Guía de almacenamiento por niveles: Tipos de niveles y soluciones

Hoy en día, las organizaciones tienen que utilizar el almacenamiento de forma racional, ya que grandes cantidades de datos pueden aumentar los costes de almacenamiento y provocar la proliferación de datos. Los soportes de almacenamiento de datos difieren en cuanto a coste, velocidad de escritura/lectura, etc., y los distintos tipos de datos deben almacenarse en los soportes más eficientes para ahorrar costes y recursos.

Por ejemplo, almacenar backups en dispositivos SSD (unidades de estado sólido) de alta velocidad es innecesariamente costoso, ya que la alta velocidad de los SSD no es necesaria para este tipo de datos secundarios. Por el contrario, almacenar máquinas virtuales (VM) de producción en discos duros (HDD) con bajas RPM (revoluciones por minuto) puede resultar económico, pero no cumplirá los requisitos de rendimiento de los sistemas primarios.

Por esta razón, los tipos de almacenamiento deben categorizarse para utilizar cada tipo de almacenamiento para almacenar los datos apropiados utilizando el almacenamiento por niveles.

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¿Qué es el almacenamiento por niveles?

El almacenamiento por niveles es una estrategia de gestión del almacenamiento de datos que se utiliza para optimizar el rendimiento y la rentabilidad de un sistema de almacenamiento clasificando los datos en diferentes niveles en función de sus características y patrones de acceso. El objetivo principal del almacenamiento por niveles es garantizar que los datos críticos y de acceso más frecuente se almacenen en soportes de almacenamiento de alto rendimiento, mientras que los datos de acceso menos frecuente o menos críticos se almacenan en soportes de menor coste.

Este enfoque permite a las organizaciones almacenar sus datos en varios tipos de soportes de almacenamiento, como unidades de estado sólido (SSD) rápidas y caras o discos duros (HDD) más lentos pero rentables, en función del valor de los datos y de los patrones de uso.

El almacenamiento por niveles comienza con la clasificación de los datos en distintas categorías o niveles en función de criterios como la frecuencia de acceso, la importancia y los requisitos de rendimiento. Esta clasificación puede cambiar con el tiempo si el proceso de trabajo así lo requiere. El número y los tipos de niveles de almacenamiento pueden variar -de 3 a 7- en función de la infraestructura de almacenamiento.

Una arquitectura de almacenamiento por niveles ayuda a las organizaciones a reducir los costes de almacenamiento asignando los recursos de almacenamiento de alto coste sólo a los datos que lo requieren. Esto garantiza que no se malgasten recursos costosos en datos que no se benefician de ellos. Al colocar los datos calientes (a los que se accede con frecuencia) en soportes de almacenamiento de alto rendimiento y los datos fríos (a los que se accede con menos frecuencia) en soportes de menor rendimiento, el almacenamiento por niveles optimiza el rendimiento general del sistema.

Clases de datos para almacenamiento por niveles

Las clases de datos en una arquitectura de almacenamiento por niveles se refieren a la categorización o clasificación de datos basada en atributos o características específicas. Estas clases crean una jerarquía de datos y ayudan a determinar dónde deben almacenarse los datos dentro de un sistema de almacenamiento por niveles. Este enfoque garantiza que los datos se coloquen en el nivel de almacenamiento más adecuado para equilibrar rendimiento, coste y accesibilidad. Las especificidades de las clases de datos pueden variar en función de las necesidades de la organización y la infraestructura de almacenamiento. Los atributos comunes utilizados para la clasificación de datos son:

• Frecuencia de acceso. Uno de los principales criterios para clasificar los datos es la frecuencia con que acceden a ellos los usuarios y las aplicaciones. Los datos que se utilizan de forma regular y activa (datos calientes) deben almacenarse en niveles de almacenamiento de alto rendimiento, como unidades SSD o NVMe, para garantizar tiempos de acceso rápidos. En cambio, los datos a los que se accede con poca frecuencia (datos fríos) pueden colocarse en niveles de almacenamiento de menor coste, como discos duros o almacenamiento en la nube.
• Criticidad o importancia. Algunos datos son más importantes que otros para las operaciones o los requisitos de cumplimiento de una organización. Puede ser necesario almacenar los datos críticos en niveles de almacenamiento más fiables y resilientes, como RAID (matriz redundante de discos independientes) o almacenamiento en la nube con redundancia, para minimizar el riesgo de pérdida de datos.
• Tipo de datos. Los distintos tipos de datos, como archivos de bases de datos, contenidos multimedia, registros de aplicaciones o documentos de archivo, pueden tener requisitos de almacenamiento diferentes. Por ejemplo, los archivos multimedia pueden requerir un alto rendimiento y capacidad, mientras que los registros pueden guardarse en un almacenamiento más lento siempre que se conserven por motivos de cumplimiento de normativas.
• Periodo de conservación. Es posible que los datos con requisitos específicos de conservación o cumplimiento deban almacenarse en niveles que puedan garantizar la integridad y disponibilidad de los datos durante el tiempo requerido. Los datos de cumplimiento de normativas suelen requerir una conservación a largo plazo y, por tanto, pueden almacenarse en niveles de almacenamiento más fiables.
• Tamaño. Los objetos de datos de gran tamaño pueden beneficiarse del almacenamiento en niveles optimizados en cuanto a capacidad, mientras que los datos pequeños a los que se accede con frecuencia pueden requerir un almacenamiento con baja latencia y alto rendimiento de E/S.
• Ciclo de vida de los datos. Los datos pasan por varias etapas en su ciclo de vida, desde su creación y uso activo hasta su archivo o eliminación. Las clases de datos deben tener en cuenta estas etapas y mover los datos entre niveles según sea necesario. Por ejemplo, los datos recién creados pueden empezar en un nivel de alto rendimiento y pasar gradualmente a niveles de menor coste a medida que se vuelven menos activos.
• Sensibilidad a los costes. Las organizaciones suelen tener limitaciones presupuestarias. Las clases de datos pueden ayudar a alinear los costes de almacenamiento de datos con las consideraciones presupuestarias, garantizando que los recursos de almacenamiento más caros se reservan para los datos que justifican el coste.
• Requisitos del usuario o de la aplicación. Los distintos usuarios o aplicaciones pueden tener necesidades de almacenamiento específicas. Las clases de datos pueden tener en cuenta estos requisitos para garantizar que cada grupo reciba el rendimiento y la capacidad de almacenamiento necesarios.

Una vez clasificados los datos en estas clases, se utilizan políticas y algoritmos para gestionar la ubicación y el movimiento de los datos dentro de la infraestructura de almacenamiento por niveles. De este modo se garantiza la optimización continua del rendimiento y la rentabilidad de los datos, al tiempo que se satisfacen las necesidades organizativas y los patrones de acceso.

Clasificación con almacenamiento en caliente, templado y frío

El tipo común de clasificación de datos en los sistemas de almacenamiento por niveles consiste en clasificar los datos como de misión crítica, calientes, templados y fríos. Estas clases ayudan a determinar cómo se almacenan, gestionan y acceden a los datos dentro de la infraestructura de almacenamiento. En este caso, las clases de datos utilizadas en las estrategias de almacenamiento por niveles incluyen:

• Datos de misión crítica. Esta clase de datos se refiere a los datos que son absolutamente esenciales para las operaciones básicas de una organización. Los datos de misión crítica requieren el máximo nivel de rendimiento, fiabilidad y disponibilidad. Suele almacenarse en los medios de almacenamiento más resistentes y de mayor rendimiento disponibles, como matrices SSD redundantes o sistemas de almacenamiento tolerantes a fallos.
• Datos calientes. Los datos calientes son aquellos a los que se accede de forma activa y frecuente. Estos datos suelen ser de gran importancia para la organización y requieren tiempos de respuesta rápidos y un almacenamiento de alto rendimiento. Los datos calientes suelen almacenarse en los medios de almacenamiento de mayor nivel, como unidades de estado sólido (SSD) o unidades NVMe, para garantizar una baja latencia y un acceso rápido.
• Datos calientes. Los datos en caliente representan datos a los que se accede con menos frecuencia que a los datos en caliente, pero que se siguen utilizando activamente. Esta clase de datos suele residir en un nivel inferior a los datos calientes en términos de rendimiento, como las unidades de disco duro (HDD) de alto rendimiento o las soluciones de almacenamiento híbridas. Aunque los datos calientes no requieran el almacenamiento más rápido, deben estar disponibles para un acceso eficaz.
• Datos fríos. Los datos fríos incluyen datos a los que rara vez se accede, históricos o archivados. Estos datos suelen considerarse menos críticos y se almacenan en niveles de almacenamiento de menor coste, que pueden ser discos duros tradicionales y más lentos, o incluso opciones de almacenamiento de archivo como cintas o almacenamiento en frío basado en la nube. En el caso de los datos fríos, se hace hincapié en la conservación a largo plazo y el ahorro de costes.

