Em 2012 as empresas contavam com capacidade suficiente de banco de dados para gerenciar e processar a atividade diária de seus clientes; apesar disso, analistas do IDC prognosticaram um aumento maciço no uso de Internet móvel em smartphones e tablets. Esse fluxo de dados móveis expandiu-se ainda mais com os sistemas interconectados e distribuídos como os que se encontram nos automóveis, nos eletrodomésticos e nos medidores de energia. O volume transacional dessa "Internet das coisas" implicará o esgotamento em um futuro próximo dos bancos de dados tradicionais.
Hoje, as empresas buscam escalar os sistemas sem perder desempenho e também aproveitar as oportunidades de negócios que a Internet móvel oferece. Enquanto as camadas de dados tradicionais são rígidas, complexas e caras demais para enfrentar o desafio dos dados móveis, os data grids na memória foram concebidos para oferecer os níveis de desempenho e flexibilidade na escala necessária.
Como resultado, está aumentando o interesse pelos data grids na memória como uma abordagem de modernização do software e atendimento a demanda complexas de desempenho. A seguir, são listadas algumas razões pelas quais esta tecnologia está ganhando espaço:
?Fornece informações precisas em tempo real: conta com acesso em tempo real. As informações precisas marcam a diferença entre as decisões corretas e as erradas. Os data grids movem os dados para perto da aplicação, oferecem tolerância a falhas e permitem acesso rápido e de baixa latência as informações cruciais para o negócio.
?Atende altas expectativas de tempo de disponibilidade e capacidade de resposta: para que os clientes permaneçam fiéis e comprometidos as aplicações devem funcionar com consistência e prestar um serviço ininterrupto; inclusive durante os momentos de máxima atividade e de picos de tráfego imprevistos. O data grid pode acelerar e desacelerar de forma elástica nos nós distribuídos ajudando a cumprir com os prazos de resposta exigidos.
?Processa grandes volumes de transações: cada vez mais negócios são realizados através de aplicações online, aumentando a atividade na web e obrigando as aplicações a lidar com volumes de transações sem precedentes e em constante expansão. À medida que a quantidade de dados cresce, as atividades de leitura e gravação nos armazenamentos tradicionais de back-end podem se transformar em gargalos no desempenho das aplicações. Os data grids atuam como camadas intermediárias entre os armazenamentos relacionais e os front-ends para atender as exigências de retenção de dados e proporcionar um desempenho extremamente rápido e escalável.
?Integra-se eficientemente com uma camada de dados complexa e rígida: a implementação de novas aplicações ou atualizações deveria ser um processo ágil e simples. Os data grids diminuem os custos fixos e as dores de cabeça associadas à integração das camadas de dados, proporcionando às empresas agilidade no go-to-market.
?Interopera em ambientes de TI heterogêneos: as empresas atualmente possuem ambientes de TI diversificados. As aplicações e a infraestrutura podem se localizar no escritório, na nuvem, fazer parte do legado ou serem contemporâneas. Os data grids podem atuar como uma camada de abstração de dados e oferecer a flexibilidade de trabalhar em vários ambientes, aplicações, plataformas e bancos de dados.
Um data grid na memória é uma solução de armazenamento que permite que as aplicações atendam a rígidas exigências de desempenho, disponibilidade, confiabilidade e escalabilidade flexível. Pode atuar como camada intermediária entre bancos de dados relacionais (RDBMS) e a aplicação, mantendo dados que são intrinsecamente transitórios ou temporais, ou que sejam necessários para o acesso veloz, o acesso frequente ou acesso entre diversas regiões. Os RDBMS podem em seguida ser liberados para armazenar dados raramente acessados ou modificados.
Em poucas palavras, o data grid pode atuar como "supercarregador" de uma aplicação. Aumenta o desempenho da aplicação para adaptar-se a grandes volumes de transações, a picos de atividade e tudo isso à velocidade da memória. E devido a sua natureza distribuída e tolerante a falhas, os data grids são ideais para dar suporte a empresas globais descentralizadas de hoje em dia.
Atualmente, os data grid podem ser utilizados por diversos segmentos de mercado e casos de uso, como por exemplo, oferecendo ao cliente uma experiência impecável em diferentes aplicações móveis e Web, alcançando escala e um desempenho confiável durante as flutuações sazonais do negócio. Ou ao reduzir a carga dos bancos de dados relacionais tradicionais, oferecendo aos usuários serviços no qual o fator tempo é crucial. As tecnologias de data grid também são utilizadas cada vez mais em empresas multinacionais para administrar e distribuir recursos entre vários data centers em tempo real.
Em um amplo espectro de segmentos as atuais organizações enfrentam desafios que a tradicional distribuição das camadas não consegue resolver com facilidade, seja no acesso a informações em tempo real, o gerenciamento de grandes volumes de transações, o atendimento as expectativas altas para o tempo de disponibilidade ou a integração com um ambiente de TI diversificado e dinâmico.
As tecnologias do data grid na memória permitem que as empresas atinjam um alto grau de flexibilidade e desempenho para suas aplicações e aperfeiçoem as interações com as camadas de dados, oferecendo às empresas um diferencial para aproveitar as oportunidades de negócio e mais agilidade no go-to-market.
Christina Wong, gerente Sênior de Marketing de Produtos da Red Hat, responsável pelo Red Hat JBoss Data Grid e Red Hat JBoss Portal Platform. Graduou-se no Mestrado em Administração de Empresas na Universidade de Babson nos EUA.
