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Empresas coletam dados de múltiplas fontes para orientar decisões estratégicas, mas a infraestrutura nem sempre acompanha essa ambição.
Infraestruturas legadas de armazenamento travam sob o volume e a variedade desses dados. Consultas de BI ficam lentas e a ingestão de novas informações falha com frequência.
Essa paralisia operacional força uma revisão completa da camada de armazenamento, que se torna o gargalo de toda a operação analítica.
A resposta está em uma plataforma de dados que lida com crescimento e acesso concorrente de forma nativa, sem improvisos.
O desafio do acesso concorrente
Um storage para BI e data lake precisa atender a duas demandas opostas e simultâneas: a ingestão contínua de grandes volumes de dados brutos, que exige alto throughput de gravação sequencial, e as consultas analíticas complexas, que geram picos de leitura aleatória e demandam baixa latência para entregar resultados aos times de negócio sem atraso.
Em um ambiente de data lake, jobs de ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) alimentam o repositório com dados de logs, sensores IoT, bancos de dados transacionais e APIs externas. Essas operações são intensivas em escrita e precisam de uma banda de rede e disco consistente para não estourar a janela de processamento.
Ao mesmo tempo, equipes de data science e analistas de negócio executam queries sobre esses mesmos dados. Essas consultas geram um perfil de I/O totalmente diferente, com muitas leituras pequenas e aleatórias que buscam informações específicas em meio a petabytes de dados.
Sistemas de armazenamento genéricos não foram projetados para essa disputa. A consequência direta é a contenção de I/O, onde as operações de escrita da ingestão degradam a performance das leituras de análise, e vice-versa.
O resultado é um ambiente instável. As consultas demoram minutos em vez de segundos e os processos de ingestão de dados perdem o prazo, deixando as análises defasadas.
Arquitetura híbrida para cargas mistas
Sistemas de armazenamento Infortrend para essas cargas adotam uma arquitetura híbrida para resolver a disputa de I/O. Eles combinam discos SSD e HDD no mesmo chassi, cada um com uma função específica.
Os SSDs formam uma camada de cache ou um tier de alta performance. Sua principal função é absorver os picos de leitura e escrita aleatória, que são característicos das consultas de BI e das operações com metadados.
Essa camada de flash entrega latência muito baixa. Isso acelera a resposta para os analistas.
Já os discos rígidos (HDD) formam um tier de capacidade, ideal para armazenar grandes volumes de dados a um custo por terabyte mais baixo. Eles são excelentes para as grandes escritas sequenciais da ingestão de dados no data lake.
A controladora do storage gerencia o fluxo de dados entre as camadas de forma inteligente. Dados acessados com frequência são promovidos para o tier SSD, enquanto dados frios ou recém-ingestidos são alocados nos discos HDD.
Essa automação garante que cada tipo de I/O seja atendido pela mídia mais adequada, sem intervenção manual do administrador de infraestrutura.
Desempenho sob ingestão e consulta
Com uma arquitetura híbrida, o desempenho se torna previsível mesmo sob carga mista. A diferença fica bem clara durante a operação diária.
Durante a ingestão de dados, o sistema direciona as grandes escritas sequenciais para os tiers de HDD. Isso acontece em paralelo, sem impactar a camada de SSD que serve as leituras.
Ao mesmo tempo, as consultas de BI geram solicitações de leitura que são atendidas diretamente pelo cache SSD. O resultado é uma latência consistentemente baixa para os usuários das ferramentas analíticas.
A separação do tráfego de I/O é fundamental. Ela evita que um job de ETL massivo sufoque o desempenho de uma consulta crítica para o negócio.
A infraestrutura de rede também precisa acompanhar essa capacidade. Storages como os da Infortrend trazem portas de 10GbE, 25GbE ou superiores para garantir que o link de rede não se torne o novo gargalo, tanto na entrada de dados quanto na saída de resultados.
