La optimización del acceso a los datos distribuidos centra el trabajo de IBM en DB2

Los laboratorios de IBM están trabajando para emprender una serie de mejoras en su base de datos DB2. Éstas se centran en el almacenamiento de datos y su integración, así como en dotarla de tecnología autonómica que le permita la autorreparación y el propio mantenimiento de sus sistemas.

Los proyectos en los que actualmente trabaja la compañía se centran en mejorar la base de datos de modo que integre mejor los datos provenientes de múltiples fuentes, incluyendo la información almacenada en las bases de datos de otros fabricantes. Asimismo, los investigadores de IBM están desarrollando otras capacidades de soporte de tecnología grid, de modo que los sistemas distribuidos y heterogéneos se aúnen para proporcionar un solo conjunto de recursos de computación para las aplicaciones que se estén ejecutando.

Según los responsables de la compañía, su estrategia de gestión de datos difiere de la de sus rivales como Microsoft y Oracle en el hecho de que el Gigante Azul apuesta por una aproximación federada, en la que los datos se pueden almacenar y luego acceder a ellos desde múltiples ubicaciones, en vez de almacenarlos en una única plataforma.

Proyecto Masala
Uno de los proyectos de IBM en este sentido es el llamado Masala (término indio que designa una mezcla de especias) que se centra en el descubrimiento de información entre masivas cantidades de datos distribuidos, incluyendo los datos que no están almacenados en un data warehouse. Actualmente, el producto DB2 Information Integrator ya permite a las empresas acceder a información ubicada en diferentes sitios, pero Masala extiende estas capacidades para ayudar a los negocios a mejorar el uso de la información una vez que ésta puede ser accedida de forma centralizada. Además, el proyecto contempla un acceso más rápido a los datos distribuidos.
Según IBM, Masala podría estar disponible en fase beta a finales de año y es posible que se presenten los primeros productos a principios de 2004.




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