El número de clases de datos puede depender del número de niveles de almacenamiento en el modelo de clasificación del almacenamiento. Las organizaciones pueden clasificar los datos de forma más compleja utilizando las siguientes clases de datos, además de las clases explicadas anteriormente:

• Backups y recuperación ante desastres de datos. Los datos utilizados para hacer backups y con fines de recuperación ante desastres suelen clasificarse por separado. Estas clases de datos se centran en garantizar que los datos puedan restaurarse de forma fiable y rápida en caso de pérdida de datos o fallo del sistema. Los datos de backup pueden almacenarse en sistemas basados en disco, mientras que las copias de retención a largo plazo podrían almacenarse en cinta o en la nube.
• Datos de conformidad. Los datos que deben cumplir requisitos normativos, como los registros financieros o los datos sanitarios, pueden tener necesidades específicas de almacenamiento. Las clases de datos de conformidad garantizan que estos datos se almacenan de forma segura, con funciones como el cifrado y estrictos controles de acceso, y se conservan durante el tiempo requerido.
• Datos del usuario o del departamento. Algunas organizaciones clasifican los datos en función de su origen, como los datos generados por departamentos o usuarios específicos. Este enfoque puede ayudar a asignar los recursos de almacenamiento en función de las necesidades de las distintas unidades organizativas.
• Datos temporales o de caché. Las clases de datos temporales o en caché pueden incluir datos de corta duración que pueden almacenarse en niveles de almacenamiento de alta velocidad para un acceso rápido, con el entendimiento de que pueden descartarse o sustituirse cuando ya no se necesiten.
• Migración de datos por niveles. En algunos casos, las clases de datos se utilizan para identificar los datos que se mueven activamente entre los niveles de almacenamiento en función de los patrones de acceso. Por ejemplo, los datos a los que se accede con menos frecuencia pueden migrar a niveles de almacenamiento más fríos o más calientes.

Estas clases de datos pueden servir de guía para que los administradores de almacenamiento y los sistemas automatizados de gestión del almacenamiento tomen decisiones informadas sobre dónde colocar los datos dentro de una infraestructura de almacenamiento por niveles.

Tipos de almacenamiento por niveles

El almacenamiento multinivel hace referencia a una arquitectura de almacenamiento en la que los datos se clasifican en distintos niveles en función de sus requisitos de rendimiento y accesibilidad. Cada nivel representa un nivel específico de rendimiento y coste del almacenamiento. El objetivo es garantizar que los datos se almacenan en el nivel más adecuado para optimizar tanto el rendimiento como la rentabilidad. A continuación, puede ver los niveles de almacenamiento más comunes, empezando por el nivel 0:

• El nivel 0 representa el nivel de almacenamiento de mayor rendimiento en un sistema de almacenamiento de varios niveles. A menudo se compone de los medios de almacenamiento más rápidos y caros disponibles, como las unidades de estado sólido (SSD) de nivel empresarial o las SSD NVMe (Non-Volatile Memory Express). Los datos almacenados en el nivel 0 suelen ser de misión crítica y requieren una latencia extremadamente baja, un alto rendimiento de E/S y un acceso rápido a los datos. Se utiliza para aplicaciones y datos que exigen los más altos niveles de rendimiento.
• El nivel 1 es el siguiente en términos de rendimiento y coste. Suele consistir en unidades de disco duro (HDD) de alto rendimiento, matrices de almacenamiento híbridas (que combinan SSD y HDD) o SSD más rápidas, que no son tan costosas como las del nivel 0. Los datos del nivel 1 son importantes, pero puede que no requieran el almacenamiento más rápido disponible. Este nivel es adecuado para aplicaciones y datos que necesitan un buen rendimiento pero pueden tolerar una latencia ligeramente superior en comparación con los datos de nivel 0.
• El nivel 2 representa un nivel de almacenamiento de menor coste con un rendimiento algo inferior en comparación con el nivel 1. A menudo incluye discos duros tradicionales o soluciones de almacenamiento en la nube. Los datos del nivel 2 suelen ser de acceso menos frecuente o menos críticos para las operaciones en tiempo real. Este nivel es adecuado para datos de archivo, backups y datos que pueden tolerar tiempos de acceso más largos.
• El nivel 3 es el nivel de almacenamiento de menor coste en un sistema de almacenamiento de varios niveles. Suele incluir soluciones de almacenamiento de archivos, como bibliotecas de cintas y almacenamiento en frío basado en la nube. Rara vez se accede a los datos del nivel 3, que se conservan principalmente con fines de cumplimiento de normativas, reglamentarios o de archivo a largo plazo. Ofrece el menor rendimiento pero el almacenamiento más rentable.

