Análisis de potenciación de bases de datos: desbloquear el potencial de la información

Optimice el almacenamiento y el acceso para obtener nuevas ideas a partir de sus datos.

Resumen de las tecnologías de bases de datos:

  • Los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) permiten a los usuarios acceder y manipular los datos.

  • Hay diversos tipos de software de DBMS que son eficaces para almacenar y manejar diferentes tipos de datos y pueden optimizarse para una gama de cargas de trabajo.

  • Intel trabaja para optimizar los sistemas de bases de datos con elementos informáticos diseñados para bases de datos, incluyendo las CPU, las FPGA y los aceleradores. También ofrecemos tecnologías de almacenamiento, de memoria y de red, además de bibliotecas de software y asistencia para desarrollos de código abierto, incluyendo Java y Linux.

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Los datos son los pilares del análisis. Para almacenar y acceder a esos datos, las empresas dependen de las bases de datos. La optimización de la arquitectura y la gestión de las bases de datos usando tecnologías Intel® puede impulsar el rendimiento de los análisis y ayudar a que la estrategia de análisis de su empresa madure. Para diferentes tipos de datos y aplicaciones se diseñan diferentes tipos de bases de datos.

Las bases de datos —los sistemas que organizan y almacenan los datos— constituyen los pilares de cualquier estrategia de análisis. Adecuar correctamente la estructura y la arquitectura fundacional de sus sistemas de bases de datos puede marcar la diferencia entre una estructura bien construida que proporcione valores sólidos y una que se desplome bajo su propio peso.

Las bases de datos suelen entrar en juego en la segunda etapa de la canalización de datos: el procesamiento de datos (la etapa «preparar y almacenar»). Las aplicaciones y plataformas de análisis utilizan la información contenida en las bases de datos para ayudar a que las empresas comprendan el pasado y predigan el futuro.

Desde bancos que analizan transacciones financieras para detectar fraudes a empresas de agricultura inteligente que utilizan vídeos para reducir el uso de pesticidas, las empresas necesitan bases de datos optimizadas para realizar las tareas en curso. Para las empresas que seleccionan sistemas y software de bases de datos, es crucial elegir tecnología que funcione eficazmente para resolver el problema.

Que la base de datos funciones sin problemas no solo depende del software, sino también del hardware. Con una infraestructura adecuada —incluyendo diferentes tipos de elementos informáticos (CPU, FPGA y aceleradores), almacenamiento, memoria, redes, bibliotecas de software y optimizaciones Java— se puede mejorar el rendimiento de las bases de datos y facilitar su gestión.

Software DBMS

El software de DBMS permite almacenar y recuperar información en una base de datos. El software DBMS no solo consta de una interfaz de usuario para permitir la interacción con la base de datos, sino también de optimizaciones que dan prioridad a ciertas cargas de trabajo y ayudan a que el acceso sea más rápido.

Software de DBMS popular es Oracle, SAP HANA, Microsoft* SQL Server, Splunk y Apache Cassandra. Cada DBMS utiliza tipos específicos de estructuras de datos (como árboles, matrices, pilas y gráficos) para organizar y gestionar más eficazmente los datos.

Tipos de bases de datos

El análisis empresarial trabaja para extraer valor de muchos tipos de datos procedentes de muchas fuentes. Para optimizar una estrategia de análisis es necesario comenzar en el nivel de la base de datos y elegir un DBMS que funcione de forma eficaz para las necesidades empresariales concretas. Existen compensaciones significativas entre consistencia, disponibilidad y tolerancia al particionado, y ninguna tecnología de base de datos puede asegurar las tres características simultáneamente. Este concepto, conocido como el teorema CAP o la Conjetura de Brewer, significa que las empresas deben elegir qué características de base de datos son las más importantes para sus necesidades empresariales concretas.

Las bases de datos pueden alojarse en las instalaciones o en la nube. Las bases de datos en la nube son conocidas por su escalabilidad, pero algunas empresas prefieren mantener los datos en sus instalaciones para tener más control sobre la seguridad, especialmente en industrias reguladas.

Su lenguaje de programación define las estructuras de datos y es esencial para manipular y analizar los datos. Diferentes productos y tipos de bases de datos usan lenguajes de programación optimizados para tipos de datos, funciones y casos de uso concretos. Muchas grandes empresas necesitarán varios tipos de bases de datos para organizar y emplear sus datos de forma eficaz.

