Procesamiento ya probado de análisis transaccional concurrente, de misión crítica y a escala para el comercio electrónico
Resumen Ejecutivo
En la actualidad, las mejores empresas de servicios financieros deben ser capaces de procesar simultáneamente cargas de trabajo analíticas y transaccionales a gran escala y gestionar millones de mensajes por segundo, a la vez que prestan soporte a miles de consultas analíticas procedentes de cientos de aplicaciones sin que se produzca ningún incidente. Las consecuencias de la reducción de transacciones, o lo que es peor, de fallos en el sistema, pueden ser graves y ocasionar pérdidas económicas y dañar la reputación de las empresas.
Las bases de datos operacionales tradicionales suelen ser demasiado lentas para adaptarse a la gran velocidad necesaria para procesar y acceder a los datos. Estas bases de datos introducen y actualizan los registros en milésimas de segundo, en lugar de en el tiempo de respuesta necesario de microsegundos, y no están optimizadas para soportar simultáneamente cargas de trabajo analíticas y transaccionales de forma plena.
Actualmente, las bases de datos in memory están muy extendidas en el sector de los servicios financieros, sobre todo debido a su capacidad para soportar operaciones de alto rendimiento en inserción de datos y de cargas de trabajo de procesamiento analítico. No obstante, las bases de datos in memory, por sí solas, han demostrado no ser ni mucho menos ideales, especialmente en lo relativo a la gestión de cargas de trabajo mixtas a medida que aumentan los volúmenes de transacciones.
Este whitepaper describe los requisitos de las plataformas de bases de datos analíticas y de gestión de transacciones que deben operar a escala masiva sin que se den problemas de rendimiento o fiabilidad, incluso durante periodos de inestabilidad en los mercados. Describe las fortalezas y las debilidades de las diferentes tecnologías que se han utilizado hasta la fecha y presenta una tecnología demostrada, InterSystems Data Platform. Esta plataforma está optimizada para un procesamiento pleno de múltiples cargas de trabajo, con un rendimiento igual o superior al de las tecnologías in memory, con la persistencia y fiabilidad de una base de datos operativa tradicional.
En el caso de una de las entidades bancarias internacionales más importantes del mundo, InterSystems Data Platform aumentó su productividad hasta en un 500% y su rendimiento en un 1.000% comparado con su sistema anterior basado en SGBD in memory y ha operado sin ningún incidente desde su implementación en 2007.