Para suportar as modernas aplicações que permeiam a Transformação Digital dos negócios, é necessária uma infraestrutura que entregue um grande desempenho executando análises em tempo real e revelando insights em grandes volumes de dados, principalmente quando falamos sobre Banco de Dados.
A capacidade de coletar, analisar, armazenar e compartilhar dados com facilidade e segurança é essencial, porém, isso requer uma infraestrutura atualizada e flexível.
Dados do IDC Brasil, indicam que a maior parte das empresas brasileiras não está com a infraestrutura de TI preparada para a onda de digitalização.
Popularização dos modelos DevOps
A Transformação digital e a popularização dos modelos DevOps* (Junção das palavras “desenvolvimento e “operações”), têm tirado o sono de muitos líderes de TI em função da necessidade de simplificar o acesso e implementação a novas aplicações, manusear grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, além de produzir insights cada vez mais rápidos.
A adoção de aplicações de ponta baseadas em tecnologias de bancos de dados modernos, como MongoDB, MariaDB, EDB Postgres, NEO4J, e aplicações analíticas, como Hortonworks, tem cada vez mais espaço na agenda dos CIOs para solucionar os desafios de Big Data.
Diferente dos bancos de dados tradicionais, a gestão moderna de dados com alto desempenho e modelagem preditiva consegue produzir vantagens competitivas em tempo real.
Por outro lado, o desempenho destes bancos de dados depende do mecanismo do qual são executados. É essencial ter uma infraestrutura de alta performance, aberta, robusta e disponível que seja otimizada para operar grandes volumes de dados.
Estas aplicações modernas precisam de alta capacidade de computação, flexível, escalável, com capacidade de armazenamento e largura de banda, além de facilidade de uso do mundo DevOps.
Impossível trabalhar apenas um Banco de Dados
É cada vez mais desafiador trabalhar com um único banco de dados para atender a todas as necessidades de negócios. Desta forma, novos bancos de dados que possuem características específicas para determinados workloads têm se tornado populares.
Este aumento exponencial no volume de dados de diversas naturezas e formatos, combinado ao uso crescente de ferramentas de inteligência artificial, vão exigir a tecnologia certa para agilizar o gerenciamento dessas informações.
Confira alguns exemplos:
Processamento gráfico em tempo real, altamente escalável com insights em tempo real sobre seus dados. O mapeamento de relacionamentos entre pontos de dados oferece uma plataforma escalável para desenvolver aplicativos inteligentes;
Solução código aberto que modela dados na forma de documentos flexíveis, acelerando o desenvolvimento de novas aplicações com base nessas informações;
Que gerencia e armazena dados em um banco de dados relacional de objeto feito de código aberto;
Combina banco de dados e hardware que permite quebrar as barreiras entre GPUs e CPUs usando, por exemplo, a tecnologia Nvidia Nvlink.
E na sua empresa? Como está o gerenciamento do banco de dados?
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