Estrategias Rentables para el Análisis de Datos en la Nube

A medida que las organizaciones trasladan sus tareas de análisis de datos a bases de datos en la nube, se vuelve crucial encontrar formas de recortar costos sin sacrificar el rendimiento. Al ejecutar consultas en la nube, los costos pueden venir del tiempo que tarda la consulta o la cantidad de datos que procesa. Es importante destacar que las consultas analíticas pueden estar limitadas por la potencia de cómputo o la cantidad de datos leídos, y cada tipo de consulta tiende a ser más barato bajo diferentes planes de precios. Esto abre la oportunidad de crear planes de ejecución más asequibles que se ajusten dentro de ciertos límites de tiempo.

Usando varias estrategias, es posible reducir costos para cargas de trabajo en la nube hasta un 56%. Para consultas individuales, los ahorros pueden llegar hasta el 90%. Los diferentes esquemas de precios que usan los proveedores de servicios en la nube también pueden influir en los ahorros generales. Las simulaciones muestran que incluso si los precios cambian, usar múltiples servicios en la nube aún puede generar ahorros significativos.

#Por Qué Importa el Costo

Cuando las empresas trasladan su análisis de datos a servicios en la nube, los ahorros financieros se vuelven tan importantes como asegurarse de que las consultas se ejecuten rápido. Incluso pequeños ahorros en un trabajo pueden sumar con el tiempo, especialmente si las tareas se ejecutan con frecuencia. Por ejemplo, ahorrar $140 en una tarea de análisis diaria que se ejecuta dos veces al día puede llevar a ahorros anuales de $100,000. Muchas empresas tienen varios procesos así que pueden incluir tareas como actualizar paneles o gestionar flujos de datos.

Aunque los proveedores de nube ofrecen herramientas para mejorar la eficiencia de bases de datos, hay poco disponible para reducir costos directamente. Como resultado, muchas organizaciones recurren a consultores especializados para ayudar a optimizar sus configuraciones de bases de datos y ahorrar dinero.

#Lo Básico de las Cargas de Trabajo en la Nube

En la nube, las bases de datos ofrecen diferentes opciones de precios. Los dos modelos principales son pagar por cómputo, donde se factura por el tiempo de cómputo, y pagar por byte, donde los costos se basan en la cantidad de datos procesados. Dependiendo de si una consulta se trata más de la potencia de la CPU o de leer datos, será más barata bajo una de estas dos estructuras de precios.

Las consultas se grafican mostrando la relación entre el tiempo de ejecución y el volumen de datos, ayudando a identificar el mejor modelo de precios para consultas específicas. Por ejemplo, una consulta que se ejecuta rápido y procesa una gran cantidad de datos puede ser más rentable en un modelo de pagar por cómputo, mientras que una consulta más lenta que trabaja con menos datos podría estar más adecuada para un esquema de pagar por byte.

#Limitaciones de Tiempo

Todas las tareas vienen con algunas expectativas de tiempo. Por ejemplo, un usuario que ejecuta un informe nocturno que normalmente termina a las 2 AM puede estar bien si se tarda hasta las 8 AM para ahorrar costos. Esto lleva a desarrollar estrategias para ahorrar dinero mientras se asegura que el trabajo se complete dentro de límites de tiempo aceptables.

#Estrategias para Ahorrar Dinero

Para aprovechar el potencial de ahorro de costos en bases de datos en la nube sin requerir cambios importantes en las configuraciones de los usuarios existentes, los investigadores han desarrollado dos estrategias clave:

1. Estrategia Inter-Consulta: Este método examina un conjunto de consultas y determina qué bases de datos deberían procesar cada consulta según sus costos asociados y límites de tiempo.

2. Estrategia Intra-Consulta: Este método se enfoca en una sola consulta. Descompone la consulta en subconsultas e identifica cómo distribuirlas a través de diferentes bases de datos en la nube para ahorrar dinero mientras se cumplen los objetivos de tiempo.

