A medida que las organizaciones continúan evolucionando en la era de la IA y la analítica avanzada, confiar únicamente en una estrategia de nube única ya no es suficiente para satisfacer las demandas de cargas de trabajo intensivas en datos.

La necesidad de arquitecturas de nube más flexibles, seguras y de alto rendimiento ha llevado a la adopción de nube híbrida y entornos multinube . Sin embargo, no basta con implementar estos entornos: las empresas también deben garantizar una interconectividad y una gobernanza de datos seguras y confiables en las diferentes plataformas y regiones de nube.

Más allá de la infraestructura de nube: las limitaciones de los modelos de nube heredados en los despliegues de IA

¿Cómo fallan cada vez más las estrategias de nube heredadas al abordar los requisitos únicos de las cargas de trabajo impulsadas por la IA? Los principales desafíos que se pueden observar aquí incluyen:

Latencia: Las aplicaciones de IA requieren respuestas en tiempo real. Por ejemplo, en aplicaciones como la detección de fraudes en tiempo real o los vehículos autónomos, la latencia puede ser un factor crítico. Las organizaciones deben considerar las soluciones de computación periférica (procesar los datos más cerca de donde se generan) u optimizar la infraestructura de nube para reducir la latencia. Las rampas de acceso a la nube en los centros de datos de Colocation también ofrecen conexiones dedicadas y de baja latencia a la Cloud, lo que es importante para las aplicaciones que requieren grandes volúmenes de datos.
Gravedad de los datos: la IA se basa en grandes conjuntos de datos. Trasladar estos datos a la nube puede ser lento, caro e ineficiente. El término gravedad de datos, acuñado por Digital Realty, se refiere al hecho de que, a medida que los datos se acumulan, se vuelve cada vez más difícil y costoso moverlos. Las organizaciones deben considerar estrategias para gestionar la gravedad de los datos, como procesar los datos más cerca de su fuente o utilizar servicios de transferencia de datos de alta velocidad.
Seguridad, privacidad y cumplimiento: Las normativas a menudo restringen dónde y cómo deben procesarse los datos sensibles. La nube pública por sí sola no suele ser suficiente para satisfacer estas necesidades. Las empresas deben implementar medidas de seguridad sólidas, como el cifrado de datos, los controles de acceso y la supervisión del cumplimiento, para garantizar que sus entornos de Nube híbrida cumplen con los requisitos reglamentarios.
Hardware especializado: La formación y la implementación de modelos de IA requieren hardware de alto rendimiento, como GPU optimizadas para el procesamiento paralelo, que pueden no estar adecuadamente soportadas en entornos cloud de propósito general. Puede que las empresas necesiten invertir en hardware especializado o asociarse con proveedores de nube que ofrezcan una infraestructura optimizada para la IA (GPU como servicio).
Coste: Ejecutar cargas de trabajo de IA continuamente en la nube puede resultar costoso e impredecible, ya que las cargas de trabajo y los conjuntos de datos necesitan escalar rápidamente. Las empresas necesitan soluciones avanzadas para optimizar costes manteniendo el rendimiento y el control. Optimizar la eficiencia con el socio de infraestructura adecuado puede facilitar la gestión de los costes.

Cómo abordar estos desafíos: La metodología Pervasive Datacenter Architecture (PDx)® de Digital Realty proporciona un marco estructurado para evaluar y mitigar los desafíos de IT híbrido e IA. Al utilizar los casos de uso de la PDx®, las empresas pueden modelar dónde debe residir la infraestructura, cómo debe conectarse y qué estrategias de despliegue optimizan el rendimiento en los entornos híbridos.

El auge de la nube híbrida: flexibilidad y resiliencia

Las empresas adoptan cada vez más estrategias multicloud para ganar flexibilidad y resistencia. La computación en nube híbrida permite la colocación de cargas de trabajo en función de requisitos específicos de seguridad, latencia y cumplimiento. Al aprovechar múltiples servicios en la nube, las empresas pueden elegir los mejores servicios para sus necesidades, evitando la dependencia de un proveedor y mejorando la resistencia general.

Los beneficios de la nube híbrida incluyen:

Distribución optimizada de las cargas de trabajo: Transferencia de cargas de trabajo entre nubes privadas y públicas para optimizar el rendimiento y el coste.
Redundancia: Utilización de múltiples servicios en la nube y regiones para garantizar una alta disponibilidad y minimizar el tiempo de inactividad.
Enfoque de lo mejor de cada categoría: Selección de los servicios en la nube más adecuados para las necesidades empresariales específicas, en lugar de depender de un único proveedor.

Protección y orquestación de datos en entornos híbridos

Proteger los datos en los entornos híbridos es fundamental. La interconectividad segura y los planos de control unificados son necesarios para garantizar que los datos fluyan correctamente entre las aplicaciones y las nubes sin comprometer el cumplimiento o el rendimiento. Es esencial establecer medidas de seguridad y políticas de gobierno de datos sólidas para gestionar los entornos de Nube híbrida de forma eficaz.