Governança e proteção dos dados
Armazenar terabytes ou petabytes de dados exige uma política clara de governança e proteção. O storage centraliza essas funções e simplifica a gestão.
A integração com serviços de diretório como Active Directory e LDAP é o primeiro passo. Ela permite que a equipe de TI gerencie permissões de acesso de forma centralizada, com base em usuários e grupos já existentes na empresa.
Assim, o time de segurança define com precisão quem pode ler, modificar ou excluir cada conjunto de dados no data lake. Essa granularidade é essencial para conformidade com regulações como a LGPD.
Para proteção contra falhas lógicas ou exclusões acidentais, os snapshots são uma ferramenta poderosa. Eles criam pontos de recuperação de um volume ou dataset em segundos, com baixo impacto no desempenho.
Se um processo de ETL corrompe um conjunto de dados, o responsável pela operação restaura a versão anterior a partir do último snapshot. Isso evita horas de trabalho para reprocessar os dados desde a origem.
RAID protege contra falha de disco, mas não contra erro humano. A combinação de RAID com snapshots e uma rotina de backup externo cria uma defesa robusta para os ativos de dados da empresa.
Escalabilidade sem interrupção
Data lakes e ambientes de BI crescem de forma contínua, por vezes imprevisível. A plataforma de armazenamento precisa escalar em capacidade e desempenho sem exigir paradas programadas.
A arquitetura dos sistemas Infortrend permite expansão modular. O administrador de infraestrutura adiciona novas gavetas de expansão (JBODs) com discos SSD ou HDD conforme a necessidade.
Esse processo é feito com o sistema em produção. Após a conexão física, o administrador expande o volume lógico ou cria novos pools de armazenamento através da interface de gerenciamento, sem interromper o acesso aos dados.
A expansão não se limita à capacidade. É possível escalar o desempenho com a atualização das controladoras para modelos mais potentes ou com a adição de mais portas de rede.
Essa flexibilidade garante que o investimento inicial na infraestrutura seja preservado. A empresa pode começar com uma configuração adequada à sua demanda atual e crescer de forma incremental, alinhando custos com o crescimento do negócio.
Integração com o ecossistema analítico
Um storage para BI e data lake não opera isoladamente. Ele precisa se integrar de forma transparente com as ferramentas e plataformas que compõem o ecossistema de dados.
O suporte a múltiplos protocolos é essencial para essa integração. Sistemas Infortrend oferecem acesso em nível de bloco (iSCSI, Fibre Channel) e de arquivo (NFS, SMB, AFP).
Plataformas de big data como Hadoop e Spark, por exemplo, acessam os dados no data lake de forma eficiente via NFS. Esse protocolo é otimizado para o tráfego de grandes arquivos e acesso concorrente.
Bancos de dados que suportam as ferramentas de BI, como Tableau ou Power BI, frequentemente rodam sobre volumes de bloco iSCSI ou FC. Esses protocolos entregam a baixa latência e o alto IOPS necessários para consultas complexas.
Alguns modelos também oferecem acesso via S3 API. Isso permite que aplicações nativas de nuvem utilizem o storage on-premises como um repositório de objetos, simplificando arquiteturas híbridas.
Essa versatilidade de protocolos consolida diferentes cargas de trabalho em uma única plataforma, o que reduz a complexidade e o custo total de propriedade da infraestrutura.
A base para uma cultura de dados
A escolha da infraestrutura de armazenamento define o sucesso ou o fracasso de projetos de Business Intelligence e data lake. Uma base inadequada gera atrito e limita o potencial das análises.
Uma plataforma lenta, pouco escalável ou de difícil gerenciamento compromete a agilidade do negócio. Ela transforma a busca por insights em uma fonte de frustração para equipes técnicas e de negócio.
Avaliar a arquitetura correta é uma tarefa que exige conhecimento técnico e visão estratégica. Converse com os especialistas da Storage House para desenhar uma solução de armazenamento que suporte o crescimento e a complexidade dos seus dados.