La elección de qué estrategia usar dependerá de la carga de trabajo específica. Por ejemplo, un conjunto de consultas que son particularmente caras puede beneficiarse más de la estrategia Intra-Consulta. Sin embargo, ambas estrategias requieren transferencia de datos y compatibilidad de la sintaxis SQL entre plataformas en la nube.

#Implementación de Estrategias

Para hacer que estas estrategias sean prácticas, se puede desarrollar un middleware que actúe como un puente entre los usuarios y la nube. Este sistema tomaría una carga de trabajo y sus requisitos de tiempo, aplicaría las estrategias inter-consulta e intra-consulta, movería los datos según fuera necesario, y luego proporcionaría planes de ejecución eficientes en costos.

Probar con diferentes configuraciones de precios en la nube revela oportunidades sustanciales de ahorro. Por ejemplo, en un caso, se ejecutó un plan inter-consulta que resultó en ahorros de más del 57% en comparación con los costos originales mientras se cumplía con la limitación de tiempo.

#Analizando Costos

Al ejecutar consultas, entran en juego varios costos:

1. Costos de Almacenamiento: Mantener datos en almacenamiento en la nube (como AWS S3) incurre en tarifas mensuales.

2. Costos de Transferencia de Datos: Mover datos puede acarrear cargos adicionales, con tarifas significativas asociadas con mover grandes volúmenes de datos entre nubes.

3. Costos de Ejecución: Consultar los datos también puede cobrarse según el método de consulta: ya sea por byte procesado o por unidad de cómputo utilizada.

Para entender mejor estos costos, es crucial analizar cómo interactuarán diferentes consultas con las bases de datos y cómo se verán los gastos globales.

#Desafíos en la Reducción de Costos

Encontrar formas de mover consultas limitadas por CPU o IO a bases de datos que ofrezcan modelos de precios más favorables puede llevar a ahorros significativos. Sin embargo, estimar el costo de las consultas de manera precisa sigue siendo un desafío. Esto puede depender de una variedad de factores únicos para los datos y las cargas de trabajo que se estén procesando.

#Declaración del Problema y Enfoque

El objetivo principal de esta investigación es encontrar formas de ejecutar conjuntos de consultas de manera más rentable teniendo en cuenta los límites de tiempo. Esto incluye desarrollar los planes inter-consulta e intra-consulta mencionados anteriormente para optimizar los ahorros.

#Evaluando Estrategias

Las estrategias propuestas se evalúan utilizando servicios comunes en la nube. Para diferentes cargas de trabajo, el sistema puede demostrar cuánto dinero se puede ahorrar mientras aún se logran los tiempos requeridos. Los resultados de estas evaluaciones muestran que a menudo se pueden realizar ahorros significativos en varios escenarios.

#El Futuro de las Cargas de Trabajo en la Nube

El panorama de la computación en la nube sigue evolucionando, y entender las complejidades de la gestión de costos es vital. Las empresas no solo deberían centrarse en optimizaciones de tiempo, sino también incorporar medidas de ahorro de costos en sus procesos de toma de decisiones.

Al aprovechar diferentes modelos de precios y entender el comportamiento de las cargas de trabajo analíticas, las organizaciones pueden mejorar su análisis en la nube mientras reducen sus costos generales.

#Conclusión

A medida que las empresas se mueven cada vez más hacia soluciones en la nube para análisis de datos, entender los modelos de precios y cómo explotarlos mejor es crucial. Al desarrollar estrategias que aborden tanto el costo como el tiempo de ejecución, se pueden lograr ahorros significativos. Este enfoque fomenta más competencia entre los proveedores de nube, lo que potencialmente podría bajar los precios y beneficiar a los usuarios a largo plazo.

Las inversiones en análisis en la nube deberían considerar tanto los costos inmediatos como las oportunidades de ahorro a largo plazo, llevando a una mejor gestión de recursos y mayor eficiencia en el manejo de cargas de trabajo de datos.