Bases de datos relacionales

Las bases de datos relacionales, que se basan en tablas de datos estandarizadas que expresan relaciones entre los datos, suelen utilizar lenguaje de consulta estructurado (SQL). Las bases de datos relacionales son muy eficaces para gestionar datos estructurados con normas y relaciones consistentes, como las transacciones financieras o el seguimiento de inventario. El software de bases de datos relacionales incluye Oracle, Microsoft* SQL Server, IBM DB2 y Azure SQL.

  • OLTP
    El procesamiento de transacciones en línea (OLTP) es una categoría de procesamiento de datos que se centra en tareas orientadas a transacciones. El OLTP suele incluir la inserción, actualización y/o borrado de pequeños volúmenes de datos en una base de datos.
    Una de las aplicaciones más comunes para las bases de datos es el procesamiento de transacciones. El OLTP es una forma de acceder a bases de datos que está orientada específicamente al procesamiento de transacciones con muchos usuarios simultáneos. El OLTP es una forma habitual de usar bases de datos de Oracle, IBM y Microsoft.
  • OLAP
    Para revisar una gran cantidad de información histórica con fines analíticos, las empresas pueden utilizar el procesamiento analítico en línea (OLAP). Las consultas de OLAP suelen utilizar un modelo de datos multidimensional, aunque algunas también usan modelos de datos relacionales. Los almacenes de datos son un tipo especializado de OLAP diseñado específicamente para análisis.

Bases de datos orientadas a objetos

En una base de datos orientada a objetos, la información se representa como objetos y clases de objetos. Una forma híbrida de bases de datos orientadas a objetos y relacionales se denomina una base de datos objeto-relacional.

Bases de datos no relacionales

Las bases de datos no relacionales, a veces llamadas bases de datos NoSQL, se liberan de la estructura en tabla. Usando por lo general metadatos para organizarse, estas bases de datos son eficaces para gestionar datos no estructurados y tipos de datos complejos como imágenes y vídeo. Ejemplos de software popular de bases de datos no relacionales son MongoDB y Apache Cassandra.

  • Base de datos clave-valor
    A veces conocida como almacén de clave valor, es la forma más sencilla de base de datos NoSQL. Redis y Oracle NoSQL son bases de datos de valor clave, que utilizan una tabla hash para almacenar y recuperar datos usando una «clave» identificadora única.
  • Bases de datos columnares
    En las bases de datos columnares, los datos se almacenan en columnas de información relacionada. Cassandra es la más común de estas bases de datos, que ofrecen escalabilidad y consultas rápidas para grandes conjuntos de datos.
  • Bases de datos documentales
    En ocasiones denominadas almacenes documentales, guardan los datos como registros complejos denominados «documentos», que incluyen metadatos o información sobre los propios datos. Los documentos pueden incluir cualquier tipo de datos, incluyendo imágenes y vídeo.
  • Bases de datos orientadas a grafos
    Otro tipo de base de datos NoSQL, las bases de datos orientadas a grafos se basan en estructuras de grafos para definir relaciones y almacenar datos. Las bases de datos orientadas a grafos están diseñadas para permitir consultas rápidas y procesamiento de datos de gran volumen para información altamente conectada. Tanto SAP HANA como OrientDB utilizan modelos de bases de datos orientadas a grafos.

Las innovaciones de Intel, desde procesadores a bibliotecas y optimizaciones de Java, impulsan la mejora del rendimiento de las bases de datos y facilitan la gestión de las bases de datos a empresas de todo el mundo.

Tecnologías Intel® para gestión de bases de datos

Para optimizar las bases de datos que usan conjuntos de datos escalados de forma masiva hace falta hardware que pueda admitir de forma eficaz cargas de trabajo de base de datos y analíticas.

Los elementos informáticos y la memoria deben trabajar juntos ofreciendo un alto rendimiento, con instrucciones de procesamiento que mantengan a las consultas y a los flujos de datos moviéndose con rapidez. El almacenamiento y el acceso a datos dependen de un escalonamiento que da prioridad automáticamente a cargas de trabajo esenciales y sensibles al tiempo.

