La génesis de los datos fríos y su reconocimiento inicial
Los “datos fríos”, un término integral del panorama digital actual, tuvieron un comienzo humilde. Surgió a finales de la década de 2000, cuando las empresas, los investigadores y los gobiernos comenzaron a acumular cantidades masivas de datos, y comenzó a encontrar un lugar distinto en la jerarquía de datos.
El término fue acuñado para diferenciar entre datos a los que se accede con frecuencia (datos calientes) y datos a los que rara vez se accede pero que aún son importantes (datos fríos). Su concepto fue diseñado para categorizar y administrar de manera eficiente los datos según el uso y la relevancia. Esto marcó el origen de la clasificación de datos basada en la temperatura, que ahora es fundamental en estrategias eficientes de almacenamiento, gestión y recuperación de datos.
Profundizando en los datos fríos
Los datos fríos, a menudo llamados datos de archivo o de acceso poco frecuente, son el tipo de datos al que se accede con menos frecuencia en comparación con los datos calientes o tibios. Mientras que los datos calientes representan información activa y de uso frecuente, los datos fríos se refieren a datos que rara vez se necesitan pero que se conservan para uso legal, regulatorio o potencial futuro.
Los datos fríos generalmente incluyen datos históricos, archivos de respaldo, registros de cumplimiento y más, que las empresas no necesitan regularmente pero que pueden resultar útiles a largo plazo. A medida que las empresas se han expandido y las necesidades de almacenamiento de datos han aumentado, comprender y gestionar eficazmente los datos fríos se ha vuelto crucial.
El funcionamiento interno de los datos fríos
Los datos fríos no funcionan ni funcionan per se; más bien, es una clasificación de datos basada en la frecuencia de acceso. Sin embargo, la forma en que se almacena y administra puede afectar significativamente el rendimiento general y la rentabilidad de un sistema.
Debido a su uso poco frecuente, los datos fríos a menudo se almacenan en sistemas de almacenamiento rentables y de alta capacidad, pero más lentos, en comparación con el almacenamiento más rápido y costoso que se utiliza para los datos calientes. Este equilibrio permite a las empresas minimizar los costos de almacenamiento mientras mantienen la accesibilidad de los datos.
Características clave de los datos fríos
-
Baja frecuencia de acceso: No se accede a los datos fríos con frecuencia, pero se conservan para un posible uso futuro.
-
Altos ahorros en costos de almacenamiento: Como los datos fríos se pueden almacenar en opciones de almacenamiento más lentas y económicas, ofrece importantes oportunidades de ahorro de costos.
-
Largos períodos de retención: Los datos fríos suelen tener períodos de retención más largos debido a requisitos regulatorios o para análisis futuros.
-
Volúmenes de datos más grandes: A medida que los datos fríos se acumulan con el tiempo, a menudo representan mayores volúmenes de datos en una organización.
Tipos de datos fríos
Si bien los tipos específicos pueden variar según las necesidades y operaciones comerciales, algunos tipos generales incluyen:
- Información histórica: Datos antiguos necesarios para análisis de tendencias o estudios retrospectivos.
- Datos regulatorios: Información retenida para el cumplimiento de la normativa.
- Los datos de copia de seguridad: Copias de datos conservadas para recuperación en caso de pérdida de datos.
- Registros de usuario: Datos históricos de actividad del usuario utilizados para análisis o auditoría.
Aprovechando los datos fríos: desafíos y soluciones
Si bien la gestión eficiente de datos fríos ofrece beneficios de ahorro de costos, también presenta desafíos como garantizar la integridad de los datos durante períodos prolongados, una recuperación rentable de los datos y el mantenimiento de la seguridad de los datos.
Las soluciones incluyen la implementación de sistemas de gestión de almacenamiento jerárquico que pueden mover datos automáticamente entre niveles de almacenamiento en función de su temperatura, el uso de deduplicación para minimizar las necesidades de almacenamiento y la implementación de prácticas sólidas de gobernanza de datos para garantizar la integridad y seguridad de los datos.
Comparación de datos fríos con otros tipos de datos
| Tipo de datos | Frecuencia de acceso | Costo de almacenamiento | Velocidad de almacenamiento | Caso de uso de ejemplo |
|---|---|---|---|---|
| Datos fríos | Bajo | Bajo | Lento | Registros de cumplimiento |
| Datos cálidos | Medio | Medio | Medio | Informes del trimestre anterior |
| Datos calientes | Alto | Alto | Rápido | Datos de transacciones en tiempo real |
El futuro: datos fríos y tecnologías emergentes
Las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el análisis de big data están mejorando el valor potencial de los datos fríos. Los datos históricos pueden alimentar los modelos de IA y los análisis complejos pueden descubrir patrones durante largos períodos, convirtiendo datos fríos en conocimientos prácticos.
Además, los avances en las tecnologías de almacenamiento están haciendo que sea más rentable almacenar y recuperar datos fríos, abriendo nuevas posibilidades para su utilización.
Servidores proxy y de datos fríos
Los servidores proxy se ocupan principalmente de datos activos a los que se accede con frecuencia. Sin embargo, también desempeñan un papel en la gestión de datos fríos. Por ejemplo, los servidores proxy inversos pueden almacenar en caché y ofrecer contenido estático, modificado con poca frecuencia (en frío) a los usuarios, lo que reduce la carga en los servidores primarios. Además, los servidores proxy pueden ser parte de las estrategias de seguridad y gobernanza que protegen los datos fríos, ya que pueden controlar y registrar el acceso a los datos.