Algunas organizaciones que utilizan principalmente almacenamiento en la nube local dedican niveles especiales adicionales para el almacenamiento en la nube pública y para hacer backup de:

• Nube por niveles. En algunas arquitecturas de almacenamiento por niveles, se utiliza un nivel de nube independiente para almacenar datos en un servicio de almacenamiento en la nube como Amazon S3 o Azure Blob Storage. Esto permite a las empresas aprovechar las ventajas de un almacenamiento en la nube escalable y rentable para datos que no encajan perfectamente en los niveles locales. Se puede acceder a los datos en el nivel de nube a través de Internet cuando sea necesario.
• Backup de niveles. Aunque no siempre se considera un nivel de almacenamiento primario, el almacenamiento de backups es una parte fundamental de la jerarquía de almacenamiento. Los datos de backup se almacenan en sistemas basados en disco o en bibliotecas de cintas, en función de la estrategia de backup de la organización. Se centra en la protección de datos y la recuperación rápida en caso de pérdida de datos o catástrofes.

¿Cuántos niveles suelen utilizar las organizaciones?

El número de niveles utilizados por las organizaciones en sus arquitecturas de almacenamiento puede variar mucho en función de sus necesidades específicas, las limitaciones presupuestarias y la complejidad de sus requisitos de gestión de datos. Sin embargo, en la práctica, muchas organizaciones suelen implantar una jerarquía de almacenamiento de tres niveles como punto de partida (nivel 0, nivel 1, nivel 2).

Muchas organizaciones empiezan con estos tres niveles como base y luego personalizan su infraestructura de almacenamiento para satisfacer sus necesidades específicas. Pueden añadir niveles adicionales o adoptar clases de almacenamiento especializadas a medida que evolucionan sus requisitos de datos. Por ejemplo:

• Algunas organizaciones podrían añadir un nivel 4 o 5 para el almacenamiento de archivos profundos a largo plazo, lo que podría implicar tecnologías como bibliotecas de cintas o almacenamiento en la nube de muy bajo coste.
• Otros pueden implementar un Cloud Tier para hacer backups externos y recuperación ante desastres, utilizando servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3 o Azure Blob Storage.
• Las estrategias de nube híbrida también pueden introducir más niveles, incluidos los basados en la nube, para los datos que deben moverse sin problemas entre el almacenamiento en la nube y el local.

La clave está en diseñar una arquitectura de almacenamiento que se ajuste a los patrones de acceso a los datos de la organización, los requisitos de rendimiento y las consideraciones presupuestarias. También es importante aplicar políticas eficaces de gestión de datos y almacenamiento por niveles para garantizar que los datos se almacenan en el nivel adecuado en función de las necesidades cambiantes de estos datos a lo largo del tiempo. A medida que las tecnologías de almacenamiento de datos siguen evolucionando, las organizaciones pueden ajustar sus estrategias de almacenamiento por niveles para aprovechar las nuevas innovaciones y las soluciones rentables.

Estos niveles de almacenamiento habituales pueden resumirse en una tabla con breves explicaciones y casos de uso prácticos típicos:

Tenga en cuenta que los nombres y características de los niveles de almacenamiento pueden variar entre organizaciones y proveedores de almacenamiento. La tabla anterior proporciona una visión general de los niveles de almacenamiento más comunes y sus casos de uso típicos, pero las implementaciones específicas pueden diferir en función de las necesidades de la organización y las tecnologías disponibles.

Dónde se utilizan los niveles de almacenamiento

El almacenamiento por niveles es una estrategia de gestión del almacenamiento que puede utilizarse tanto a nivel local (en los propios centros de datos de una organización o en entornos de nube privada) como en la nube pública. Se trata de un enfoque flexible que puede aplicarse a diversas arquitecturas de almacenamiento para optimizar la ubicación de los datos y los patrones de acceso.

