Un informe técnico de Hurwitz

Mejora de la capacidad de ampliación de las aplicaciones con matrices de datos en memoria

Marcia Kaufman

Directora de operaciones y analista principal

Daniel Kirsch Analista jefe

Patrocinado por Red Hat

Un informe técnico de Hurwitz

Introducción La posibilidad de proporcionar una experiencia al cliente excepcional en mercados muy competitivos depende cada vez más de la calidad y el rendimiento de las aplicaciones de cara al cliente de su empresa. Muchas empresas se esfuerzan por crear aplicaciones innovadoras y atractivas para, posteriormente, darse cuenta de que los clientes dejan de usarlas debido a su bajo rendimiento. Incluso un retraso de unos segundos puede suponer la diferencia entre el éxito y el fracaso para una nueva iniciativa comercial. Uno de los principales factores que menoscaban el rendimiento de las aplicaciones es la incapacidad de acceder a los datos, así como procesarlos, analizarlos e integrarlos, a una velocidad lo suficientemente rápida. Estos "cuellos de botella" de datos son cada vez más comunes, ya que las empresas se ven obligadas a procesar un mayor volumen y una variedad más amplia de datos para satisfacer las expectativas de los clientes. Las infraestructuras de TI diseñadas de manera tradicional no pueden gestionar los grandes volúmenes de transacciones y el acceso a los datos en tiempo real exigidos por las aplicaciones actuales. Los sistemas obsoletos de numerosas empresas están sometidos a cargas excesivas durante los periodos de máximo uso, lo que imposibilita ofrecer a los clientes datos fiables y tiempos de respuesta breves. Muy pocas empresas disponen del presupuesto o del tiempo necesarios para sustituir la infraestructura, las bases de datos y las aplicaciones administrativas antiguas. Por tanto, el departamento de TI debe buscar formas de aprovechar los recursos ya disponibles y conseguir que funcionen en aplicaciones que ni siquiera se habían imaginado cuando se implantó por primera vez la infraestructura. Gracias a la implantación de una matriz de datos, una base de datos en memoria optimizada para procesar datos rápidamente, las empresas pueden agilizar el rendimiento de las aplicaciones y satisfacer las expectativas de sus clientes, empleados y socios.

Muchas empresas se esfuerzan por crear aplicaciones innovadoras y atractivas para, posteriormente, darse cuenta de que los clientes dejan de usarlas debido a su bajo rendimiento. Incluso un retraso de unos segundos puede suponer la diferencia entre el éxito y el fracaso para una nueva iniciativa comercial.

En este documento, analizaremos cómo las compañías están cambiando su desarrollo de aplicaciones y su infraestructura de middleware para responder a un mercado en evolución que exige rapidez, capacidad de ampliación, flexibilidad y rendimiento. Hurwitz & Associates ha entrevistado a dos clientes de Red Hat JBoss Data Grid con objeto de evaluar cómo aprovechan la tecnología de matriz de datos para ofrecer soluciones innovadoras y de alto rendimiento a sus clientes. En este documento se examinan sus retos comerciales y técnicos, y se muestra cómo se han beneficiado de la implantación de la tecnología de matriz de datos.

Cambios en los requisitos comerciales Para poder satisfacer las exigencias de los usuarios, las aplicaciones deben tener una mayor capacidad de respuesta, ser más seguras y permitir la transmisión de información precisa y fiable en tiempo real. Asimismo, los usuarios esperan una alta capacidad de respuesta independientemente del dispositivo utilizado, ya sea una tableta, un teléfono móvil o un portátil. Se espera que los servicios se actualicen y gestionen en el momento del acceso, y que se proporcionarán los resultados correctos sin interrupción alguna. Como consecuencia, las empresas deben ser capaces de adaptar rápidamente la experiencia del usuario para reflejar la dinámica del mercado y las expectativas del cliente, dos factores que cambian constantemente. Anticipar las necesidades de los clientes y actuar conforme a esta información a la velocidad necesaria para competir en un mercado dinámico no es sencillo. No obstante, las empresas de éxito saben que una de las mejores formas de fomentar la fidelidad del cliente es garantizar que sus aplicaciones sean innovadoras y rápidas, y ofrezcan resultados fiables.