Intel impulsa la innovación en el nivel del chip, incorporando instrucciones como AVX-512 y TMUL para acelerar el procesamiento de datos.

Además de ayudar a las bases de datos con hardware diseñado pensando en el rendimiento, Intel trabaja para mejorar el desarrollo de software de código abierto. Todo un equipo en Intel está dedicado a la optimización Java, con el objetivo de acelerar el desarrollo en toda la comunidad de desarrolladores de aplicaciones de código abierto y de bases de datos.

Tecnologías y software de Intel® para gestión de bases de datos
Procesadores escalables Intel® Xeon® Los procesadores escalables Intel® Xeon® de última generación son compatibles con su elección de sistemas y herramientas de base de datos, con optimizaciones en el chip para descargar cargas de trabajo de bases de datos y mejorar el rendimiento informático.
Memoria persistente Intel® Optane™ La memoria persistente Intel® Optane™ se suministra con los procesadores escalables Intel® Xeon® de última generación. Al permitir optimizar las bases de datos en memoria para análisis avanzado, la memoria persistente Intel® Optane™ ofrece un aumento de rendimiento en toda una gama de plataformas y aplicaciones DBMS. 
Discos duros de estado sólido Intel® SSD (Intel® SSD) Las unidades de estado sólido Intel®, incluyendo las SSD Intel® Optane™ y las SSD Intel® NVMe, ofrecen al almacenamiento de datos una larga vida de lectura y durabilidad. Las bases de datos pueden procesar un flujo continuo de operaciones de lectura y escritura con una excelente longevidad por unidad.
Productos Ethernet Intel® Los adaptadores, controladores y accesorios de red Intel® Ethernet se ofrecen en una gama de opciones GbE. La disponibilidad y las rigurosas pruebas de compatibilidad a nivel mundial hacen de los productos Intel® Ethernet una principal elección para la conectividad de la base de datos.
Bibliotecas de software1 Las bibliotecas de software Intel®, incluyendo el Kit de desarrollo del rendimiento para almacenamiento (SPDK) y el Kit de desarrollo de plano de datos (DPDK), aceleran el desarrollo de aplicaciones de base de datos y ayudan a los desarrolladores a optimizar el rendimiento de las bases de datos.

Adecuar las bases de datos para optimizar su rendimiento

Una estrategia de análisis eficaz depende de tener las tecnologías de base de datos adecuadas trabajando junto con los tipos de datos adecuados. A medida que su estrategia de análisis madura para usar más tipos de información en más aplicaciones, es probable que su empresa use muchos tipos de bases de datos y múltiples proveedores de bases de datos.

Con nuestra amplia gama de productos de hardware y características diseñadas pensando en bases de datos, además de bibliotecas de software, herramientas y optimizaciones, en Intel estamos comprometidos con la optimización de la gestión de bases de datos. Desde el chip hasta el desarrollo de software, Intel trabaja para ayudar a los nombres más famosos de la tecnología actual de bases de datos y para fomentar la innovación para el futuro.

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Avisos y descargos de responsabilidad
Es posible que las tecnologías Intel requieran hardware habilitado, software o activación de servicios. // Ningún producto o componente es completamente seguro. // Sus costes y resultados pueden variar. // Intel no ejerce control ni inspección algunos sobre los datos de terceros. Para evaluar la exactitud, debería consultar otras fuentes.

Información sobre productos y rendimiento

1Los compiladores de Intel® pueden o no ofrecer el mismo nivel de optimización para microprocesadores que no son de Intel® en el caso de optimizaciones que no son exclusivas para microprocesadores Intel®. Estas optimizaciones incluyen conjuntos de instrucciones SSE2, SSE3 y SSSE3 y otras optimizaciones. Intel no garantiza la disponibilidad, funcionalidad o eficacia de cualquier optimización en microprocesadores no fabricados por Intel. Las optimizaciones de este producto para microprocesadores específicos están diseñadas para su uso con microprocesadores Intel®. Determinadas optimizaciones no específicas para la microarquitectura Intel® están reservadas para microprocesadores Intel®. Consulte las guías de referencia y de usuario de los productos correspondientes para obtener más información sobre los conjuntos de instrucciones contemplados en este aviso.