O que acontece quando a infraestrutura não acompanha o volume de dados usados em analytics?

Índice:

• O gargalo silencioso em projetos de analytics
• Latência e a disputa por I/O
• Impacto na rede e no processamento
• Crescimento de volume e a falha de escala
• Consequências para a operação e o negócio
• Arquitetura de armazenamento para analytics
• Avaliando a infraestrutura atual

Empresas investem em plataformas de analytics para extrair inteligência de grandes volumes de dados brutos.

Muitas vezes, a infraestrutura de armazenamento que suporta esses dados não recebe a mesma atenção e vira um gargalo.

Esse descompasso transforma projetos de análise em fontes de lentidão, com jobs de processamento que falham e consultas que nunca terminam.

Analisar o comportamento da camada de armazenamento é o primeiro passo para construir um ambiente de analytics com resposta previsível.

O gargalo silencioso em projetos de analytics

A infraestrutura de armazenamento é um pilar que define o sucesso de iniciativas de data analytics, pois seu desempenho em latência e throughput impacta diretamente a velocidade de ingestão de dados, o tempo de processamento de modelos e a agilidade para gerar relatórios de negócio, mas frequentemente a equipe de TI só percebe sua importância quando as reclamações sobre lentidão se tornam rotina para os analistas de dados.

Um fluxo de analytics típico envolve ingestão, preparação, consulta e visualização de dados. Cada uma dessas etapas impõe uma carga diferente sobre o sistema de armazenamento.

A ingestão de logs e eventos gera um tráfego intenso e sequencial de escrita. Em contrapartida, as consultas ad-hoc de um time de analistas produzem um padrão de leitura aleatório e imprevisível.

Um storage legado, projetado para tarefas de servidor de arquivos com acesso geral, entra em colapso. Ele não consegue arbitrar com eficiência essas cargas de trabalho mistas e concorrentes.

O resultado é uma degradação severa de performance que afeta todas as operações. O sistema inteiro parece lento, embora os servidores de aplicação e a rede operem dentro da normalidade.

Latência e a disputa por I/O

A latência do armazenamento é o fator que mais afeta a percepção de desempenho. Em ambientes de analytics, a disputa por I/O eleva essa latência a níveis insustentáveis.

Múltiplos jobs de processamento e consultas de usuários concorrem pelos mesmos recursos de disco. Isso cria uma fila de operações que o controlador de armazenamento precisa gerenciar.

Uma única consulta pesada, executada por um analista de negócio, pode monopolizar os recursos. Essa ação degrada a performance de todos os outros processos que dependem do mesmo storage.

A consequência direta é uma performance totalmente imprevisível. Um relatório que executa em poucos minutos em um dia pode levar horas no dia seguinte sem motivo aparente.

Essa inconsistência mina a confiança da equipe de analytics na plataforma de dados. O time de infraestrutura passa a gastar tempo investigando problemas que são, na verdade, sintomas de um projeto de armazenamento inadequado.

Impacto na rede e no processamento

Um sistema de armazenamento lento gera um efeito de contrapressão sobre a rede e os servidores. Os recursos de computação, que são caros, ficam subutilizados.

Servidores de analytics com CPUs potentes e grande volume de memória RAM ficam ociosos. Eles permanecem em estado de espera, aguardando os dados que o storage não consegue entregar a tempo.

O time de redes pode observar picos de tráfego e até congestão em certas portas. A causa raiz, no entanto, não está na rede, mas na incapacidade do array de armazenamento em satisfazer as requisições de leitura.

Mesmo uma rede bem projetada, com links de 10GbE ou 25GbE e VLANs dedicadas para o tráfego de dados, não corrige um backend de armazenamento lento. A velocidade da rede apenas expõe mais rapidamente o gargalo do disco.

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Crescimento de volume e a falha de escala

Ambientes de analytics crescem em um ritmo acelerado. É comum que o volume de dados dobre em menos de um ano.

Arquiteturas de armazenamento tradicionais, do tipo scale-up, atingem um limite físico e lógico. Nesses sistemas, adicionar mais discos em uma gaveta de expansão não aumenta o poder de processamento do controlador.

Chega um ponto em que o próprio controlador vira o gargalo. A partir daí, nenhuma expansão de capacidade resulta em ganho de performance.

Isso força a equipe de TI a realizar migrações complexas e arriscadas. Mover dezenas ou centenas de terabytes para um sistema novo envolve uma janela de parada longa e um risco operacional elevado.

Uma infraestrutura moderna para analytics adota uma arquitetura scale-out. Nesse modelo, a adição de novos nós ao cluster expande capacidade e performance de forma linear e previsível.

Consequências para a operação e o negócio

Problemas técnicos no armazenamento se traduzem rapidamente em perdas para o negócio. A demora na análise de dados compromete a tomada de decisão.

A diretoria passa a basear suas estratégias em informações desatualizadas. Isso ocorre porque os relatórios críticos demoram horas ou dias para serem gerados pela plataforma de analytics.

A frustração leva os analistas de dados a buscarem alternativas. Eles começam a usar os próprios notebooks ou serviços de nuvem não homologados para processar seus dados.

Essa prática, conhecida como shadow IT, cria silos de informação e abre brechas graves de segurança e governança. A empresa perde o controle sobre onde seus dados sensíveis estão armazenados e quem os acessa.

No final, a iniciativa de analytics é vista como um fracasso. O investimento em software e pessoal não gera o retorno esperado porque a base da pirâmide, a infraestrutura, foi negligenciada.

Arquitetura de armazenamento para analytics

A infraestrutura ideal para analytics precisa de uma arquitetura que desacople o crescimento de capacidade do crescimento de performance. O sistema deve escalar de forma independente em ambas as dimensões.

Sistemas all-flash se tornaram padrão para as camadas de dados quentes. Eles oferecem a baixa latência necessária para consultas interativas e para o processamento de metadados.

Para o grande volume de dados que compõe um data lake, sistemas de armazenamento scale-out baseados em rede são mais adequados. Eles lidam bem com a alta concorrência de acessos e com o grande número de arquivos.

O protocolo de acesso também é um fator importante. Ambientes de analytics baseados em clusters Linux, por exemplo, operam com mais eficiência sobre o protocolo NFS, que é otimizado para esse tipo de carga de trabalho.

Essa arquitetura precisa suportar tanto a escrita sequencial de alta vazão durante a ingestão quanto a leitura aleatória de baixa latência durante as fases de exploração e consulta dos dados.

Avaliando a infraestrutura atual

Antes de investir em um novo sistema de armazenamento, a equipe de infraestrutura deve realizar um diagnóstico completo do ambiente atual. A análise dos padrões de carga é fundamental.

Ferramentas de monitoramento podem mapear a latência, o throughput e os IOPS por volume ou por serviço. Esses dados revelam com precisão onde estão os gargalos e quem são os maiores consumidores de recursos.

Com um mapa claro dos problemas, a conversa sobre a evolução da arquitetura se torna muito mais produtiva e alinhada às necessidades reais do negócio. A decisão deixa de ser reativa e passa a ser estratégica.

Uma análise consultiva ajuda a traduzir esses dados técnicos em um projeto de infraestrutura que suporta o crescimento do negócio. Fale com os especialistas da Storage House para desenhar uma solução de armazenamento que acelera seus projetos de analytics.