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Cambios en los requisitos de infraestructura de TI Las compañías evalúan cada vez más las capacidades de sus aplicaciones heredadas, middleware y sistemas existentes para decidir cómo pueden satisfacer los nuevos requisitos comerciales. El objetivo del departamento de TI es proporcionar aplicaciones que cumplan las expectativas de los clientes, socios y empleados. Además, el departamento de TI también desea poder integrar rápidamente datos de fuentes diversas con objeto de garantizar que las aplicaciones dispongan de acceso a datos precisos y fiables. No obstante, muchas empresas necesitan realizar cambios en la infraestructura existente para incrementar la velocidad y capacidad de ampliación exigidas por las aplicaciones actuales. El problema de la mayoría de los entornos de TI es que se han diseñado mucho antes de que las siguientes tendencias cobraran importancia: • Necesidad de gestionar grandes volúmenes de datos. Las empresas necesitan procesar grandes volúmenes de datos, a menudo en tiempo real. Además, cada vez es más necesario gestionar diversos tipos y varias fuentes de datos. Anteriormente, la mayoría de las fuentes de datos gestionadas por las empresas eran relativas a transacciones y se almacenaban en bases de datos relacionales (RDBMS). En la actualidad, las fuentes de datos suelen ser de un tamaño muy superior, están almacenadas en diversas ubicaciones e incluyen diferentes tipos de datos, como datos no estructurados.

En la actualidad, las empresas intentan aprovechar sus sistemas tradicionales de nuevas maneras. Por ejemplo, una base de datos de clientes tradicional se puede utilizar para una aplicación que permite a los clientes ver vídeos ilustrativos y documentación antes de realizar una compra.

• Necesidad de optimizar las aplicaciones y los datos para nuevos procesos comerciales. Los sistemas de TI empresariales tradicionales fueron diseñados para los entornos de transacciones. Por lo general, estos sistemas administrativos de registro estaban gestionados en sistemas homogéneos construidos para cargas de trabajo específicas. En la actualidad, las empresas intentan aprovechar sus sistemas tradicionales de nuevas maneras. Por ejemplo, una base de datos de clientes tradicional se puede utilizar para una aplicación que permite a los clientes ver vídeos ilustrativos y documentación antes de realizar una compra. • Necesidad de permitir una mayor velocidad y disponibilidad para diversas cargas de trabajo. Si bien la velocidad y la alta disponibilidad siempre han sido factores importantes, ahora son una prioridad máxima que se espera con cualquier carga de trabajo. Anteriormente, si se requería una gran velocidad y disponibilidad para una aplicación esencial, las cargas de trabajo se optimizaban para dicha situación específica, normalmente sacrificando el rendimiento de otras aplicaciones. Este método no sirve en un mundo que consiste en muchas cargas de trabajo diferentes que cambian constantemente. Se necesita un nuevo sistema que permita garantizar la alta disponibilidad y velocidad para todos los tipos de aplicaciones, independientemente de cómo, cuándo o dónde se acceda a ellas. • Necesidad de ampliar los entornos de forma rentable y con menos costes. La infraestructura de los sistemas tradicionales, incluida la gestión de bases de datos y middleware, estaba diseñada para una época en la que se realizaban cambios con poca frecuencia. Cuando el rendimiento era insuficiente, las empresas de TI tenían que ampliar estos entornos con sistemas de mayor tamaño, que requerían una gestión más compleja y costosa. Para ser competitivas, las compañías deben centrarse en métodos alternativos que mejoren la experiencia del cliente de una manera más sencilla y rentable.

Capacidad de ampliación a través de la informática distribuida La tecnología de informática distribuida es fundamental para la capacidad de ampliación de una empresa de forma económicamente viable. Aunque existen muchos tipos diferentes de entornos de informática distribuida, todos conllevan el uso de ordenadores conectados en red que trabajan conjuntamente para ejecutar un proceso o una carga de trabajo. La agrupación en clúster de servidores comerciales en combinación con la virtualización ayuda

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a las empresas a agilizar el procesamiento de datos. Uno de los métodos de informática distribuida es la matriz de datos. Los datos se distribuyen en nodos a fin de permitir un procesamiento rápido de cantidades enormes de datos, el acceso por parte de varias aplicaciones y la disponibilidad desde diferentes ubicaciones. Los recursos informáticos y de datos distribuidos se pueden gestionar como un único sistema unificado. Este método reduce la latencia, ofrece una capacidad de ampliación elástica y permite a las empresas ofrecer resultados en tiempo real a sus clientes.

