Adoção de memória persistente pode mudar forma como empresas lidam com analytics avançado

Segundo o levantamento do IDC, esta é a quantidade de dados que existirá no mundo em 2025. Estamos falando de dados gerados por milhões de dispositivos, do smartphone em meu bolso e do PC no escritório da minha casa até a fábrica do bairro que está usando ferramentas de IoT e automação. Enquanto muitas empresas já estão acessando o valor de seus dados por meio de analytics avançados, outras ainda têm dificuldade de encontrar a viabilidade econômica para tal.
Comparativamente, é a diferença entre ir até a sua mesa buscar uma informação ou ter de viajar de uma cidade a outra – ou quem sabe até mesmo até Marte – apenas para obtê-la. Essa distância ilustra o abismo de latência entre memória e armazenamento presente em muitas arquiteturas de software e hardware existentes hoje. Conforme os grupos de dados usados para analytics seguem aumentando de tamanho, os limites da capacidade da memória Dram ficam cada vez mais aparentes.
Por essa razão, manter os dados mais importantes – ou hot data – o mais próximo possível da CPU está ficando cada vez mais difícil. Nos últimos 15 anos, arquitetos de software e hardware tiveram que fazer escolhas difíceis como deixar todos os dados armazenados em SSDs, que são lentos, ou pagar pelo alto custo do armazenamento em Dram, e esse tipo de decisão ainda é parte da rotina de trabalho desses profissionais. Então, como as empresas podem fechar a lacuna entre SSDs e Dram, ao mesmo tempo em que reduzem a distância entre os locais de armazenamento dos dados e sua disponibilidade para data analytics?
Por meio das memórias persistentes, que oferecem um novo segmento de dados quentes que fica entre Dram e os SSDs e que dá às empresas a opção de desenvolver aplicações de memória ou de armazenamento com duas camadas. Ainda que não seja um conceito inédito, a nova camada de memória persistente combinada a capacidades de memória e armazenamento permite escolher a ferramenta certa para cada carga de trabalho. Como resultado, há a redução dos tempos de espera e o uso mais eficiente dos recursos de computação, permitindo a economia de custos e aumentos consideráveis de desempenho, ajudando as empresas a obterem melhores resultados enquanto colocam mais ferramentas em seus conjuntos de apoio à transformação digital. As empresas também irão se beneficiar das inovações e descobertas do ecossistema de softwares durante a sua evolução.
Aplicações para analytics avançado e memória persistente
A memória persistente é muito útil para as empresas que querem fazer mais com seus dados e que desejam extrair insights adicionais a um custo acessível para uma tomada de decisão mais rápida. Os benefícios do uso da memória persistente são ainda maiores para as indústrias que estão em pleno processo de transformação digital, como serviços financeiros e varejo, onde analytics em tempo real são essenciais.
No caso das empresas da área financeira, por exemplo, as cargas de trabalho de analytics em tempo real podem incluir a detecção imediata de fraudes de cartão de crédito ou trading financeiro de baixa latência. Já no caso das varejistas online, é possível acelerar decisões e ajustar as estratégias da cadeia de suprimentos quando há uma procura muito grande por um produto específico, gerando imediatamente novas recomendações aos clientes, moldando e guiando suas experiências de compras.
Para dar outro exemplo prático, o uso de memória persistente também pode acelerar as recomendações dos três próximos vídeos para usuários do TikTok e do YouTube, mantendo o engajamento por mais tempo. Analytics em tempo real permitem que as empresas interajam com seus usuários finais de forma instantânea, aprimorando suas experiências e possibilitando melhores taxas de retorno. É preciso deixar claro que analytics em tempo real também é possível sem o uso de memória persistente, mas o custo de manutenção de um mesmo nível de desempenho e latência seria bastante alto, reduzindo o retorno do investimento.
Em prol da memória persistente
Para quem busca soluções prontas para uso sem alterações de aplicativo, a forma mais fácil de adotar a memória persistente é utilizá-la no Modo de Memória. Assim, é possível obter grande capacidade de memória de forma mais acessível com desempenho próximo ao da Dram, dependendo da carga de trabalho. No Modo de Memória, o controlador de memória da CPU enxerga toda a capacidade de memória persistente como memória volátil do sistema (sem persistência), enquanto usa a Dram como cache.
Muitas marcas de software ou dispositivos de banco de dados e analytics, incluindo SAP Hana, Oracle Exadata, Aerospike, Kx, Redis e Apache Spark, agora ativam e lançam novas versões incluindo todos os recursos tanto do posicionamento de dados quanto os benefícios da memória persistente. Uma variedade de aplicativos, juntamente com o sistema operacional e o monitor de máquinas virtuais prontos para memória persistente, estão disponíveis no ecossistema e podem ser implantados pelo fornecedor que o cliente escolher.
Toda uma nova categoria de software que elimina a necessidade de se modificar aplicativos individuais para obter todos os recursos da memória persistente também está surgindo no mercado. Como exemplos, temos Formulus Black FORSA, Memverge Memory Machine e NetApp Maxdata, que oferecem abordagens verdadeiramente inovadoras para o novo paradigma de dados em camadas que agregam o valor da memória persistente e minimizam a ativação específica do aplicativo.
Para quem busca customização total, os desenvolvedores de software têm opção de utilizar o modelo de linguagem de programação de memória não volátil padrão do setor, com a ajuda de bibliotecas de programação de código aberto, como o PMDK.
Memória persistente: a arte das possibilidades
Como já comentei, vivemos em uma era totalmente diferente. Nunca foi tão importante analisar dados em tempo real. Com a ajuda da memória persistente, as empresas podem tomar decisões mais estratégicas, oferecer apoiar maior às suas forças de trabalho remotas e melhorar as experiências dos usuários finais.
Fiquei impressionado com os casos de uso e a inovação que vimos nos clientes Intel que adotaram memória persistente apenas nos últimos seis meses. Olhando para o futuro, é empolgante pensar nas possibilidades proporcionadas pela memória persistente e pelo ecossistema que evoluiu tanto para suportá-la, dando vida a ideias, sonhos e conceitos – tornando o impossível, possível.
Por André Ribeiro, Diretor de Novos Negócios da Intel Brasil