La computación en memoria es una de las tecnologías más comentadas en la actualidad. Pero cómo funciona el software, cómo puede beneficiar a las empresas y a sus procesos, es una historia completamente diferente que debe ser contada.

A nivel básico, la computación en memoria reemplaza las tablas de datos basadas en discos más lentas y en su lugar utiliza la memoria de acceso aleatorio (RAM) de una computadora o un grupo de recursos informáticos en la nube, ofreciendo importantes beneficios en velocidad y costos.

Al combinar el software ERP con la memoria en tiempo real, se preservan las características tradicionales de la base de datos, como la atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad (ACID) que garantizan la integridad de las transacciones. A diferencia de las aplicaciones puramente en memoria, el ERP con memoria en tiempo real puede incluir un enfoque híbrido, con una base de datos tanto en memoria como en disco. Esto ayuda a mantener las reservas de RAM al permitir que una aplicación decida qué partes de los datos transaccionales se basan en disco y cuáles deben estar en memoria.

Cuando decidas adoptar la memoria en tiempo real como parte de tu estrategia de ERP, hay tres preguntas principales que debes hacer primero:

1. ¿Cuáles son los impulsores para adoptar la memoria en tiempo real?

Los incentivos que impulsan a una empresa a adoptar la computación en memoria son claros. Algunas grandes empresas pueden estar aprovechando los grandes volúmenes de datos de las redes sociales y otras fuentes en línea para obtener información de un conjunto de datos en memoria. Pero para muchas empresas industriales, el caso más convincente para la tecnología en memoria puede surgir de la necesidad de los altos directivos de ver los datos agregados de la empresa en tiempo real.

La computación en memoria también puede ser una forma en que un proveedor de ERP aborde problemas subyacentes en la arquitectura de una aplicación. Si la arquitectura original del software empresarial era demasiado compleja, la aplicación puede tener que buscar en más de una docena de ubicaciones en una base de datos relacional para satisfacer una sola consulta. Es posible simplificar este modelo complicado y acelerar las consultas al pasar completamente del almacenamiento de datos basado en disco a la memoria en tiempo real. Sin embargo, un departamento de TI puede encontrar que ejecutar la totalidad de una aplicación en memoria puede no resultar económicamente atractivo. Aunque el costo de la RAM o la memoria flash ha estado disminuyendo, aún cuesta entre $20,000 y $40,000 por un clúster de 1TB de RAM. Por razones de escalabilidad y costos, puede ser prudente que las empresas sean selectivas en cuanto a qué partes de la base de datos se ejecutan en memoria. Además, las aplicaciones de ERP que se ejecutan completamente en memoria tienden a requerir que las empresas de usuarios finales cuenten con experiencia técnica familiarizada con esta tecnología tan específica.

2. ¿Cómo optimizará la velocidad de las consultas e informes?

El principal beneficio es la mejora de la velocidad de procesamiento. Los datos almacenados en memoria se pueden acceder cientos de veces más rápido que en un disco duro, lo cual es importante para las empresas que manejan conjuntos de datos más grandes y tablas no indexadas que deben ser accedidas de inmediato.

Dentro del ERP, esta velocidad es particularmente útil cuando las empresas realizan consultas ad hoc, por ejemplo, para identificar pedidos de clientes que cumplan con criterios específicos o determinar qué proyectos de clientes consumen una parte común. El software empresarial que se ejecuta con almacenamiento basado en disco tradicional tiende a ralentizarse si la base de datos que ejecuta transacciones comerciales en tiempo real también responde a consultas regulares de los sistemas de inteligencia empresarial.

Pero una aplicación en memoria debería ser, en cierto sentido, una solución híbrida entre la RAM y el almacenamiento basado en disco. En teoría, un sistema de computación puramente en memoria no requeriría espacio en disco. Pero esto es impráctico, ya que las aplicaciones empresariales modernas pueden almacenar tanto datos estructurados como no estructurados, como fotos, dibujos técnicos, videos y otros materiales que no se utilizan con fines analíticos, pero que consumirían una gran cantidad de memoria. El beneficio de mover imágenes, por ejemplo, fotos que un ingeniero de una empresa de servicios públicos eléctricos puede tomar de medidores, en memoria sería mínimo y el costo sería alto. Estos datos no se consultan, no generan visualizaciones ni inteligencia empresarial y consumirían recursos de memoria sustanciales. Un modelo híbrido que contenga una base de datos tradicional y en memoria que trabajen en sincronía permite al usuario final mantener toda o parte de la base de datos en memoria, de modo que las columnas y tablas que se consultan con frecuencia por las herramientas de análisis empresarial o que se referencian en consultas ad hoc se puedan acceder casi al instante. Mientras tanto, los datos que no necesitan ser accedidos con tanta frecuencia se almacenan en un disco físico, lo que permite a las empresas acceder a información importante en tiempo real aprovechando al máximo sus sistemas de TI actuales.

3. ¿Dónde debería implementar la computación en memoria?

El costo de la RAM es una razón por la cual puede ser más deseable simplemente utilizar la memoria en tiempo real para acelerar el procesamiento en partes específicas de la base de datos que se consultan con frecuencia. Esto ofrece el mayor beneficio con un costo mínimo adicional de RAM. En lugar de mantener toda la base de datos de una aplicación en memoria, la mayoría de las empresas pueden preferir confiar en una base de datos almacenada en servidores tradicionales o clústeres de servidores en las instalaciones o en la nube, manteniendo solo los datos de alto tráfico en memoria.

Determinar qué secciones o cuánto de una base de datos de ERP se debe ejecutar en memoria dependerá del caso de uso, pero hay tres áreas principales en las que la computación en memoria puede ayudar a optimizar:

• Análisis de grandes conjuntos de datos
• Transmisión en tiempo real de datos, ya sea que se trate de grandes volúmenes de datos que residen fuera de un sistema de transacciones o datos dentro de tu ERP, requiere enormes recursos informáticos. Si esta información en un almacén de datos tradicional es antigua y menos útil, las consultas continuas en la base de datos transaccional podrían generar problemas de rendimiento. Incluso los procesos tradicionales de inteligencia empresarial en industrias que pueden beneficiarse de análisis en tiempo real o predictivos requieren datos de transmisión en tiempo real en lugar de actualizaciones periódicas, lo que hace que la memoria en tiempo real sea una opción atractiva.

La computación en memoria está revolucionando la forma en que las empresas manejan y procesan sus datos. Al adoptar esta tecnología, las empresas pueden obtener beneficios significativos en términos de velocidad y eficiencia, lo que les permite tomar decisiones más informadas y mejorar su rendimiento empresarial en general.