Capacidades de las matrices de datos en memoria Una matriz de datos es una base de datos distribuida en memoria diseñada y optimizada para procesar datos rápidamente. De esta forma, se eliminan los cuellos de botella de datos y aumenta el rendimiento de las aplicaciones, ya que la matriz de datos añade una capa complementaria y fácilmente accesible a las bases de datos y aplicaciones existentes. Es posible utilizar matrices de datos con los tipos tradicionales de bases de datos relacionales comerciales, bases de datos NoSQL o entornos de transmisión de datos. La arquitectura de matriz de datos emplea técnicas para la distribución y partición de datos que permiten procesar dichos datos muy rápidamente y con una latencia muy baja. Los datos que se necesitan rápidamente o con frecuencia se pueden almacenar en la matriz de datos y distribuir en varios servidores para agilizar el acceso. Esta característica de las matrices de datos libera a la base de datos tradicional de la carga que supone proporcionar el nivel adecuado de rendimiento y capacidad de ampliación. Así, la base de datos tradicional se puede utilizar para almacenar datos que se necesitan con menos frecuencia.

De esta forma, se eliminan los cuellos de botella de datos y aumenta el rendimiento de las aplicaciones, ya que la matriz de datos añade una capa complementaria y fácilmente accesible a las bases de datos y aplicaciones existentes.

Las matrices de datos están pensadas para cambiar el modelo de las arquitecturas de ampliación tradicionales, que obligan a las empresas a añadir servidores, bases de datos adicionales, software de gestión y complejas técnicas de programación para compensar la baja latencia y el menor rendimiento. Muchas empresas prueban diferentes métodos y siempre acaban encontrándose con nuevos problemas de rendimiento y capacidad de ampliación debido al aumento de los costes, la complejidad o los cuellos de botella de datos. Por ejemplo, un método empleado con frecuencia para eliminar los cuellos de botella de datos e incrementar el rendimiento es el almacenamiento en caché. Aunque este sistema, que consiste en almacenar los datos utilizados recientemente para que sea posible acceder a ellos rápidamente según sea necesario, puede aumentar la capacidad de ampliación, cuenta con algunas limitaciones. Efectivamente, el almacenamiento en caché inicial proporciona a las aplicaciones un acceso más rápido a los datos necesarios, y garantiza que los datos se encuentren en el lugar y en el formato adecuados. No obstante, al seguir ampliando, es posible llegar al límite máximo de memoria disponible en el caché. Las matrices de datos cuentan con capacidades más avanzadas que un caché distribuido habitual. Estas capacidades contribuyen a mejorar la velocidad, fiabilidad y coherencia de los datos. • Sistema de consulta avanzado. Las matrices de datos ofrecen amplias capacidades de consulta, incluida la posibilidad de buscar por valores mediante Map Reduce. Esto permite realizar consultas continuamente según sea necesario en sistemas de transacciones de gran volumen, como son el caso en empresas de comercio electrónico o financiero. Gracias a esta capacidad de consulta continua, los cálculos realizados siempre están actualizados. • Sincronización permanente de los datos. Las matrices de datos permiten duplicar los datos en centros de datos separados geográficamente y mantener los datos sincronizados.

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• Posibilidad de transmisión de datos. Gracias al procesamiento en paralelo, una matriz de datos puede ser una plataforma eficaz para el procesamiento de transmisiones, a fin de analizar eventos de tendencia y realizar consultas rápidas. • Almacenamiento en caché elástico. Conforme aumenta el tamaño de los datos, es posible realizar ampliaciones sin necesidad de llevar a cabo reprogramaciones. • Capacidades de transacción. Una matriz de datos permite aumentar el número de transacciones que puede gestionar una empresa; esto se realiza almacenando un conjunto discreto de datos para ofrecer un acceso rápido por parte de diversas aplicaciones.