Almacenamiento por niveles local

El almacenamiento por niveles se utiliza en los siguientes entornos centrados en la infraestructura local:

• Centros de datos tradicionales. En los centros de datos locales tradicionales, el almacenamiento por niveles se utiliza habitualmente para gestionar los datos almacenados en distintos tipos de medios de almacenamiento, como SSD, HDD y bibliotecas de cintas. Las organizaciones implantan el almacenamiento por niveles para optimizar el rendimiento, el coste y la disponibilidad de los datos dentro de su propia infraestructura.
• Nubes privadas. Muchos entornos de nube privada incorporan el almacenamiento por niveles para gestionar eficazmente los datos en distintos tipos de recursos de almacenamiento. Esto es especialmente importante en las configuraciones de nube privada, donde los recursos deben asignarse dinámicamente para soportar diversas cargas de trabajo.
• Nubes híbridas. En un entorno de nube híbrida, que combina infraestructura local con recursos de nube pública, el almacenamiento por niveles puede utilizarse para optimizar la ubicación de los datos en ambos entornos. Las organizaciones pueden utilizar políticas de almacenamiento por niveles para determinar qué datos deben residir localmente y cuáles deben trasladarse a la nube pública por motivos de rentabilidad o escalabilidad.

Almacenamiento por niveles en la nube pública

En cuanto a la nube pública, el almacenamiento por niveles se utiliza en los siguientes entornos:

• Servicios públicos de almacenamiento en la nube. Los proveedores de nube pública como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP) ofrecen sus propias opciones de almacenamiento por niveles como parte de sus servicios de almacenamiento en la nube. Por ejemplo, AWS ofrece clases de almacenamiento S3 (Standard, Intelligent-Tiering, Glacier, etc.), cada una adaptada a diferentes requisitos de rendimiento y coste.
• Almacenamiento de objetos. Los servicios de almacenamiento de objetos en la nube pública suelen ser compatibles con el almacenamiento por niveles para permitir a los clientes elegir la clase de almacenamiento más adecuada para sus datos. Esto es beneficioso para optimizar costes y tiempos de acceso.

Almacenamiento por niveles automatizado

El almacenamiento por niveles automatizado y la optimización del almacenamiento por niveles son técnicas utilizadas en la gestión moderna del almacenamiento de datos para garantizar que los datos se colocan en el nivel de almacenamiento más adecuado de forma eficaz y en el momento adecuado.

Elalmacenamiento por niveles automatizado es una técnica de gestión de datos que consiste en mover los datos de forma automática y dinámica entre distintos niveles de almacenamiento en función de políticas y criterios específicos. Estas políticas suelen ser definidas por los administradores de almacenamiento o establecidas por el software de gestión de almacenamiento inteligente. El objetivo principal del almacenamiento por niveles automatizado es optimizar el uso de los recursos de almacenamiento garantizando que los datos se almacenan en el nivel más adecuado en cada momento.

El almacenamiento por niveles automatizado le permite optimizar dinámicamente su almacenamiento por niveles, supervisando continuamente el uso y el acceso a los datos para determinar las prioridades de los datos y los niveles de almacenamiento por niveles necesarios. Cuando utilizas el almacenamiento automatizado, estableces los umbrales que prefieras y la automatización se encarga del resto.

A medida que el uso de datos alcanza umbrales predefinidos, se reubica en consecuencia. Si aumenta la frecuencia de acceso a los datos, éstos pasan a un nivel de latencia inferior. Cuando los datos no se utilizan, se trasladan a un nivel de menor coste y mayor latencia. Este enfoque optimiza tanto sus costes como su rendimiento con un esfuerzo mínimo y sin necesidad de mantenimiento continuo.

El almacenamiento por niveles automatizado facilita las transferencias de datos basadas en políticas entre niveles de almacenamiento, ajustándose así a las necesidades de rendimiento y capacidad de los usuarios. Esta función funciona eficazmente con su arquitectura de almacenamiento por niveles existente y agiliza la gestión de datos mediante la automatización. El almacenamiento por niveles automatizado mejora la optimización del rendimiento y la rentabilidad gracias al ajuste en tiempo real y al rápido movimiento de datos.

La optimización de los niveles de almacenamiento es un concepto más amplio que engloba diversas estrategias, como elalmacenamiento por niveles automatizado , para garantizar que la infraestructura de almacenamiento de una organización se gestione y utilice de forma eficiente. Aunque el almacenamiento por niveles automatizado es un componente clave de la optimización del almacenamiento por niveles, también pueden intervenir otras técnicas y prácticas recomendadas.

