equipes de TI.
O administrador de sistemas fica em uma posição difícil. Qualquer ajuste para melhorar a performance de BI prejudica a operação transacional e vice-versa.
Para empresas que levam a análise de dados a sério, uma estratégia de armazenamento dedicada não é um luxo. É uma necessidade operacional.
Desenhando uma estratégia de dados coerente
O sucesso de uma iniciativa de Business Intelligence depende de uma infraestrutura que respeite a natureza de sua carga de trabalho. O armazenamento é a fundação de todo o processo.
Um projeto bem-sucedido não se resume a comprar o hardware mais caro. Ele alinha a arquitetura de armazenamento com os objetivos reais do negócio.
Avaliar os padrões de acesso e separar os workloads são os primeiros passos. Converse com os especialistas da Storage House para desenhar uma solução de armazenamento que impulsione suas análises de dados.