… un método de matriz de datos distribuida … ofrece a las empresas flexibilidad para adaptarse a las condiciones cambiantes del sector.

Nuevos modelos comerciales apoyados por una matriz de datos: Situaciones de uso de los clientes Uno de los motivos por los que el método de la matriz de datos distribuida es tan importante es que proporciona a las empresas flexibilidad para adaptarse a las condiciones cambiantes del sector. Por ejemplo, anteriormente, las empresas solían gestionar las interacciones de los clientes de una forma secuencial. El responsable de ventas atendía al cliente en un punto de venta o por teléfono, ejecutaba una transacción y pasaba al siguiente cliente. En la actualidad, los clientes esperan establecer una relación con las empresas según lo necesiten y cuando a ellos mejor les convenga. Con frecuencia, estas interacciones se llevan a cabo mediante aplicaciones web y móviles, o a través de un representante del servicio de atención al cliente que accede a una aplicación de este tipo. Independientemente del canal empleado para la comunicación, el cliente espera una respuesta inmediata y satisfactoria basada en datos precisos y pertinentes. En la siguiente sección, analizaremos dos ejemplos de clientes de Red Hat para ilustrar cómo pueden las empresas sacar el máximo partido a la tecnología de matriz de datos. Tanto AAA National como Scholastic se enfrentaron a retos técnicos a la hora de modernizar su modelo comercial y transformar la experiencia de sus clientes. La implantación de Red Hat JBoss Data Grid permitió a ambas empresas satisfacer sus requisitos comerciales obteniendo los siguientes beneficios: • Mantenimiento del rendimiento del sistema en caso de aumento de los volúmenes de transacciones. • Cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA), como el mantenimiento de un alto tiempo de actividad. • Mejora de la flexibilidad, elasticidad y adaptabilidad del sistema. • Aumento de la fiabilidad para garantizar que los clientes dispongan de información precisa en tiempo real. AAA Inc. AAA es una federación sin ánimo de lucro de 44 clubes automovilísticos independientes de Norteamérica. Uno de los principales servicios de la organización es proporcionar a sus miembros asistencia de emergencia rápida y fiable en carretera. La oficina nacional ofrece la infraestructura de TI y las aplicaciones necesarias para los servicios de asistencia en carretera de la mayoría de los clubes automovilísticos AAA independientes. Según Josh Clements, director de Internet y telemática de AAA, la empresa utiliza una aplicación que permite gestionar todos los eventos (es decir, registrar las llamadas de emergencia de los miembros, almacenar los datos relativos a la llamada y realizar solicitudes de asistencia a los operarios de reparaciones) necesarios para proporcionar los servicios de emergencia en carretera

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correspondientes. La aplicación del servicio de asistencia en carretera se desarrolló hace aproximadamente 20 años con el objetivo de gestionar a cientos de usuarios distribuidos entre los centros de llamadas de los clubes AAA. No obstante, el tamaño de AAA ha aumentado y la organización cuenta actualmente con más de 10 000 usuarios internos que acceden a la aplicación simultáneamente. Mejora de la experiencia del cliente Debido a numerosos factores (desde el incremento del uso de dispositivos móviles por parte de sus miembros y proveedores de servicios hasta la consolidación de los centros de datos), a la organización le resulta difícil ofrecer un servicio de calidad con su infraestructura de TI actual. La aplicación del servicio de asistencia en carretera y el sistema de gestión de bases de datos estaban diseñados y construidos para un tipo específico de carga de trabajo; cuando la carga de trabajo cambió, el sistema se mostró incapaz de gestionar una complejidad mayor. En lugar de llamadas exclusivamente de teléfonos fijos, que se desviaban a través de un administrador de centro de llamadas, ahora la aplicación del servicio de asistencia se utiliza para registrar información de un grupo mayor más diverso de usuarios, como administradores de centros de llamadas, administradores de clubes y proveedores de servicios individuales.

AAA … decidió implantar Red Hat JBoss Data Grid por su elevado tiempo de actividad, su gran velocidad y su paquete integrado de software.