Almacenamiento por niveles frente a caché

El almacenamiento por niveles y el almacenamiento en caché son dos técnicas distintas de almacenamiento y gestión de datos. Los términos almacenamiento por niveles y almacenamiento en caché suelen utilizarse indistintamente por error, pero se refieren a dos técnicas distintas de aceleración del almacenamiento. En ambos casos, los datos a los que se accede con frecuencia o que están calientes se almacenan en soportes de alta velocidad, como flash. Sin embargo, las similitudes terminan ahí.

El caché almacena temporalmente los datos en un medio de alto rendimiento, como la DRAM o la memoria de estado sólido, para aumentar el rendimiento. La caché se sitúa entre la aplicación y el almacenamiento back-end. Los mismos datos también residen en un nivel de almacenamiento inferior, normalmente un disco duro. Los datos se copian en la caché, pero los datos originales permanecen en su ubicación inicial. El almacenamiento en caché es esencialmente una transacción unidireccional y la caché anula los datos después de su uso.

En cambio, el almacenamiento por niveles traslada físicamente los datos entre dispositivos de almacenamiento. Cuando los datos se identifican como calientes, se reubican en un nivel de alta velocidad, con lo que el nivel estándar queda desprovisto de una copia. Cuando los datos se enfrían, vuelven al nivel estándar. El almacenamiento por niveles implica mover los datos en lugar de simplemente copiarlos, tanto del almacenamiento más lento al más rápido como viceversa.

Tanto el almacenamiento por niveles como el almacenamiento en caché mejoran la accesibilidad a los datos, pero difieren en cómo utilizan el almacenamiento para los datos a los que se accede con más frecuencia. El almacenamiento en caché crea copias, mientras que el almacenamiento por niveles identifica los datos y los mueve sin crear copias adicionales.

Así, el almacenamiento por niveles se centra en optimizar la ubicación de los datos a largo plazo en distintos niveles de almacenamiento para lograr un equilibrio entre rendimiento y coste, mientras que el almacenamiento en caché pretende acelerar el acceso a los datos almacenándolos temporalmente en un búfer de alta velocidad a los que se accede con frecuencia. La elección entre almacenamiento por niveles y almacenamiento en caché depende de los requisitos específicos de la aplicación o del sistema de almacenamiento y de la naturaleza de los patrones de acceso a los datos. En algunos casos, las organizaciones pueden utilizar ambas técnicas combinadas para lograr el mejor rendimiento global y la mayor rentabilidad.

Almacenamiento por niveles y gestión jerárquica del almacenamiento

Tanto el almacenamiento por niveles como la gestión jerárquica del almacenamiento son estrategias utilizadas en la gestión del almacenamiento de datos, pero difieren en su granularidad, mecanismos de movimiento de datos y objetivos principales. El almacenamiento por niveles se centra en clasificar los datos en distintos niveles de medios de almacenamiento en función de sus características, mientras que la gestión jerárquica del almacenamiento se centra en migrar de forma transparente archivos u objetos individuales entre el almacenamiento primario y el secundario para mejorar la eficiencia del almacenamiento primario y ahorrar costes.

Ventajas del almacenamiento por niveles

El almacenamiento por niveles ofrece varias ventajas significativas a las organizaciones que buscan optimizar su infraestructura de almacenamiento de datos. Las principales ventajas de implantar el almacenamiento por niveles son:

• Mejora del rendimiento. Al colocar los datos críticos o de acceso frecuente en niveles de almacenamiento de alto rendimiento, como unidades de estado sólido o almacenamiento NVMe, el almacenamiento por niveles puede mejorar significativamente el rendimiento del sistema. Esto se traduce en una latencia reducida y tiempos de acceso a los datos más rápidos para aplicaciones y usuarios, lo que se traduce en una mejora de la productividad y la satisfacción de los usuarios.
• Utilización eficiente de los recursos. El almacenamiento por niveles garantiza que cada nivel de almacenamiento se utilice de forma eficiente, evitando el sobreaprovisionamiento de medios de almacenamiento de alto rendimiento y la infrautilización del almacenamiento de menor coste. Maximiza la rentabilidad de la inversión (ROI) en infraestructuras de almacenamiento.
• Optimización de costes. El almacenamiento por niveles ayuda a las organizaciones a asignar recursos de almacenamiento caros sólo a los datos que requieren un alto rendimiento, mientras que los datos menos críticos o a los que se accede con poca frecuencia pueden almacenarse en niveles de menor coste, como discos duros o almacenamiento en la nube. Esta optimización de costes supone un ahorro potencial en hardware y gastos operativos.
• Carga de trabajo equilibrada. El almacenamiento por niveles puede ayudar a distribuir los datos y las cargas de trabajo entre diferentes niveles, reduciendo la contención por los recursos. Esto es especialmente valioso en entornos con cargas de trabajo mixtas, en los que algunas aplicaciones requieren un alto rendimiento mientras que otras tienen requisitos de almacenamiento menos exigentes.
• Gestión adaptativa de datos. Los patrones de acceso a los datos pueden cambiar con el tiempo. Las soluciones de almacenamiento por niveles analizan continuamente estos patrones y mueven automáticamente los datos entre niveles según sea necesario. Esta adaptabilidad garantiza que los datos permanezcan en el nivel de almacenamiento más adecuado, incluso cuando evolucionan los requisitos de acceso.
• Escalabilidad. A medida que crecen las necesidades de almacenamiento de datos, el almacenamiento por niveles permite a las organizaciones ampliar su infraestructura de almacenamiento de forma eficiente. Se pueden añadir nuevos niveles de almacenamiento o ampliar los existentes según sea necesario para dar cabida a volúmenes de datos y requisitos de rendimiento cada vez mayores.
• Gestión de datos simplificada. Las soluciones de almacenamiento por niveles suelen incluir políticas automatizadas y herramientas de gestión que simplifican las tareas de administración de datos. Esto reduce la carga administrativa asociada a la colocación y migración manual de datos.
• Cumplimiento y retención. Las organizaciones con requisitos normativos o de cumplimiento de normativas se benefician del almacenamiento por niveles al garantizar que los datos se almacenan y conservan de acuerdo con los mandatos legales. Los datos de conformidad pueden gestionarse en niveles de almacenamiento específicos con las políticas de seguridad y conservación necesarias.
• Protección de datos y recuperación ante desastres. Al clasificar los datos en función de su importancia, el almacenamiento por niveles ayuda a las organizaciones a priorizar los esfuerzos de protección de datos. Los datos críticos pueden almacenarse en niveles resistentes y redundantes, lo que garantiza la disponibilidad de los datos y su recuperación en caso de fallos o catástrofes.
• Backups y restauraciones optimizados. Al separar los datos en función de su importancia y patrones de acceso, el almacenamiento por niveles puede ayudar a priorizar los datos para hacer backups y operaciones de restauración. Los datos críticos pueden hacerse backups con mayor frecuencia, mientras que los menos críticos pueden estar sujetos a intervalos de backups más largos.

Aunque el objetivo principal de los niveles de almacenamiento es optimizar la ubicación de los datos y los costes de almacenamiento, las ventajas que ofrecen también pueden mejorar la capacidad de la organización para recuperarse de catástrofes. La redundancia y la conservación rentable de los datos aumentan las posibilidades de éxito de la recuperación de datos. Ayuda a las organizaciones a mantener la continuidad de su actividad y a recuperarse de las catástrofes con un mínimo de pérdida de datos y tiempo de inactividad, mejorando en última instancia su preparación general para la recuperación ante desastres.

Prácticas recomendadas de almacenamiento por niveles

El almacenamiento por niveles es una técnica valiosa para optimizar el almacenamiento de datos, pero es importante seguir las prácticas recomendadas para garantizar su eficacia y eficiencia. Las prácticas recomendadas de almacenamiento por niveles son las siguientes:

• Comprenda sus datos. Realice un análisis exhaustivo de sus datos para comprender sus características, patrones de acceso e importancia. No todos los datos necesitan ser almacenados por niveles, por esta razón, debes identificar qué conjuntos de datos se beneficiarían más del almacenamiento por niveles.
• Selecciona el medio de almacenamiento adecuado. Elija los medios de almacenamiento para cada nivel en función del rendimiento y los requisitos presupuestarios de su organización. Las unidades de estado sólido, los discos duros, el almacenamiento en la nube y las bibliotecas de cintas son opciones habituales.
• Supervisión y ajuste periódicos. Supervise continuamente su entorno de almacenamiento para realizar un seguimiento de los patrones de acceso a los datos y la utilización de los niveles. Ajuste las políticas de almacenamiento por niveles según sea necesario para reflejar los cambios en los requisitos. Revisar y ajustar periódicamente sus políticas es esencial para un rendimiento óptimo.
• Utilizar la clasificación y el etiquetado de datos. Utilizar metadatos y etiquetado de datos para clasificarlos. El sistema de almacenamiento por niveles puede utilizar estos metadatos para tomar decisiones más informadas sobre la ubicación de los datos.
• Priorice los datos críticos. Asegúrese de que los datos críticos y de acceso frecuente se colocan en niveles de alto rendimiento. Esto puede requerir diferentes políticas o niveles de prioridad para los distintos tipos de datos.
• Incluir redundancia en los niveles críticos. Si almacena datos de misión crítica en niveles de alto rendimiento, considere mecanismos de redundancia como RAID (Redundant Array of Independent Disks) para protegerse contra la pérdida de datos debida a fallos de hardware.
• Implemente políticas automatizadas de almacenamiento por niveles. Defina políticas claras y automatizadas para mover datos entre niveles. Estas políticas deben tener en cuenta factores como la frecuencia de acceso, la antigüedad de los datos y los requisitos de rendimiento. La automatización de la colocación y migración de datos ayuda a garantizar que los datos estén siempre en el nivel adecuado.
• Proporcionar controles de seguridad y acceso. Aplique medidas de seguridad y controles de acceso adecuados a los datos en todos los niveles. Garantizar que los datos sensibles estén protegidos y sólo sean accesibles a los usuarios autorizados.
• Backups y recuperación ante desastres. Plan de protección de datos y recuperación ante desastres. Asegúrese de que las estrategias de backups y recuperación están alineadas con su enfoque de almacenamiento por niveles. Hay que hacer backup de los datos críticos con más frecuencia y conservarlos de forma segura.
• Escalabilidad. Diseñe su estrategia de almacenamiento por niveles para que sea escalable. A medida que crezcan sus necesidades de almacenamiento de datos, prepárese para añadir más niveles o ampliar los existentes.
• Considere las soluciones de nube híbrida. Dependiendo de las necesidades de su organización, considere integrar el almacenamiento en la nube como uno de sus niveles de almacenamiento. Las soluciones de nube híbrida pueden ofrecer escalabilidad y flexibilidad.
• Evaluar periódicamente la tecnología. Manténgase informado sobre los avances en tecnología de almacenamiento. A medida que la tecnología evoluciona, los nuevos medios y soluciones de almacenamiento pueden resultar más rentables y adecuados para sus niveles de almacenamiento.

NAKIVO Backup & Replicación y almacenamiento de backups por niveles

NAKIVO Backup & Replication es una solución moderna de protección de datos y recuperación ante desastres que puede trabajar con diferentes niveles de almacenamiento, lo que le permite optimizar sus estrategias de backup y recuperación en función de sus necesidades específicas y de la infraestructura de almacenamiento disponible. La solución NAKIVO es compatible con varios tipos de almacenamiento, como el local, el almacenamiento en la nube y los appliance de desduplicación.

Puede configurar NAKIVO Backup & Replication para utilizar diferentes niveles de almacenamiento para los backups. Por ejemplo, los backups críticos pueden guardarse en almacenamiento de alto rendimiento (Tier 1) para una recuperación rápida, mientras que los backups menos críticos pueden trasladarse a almacenamiento de menor coste (Tier 2 o nube) para su conservación a largo plazo.

El producto ofrece funciones como copia de backups y replicaciónque permiten crear copias adicionales de backups en distintos niveles de almacenamiento. Esto mejora la redundancia de los datos y la preparación para la recuperación ante desastres colocando los backups en varias ubicaciones o niveles de almacenamiento.

Puede definir políticas de retención en NAKIVO Backup & Replication para gestionar automáticamente los datos de backup en función de su estrategia de almacenamiento por niveles. Por ejemplo, los backups se pueden conservar en el nivel 1 durante un periodo más corto y luego pasar al nivel 2 para una conservación a más largo plazo.

La solución NAKIVO es compatible con los proveedores de almacenamiento en la nube más conocidos. Esto significa que puede incorporar fácilmente el almacenamiento en la nube como un nivel de almacenamiento para backups externos, reduciendo la necesidad de infraestructura local adicional.

Conclusión

Las arquitecturas de almacenamiento por niveles permiten a las organizaciones asignar recursos de almacenamiento en función de las necesidades específicas de sus datos. Al colocar los datos en el nivel más adecuado, las organizaciones pueden optimizar tanto el rendimiento como el coste, garantizando que los datos críticos reciban el rendimiento necesario mientras que los datos menos críticos o a los que se accede con poca frecuencia se almacenan de forma rentable. Las políticas automatizadas de almacenamiento por niveles y las herramientas de gestión ayudan a garantizar que los datos se mueven entre niveles a medida que los patrones de acceso y los requisitos cambian con el tiempo.

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