En la actualidad, los vehículos de asistencia cuentan con tecnología inalámbrica y los proveedores de los servicios de emergencia pueden realizar las labores de administración. Debido al incremento de miembros, administradores y proveedores de servicios, todos ellos utilizando una amplia variedad de dispositivos, la aplicación debe gestionar volúmenes de transacciones muy superiores. Al producirse solicitudes simultáneas de miles de usuarios, la base de datos heredada de la organización era incapaz de proporcionar resultados a la velocidad necesaria y de una manera fiable. En ocasiones, las cargas a las que se sometía al sistema heredado provocaban fallos en la base de datos que obligaban a los empleados de los centros de llamadas de AAA a utilizar tediosos procesos manuales. Implantación de la tecnología de matriz de datos A los responsables de TI de AAA se les asignó la tarea de proporcionar a los centros de contacto de los clubes un sistema ampliable y fiable, sin requerir inversiones costosas en ingeniería e infraestructura. AAA evaluó diversas tecnologías de almacenamiento en caché elásticas y decidió implantar Red Hat JBoss Data Grid por su elevado tiempo de actividad, su gran velocidad y su paquete integrado de software. Asimismo, la protección en caso de fallo es un factor importante. Por ejemplo, en caso de fallo del sistema, AAA necesita la garantía de que no se pierda cualquier información suministrada por un miembro que solicita asistencia de emergencia. Otro factor esencial que contribuyó a su decisión fue el modelo de suscripción de Red Hat. AAA podía pagar por lo que necesitara de una forma flexible y rentable. Además, AAA quería consolidar el número de proveedores de los que tenía que depender en lo que a asistencia se refiere. Ahora, la organización cuenta con un paquete de software Red Hat completo, incluido el sistema operativo, un entorno cerrado de aplicaciones, el paquete de herramientas de desarrollo y la matriz de datos. La organización ya dispone de cuatro instalaciones JBoss Data Grid en Estados Unidos. Ventajas y próximos pasos para la matriz de datos Josh Clements habló sobre la importancia de las pruebas durante el proceso de desarrollo: "Realizamos pruebas de carga del sistema prácticamente continuas durante su desarrollo a fin de garantizar la integridad absoluta de la matriz de datos".

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Desde la instalación de Red Hat JBoss Data Grid, en AAA han empezado a tratar su base de datos tradicional de forma diferente. Están utilizando su base de datos heredada como almacén de datos, mientras que Red Hat JBoss Data Grid sirve como sistema de transacciones. Para AAA, una transacción comprende todos los registros de llamadas de asistencia y todos los puntos de contacto de dichas llamadas. Por ejemplo, estas interacciones pueden incluir la llamada del administrador a un vehículo de asistencia, la llegada de este vehículo al lugar del incidente, la llamada de un miembro para actualizar su ubicación o una actualización de su número de teléfono. Gracias a la implantación de este sistema, AAA ha podido reducir considerablemente la carga operativa de su sistema de base de datos a la hora de gestionar las transacciones de miembros rutinarias. La organización ha visto un gran incremento en el rendimiento y la fiabilidad de sus aplicaciones, además de reducir costes al mismo tiempo. AAA espera eliminar el 40 % de sus costes de licencias de bases de datos gracias al uso de una suscripción de código abierto.

Gracias a la implantación de JBoss Data Grid, AAA ha podido reducir considerablemente la carga operativa de su base de datos y rebajar en un 40 % los costes de licencias.

Scholastic Scholastic es una editorial de libros infantiles. Según Sanjay Attada, director de servicios empresariales, la empresa está centrada en fomentar el desarrollo intelectual y personal de los niños a través de la lectura. Una de las divisiones de la compañía, Scholastic Reading Club, ofrece a los niños y a sus familias una minuciosa selección de libros apropiados para cada edad mediante folletos mensuales que se facilitan en la clase y un potente sitio web comercial. A fin de proporcionar sus servicios a los clientes que estaban realizando la transición a la lectura digital, así como para obtener una integración entre la experiencia de lectura en casa y la clase, Scholastic desarrolló Storia®, una aplicación web y móvil para libros electrónicos infantiles. Los estudiantes y los padres utilizan la aplicación para adquirir y leer libros electrónicos en una aplicación específicamente diseñada para satisfacer las necesidades de los lectores más jóvenes. Asimismo, la aplicación permite a los profesores y a los padres controlar el tiempo que cada estudiante dedica a la lectura, el número de páginas leídas y las palabras que se han buscado en el diccionario integrado. Necesidad de un procesamiento rápido de datos La aplicación de lectura electrónica de Scholastic debía ofrecer un acceso, una agrupación y una presentación de datos procedentes de diversas fuentes de forma rápida. Por ejemplo, los datos específicos del libro, como el título y el autor, se almacenaban en un sistema y los datos del cliente se guardaban en una base de datos separada. A fin de suministrar la información adecuada sobre los libros adquiridos, así como las estadísticas de lectura asociadas, era necesario aunar los datos de estos diversos sistemas. La nueva aplicación tardaba más de diez segundos en cargarse, e incluso más si un estudiante tenía varios libros. Sin embargo, la división comercial buscaba tiempos de respuesta inferiores a dos segundos. En un principio, este objetivo parecía inalcanzable sin una gran inversión en servidores, bases de datos y sistemas de almacenamiento adicionales. No obstante, Scholastic empezó a evaluar métodos alternativos, como las soluciones en memoria y de almacenamiento en caché, para lograr la elasticidad necesaria. Satisfacción de las expectativas del cliente con Red Hat JBoss Data Grid Scholastic obtuvo importantes mejoras en el rendimiento del sistema gracias a la implantación de Red Hat JBoss Data Grid. Los datos que requiere la aplicación de lectura electrónica con frecuencia se almacenan en la matriz de datos a fin de incrementar la velocidad. Tras implantar la solución Data Grid, no solo se redujeron los tiempos de respuesta a menos de dos segundos, sino que también se lograron entornos estables

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y ampliables, y la editorial no ha sufrido tiempo de inactividad alguno desde entonces. Según Sanjay Attada, "Red Hat JBoss Data Grid incrementa el rendimiento de la aplicación y proporciona un acceso rápido a los datos, lo que se traduce en una mejor experiencia del cliente". Asimismo, afirmó que "la flexibilidad, la fiabilidad y el rendimiento de nuestros sistemas han mejorado considerablemente. Necesitábamos que nuestros sistemas estuvieran activos un 100 % del tiempo y Data Grid nos ayuda a lograr este objetivo".

Conclusión Conforme las empresas crean nuevos modelos comerciales y soluciones que ofrezcan un mayor valor a sus clientes, necesitan una infraestructura de apoyo dotada de una gran flexibilidad y capacidad de ampliación. Proporcionar el nivel adecuado de asistencia de TI para la actividad comercial depende cada vez más de la velocidad de acceso, la integración y el análisis de la información pertinente. Un sistema que sufra cuellos de botella de datos y problemas de rendimiento puede hacer que una nueva iniciativa comercial pase de ser una oportunidad excepcional a un rotundo fracaso.

Con JBoss Data Grid, Scholastic ha podido reducir el tiempo de respuesta de su aplicación móvil de más de 10 segundos a menos de 2 segundos, además de crear un entorno estable y ampliable.

Muchas empresas empiezan con una ampliación de su infraestructura, pero más tarde descubren que este método es insuficiente para proporcionar la velocidad y agilidad exigidas por las nuevas aplicaciones, los mayores volúmenes de datos y la gran diversidad de datos. Por su parte, la tecnología de matriz de datos permite a las compañías situar los datos necesarios más cerca de la aplicación, lo que incrementa la velocidad y flexibilidad del sistema. Como consecuencia, las empresas pueden mejorar la experiencia del usuario y ofrecer mejores resultados a sus clientes.

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Información sobre Hurwitz & Associates Hurwitz & Associates es una empresa de consultoría estratégica, estudios de mercado y análisis cuyo objetivo es conocer cómo las soluciones tecnológicas resuelven problemas de clientes del mundo real. Los estudios de Hurwitz se centran en tecnologías disruptivas, como análisis y datos de gran tamaño, seguridad, informática en la nube, administración de servicios, administración de información, desarrollo e implantación de aplicaciones, e informática de colaboración. Su equipo, que cuenta con una gran experiencia, combina profundos conocimientos comerciales y técnicos para ofrecer los consejos estratégicos prácticos que exigen los clientes. Encontrará más información sobre Hurwitz & Associates en www.hurwitz.com.

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