Algunas consideraciones clave para proteger entornos de Nube híbrida incluyen:

Cifrado de datos: Cifrado de datos tanto en tránsito como en reposo para evitar el acceso no autorizado.
Controles de acceso: Implantación de estrictos controles de acceso para garantizar que solo el personal autorizado pueda acceder a los datos sensibles.
Supervisión del cumplimiento normativo: Monitorización continua del cumplimiento normativo con las regulaciones y estándares relevantes.

Centros de datos como columna vertebral: facilitando operaciones globales sin interrupciones

La orquestación de la nube híbrida debe originarse en el nivel del centro de datos, con conectividad interregional que respalde operaciones globales sin inconvenientes. Los proveedores de colocación desempeñan un papel crucial en la mejora del rendimiento y la confiabilidad de la nube al posicionar los datos más cerca de las puertas de enlace de la nube, lo que reduce la latencia de la red. Soluciones como ServiceFabric® de Digital Realty en PlatformDIGITAL® proporcionan conexiones directas y seguras a los principales proveedores de servicios en la nube, lo que garantiza un rendimiento óptimo para aplicaciones exigentes.

PlatformDIGITAL® proporciona la base de nuestro marco PDx®, permitiendo a las empresas desplegar arquitecturas estandarizadas validadas a través de casos de uso de PDx. Cada caso de uso define un patrón repetible, como habilitación de Nube híbrida, entrenamiento de modelos de IA, o cumplimiento de datos, que acelera el tiempo de implementación y garantiza la consistencia en los sitios globales.

Construir una nube híbrida lista para el negocio: consideraciones clave

Si planeas construir un entorno de nube híbrida robusto, deberías considerar cuidadosamente los siguientes pasos clave:

Encuentre la nube adecuada para la carga de trabajo adecuada: Asigne las cargas de trabajo a los entornos adecuados en función de sus necesidades específicas. Esto implica evaluar las capacidades de los proveedores de la nube, incluida la infraestructura, las medidas de seguridad y los servicios de asistencia.
Utilice una arquitectura resistente para el acceso directo a la nube: Implemente servicios de conectividad directa para mitigar los riesgos de rendimiento asociados a conexiones de calidad inferior. Esto puede incluir servicios que proporcionen conexiones seguras y directas a los proveedores de servicios en la nube.
Reduzca el alcance geográfico a los servidores en la nube: Posicione los servidores en la nube más cerca de las rampas de acceso a la nube para minimizar la latencia. Los proveedores de colocation pueden desempeñar un papel vital en este proceso al ubicar los datos cerca de las puertas de enlace de la nube.
Escale de manera eficiente: trabaje en estrecha colaboración con los proveedores de servicios en la nube para garantizar que existen las opciones de ancho de banda y redundancia necesarias. Esto puede implicar la adopción de funciones de escalado automático para gestionar los picos de demanda.
Supervise el rendimiento de forma continua: Establezca puntos de referencia y métricas claras de rendimiento para identificar y abordar los problemas de manera proactiva. Las herramientas de supervisión pueden ayudar a detectar desviaciones del rendimiento esperado, lo que permite tomar medidas correctivas en el momento adecuado.

Al adoptar estrategias de Nube híbrida y multinube, es posible mejorar la flexibilidad, la seguridad y el rendimiento. Además, aprovechar los casos de uso de PDx® puede ayudar a las organizaciones a identificar patrones óptimos de colocación de cargas de trabajo—equilibrando rendimiento, cumplimiento y proximidad a fuentes de datos—basándose en modelos de despliegue híbridos probados validados por empresas globales.

A medida que el panorama de la nube sigue evolucionando, es esencial que las organizaciones desarrollen un marco dinámico que vincule las necesidades básicas de infraestructura y arquitectura cloud con los requisitos empresariales. Este enfoque le permite optimizar sus entornos en la nube, reducir costes e impulsar el éxito en un mercado cada vez más complejo y competitivo.

Mejores prácticas para la adopción de la nube híbrida

Para maximizar el enorme potencial de la adopción de la nube híbrida, recomendamos una serie de buenas prácticas de las que se beneficiarán la mayoría de las organizaciones:

Desarrollar una estrategia clara para la nube: Alinear la adopción de la nube con los objetivos empresariales y las estrategias de TI.
Implementar medidas de seguridad sólidas: garantizar la seguridad y la integridad de los datos en los entornos híbridos.
Optimización de la colocación de las cargas de trabajo: Asignación de las cargas de trabajo a los entornos más adecuados en función de los requisitos de rendimiento, seguridad y conformidad.
Supervisión y optimización del rendimiento: Supervisión continua del rendimiento y realización de ajustes según sea necesario para garantizar resultados óptimos.
Aplicar la metodología PDx®: alinear el diseño de la infraestructura, la interconexión y el gobierno de los datos con los objetivos empresariales.

El futuro de la nube

A medida que seguimos navegando por las complejidades de los entornos híbridos y multi-nube, varias tendencias clave moldearán el futuro de la computación en la nube. Estos incluyen la creciente adopción de la computación periférica, la importancia cada vez mayor de la IA y el aprendizaje automático y la necesidad de medidas de seguridad y cumplimiento más sofisticadas.

Al adelantarse a estas tendencias y optimizar continuamente sus entornos en la nube, las empresas pueden prepararse para el futuro en un panorama tecnológico que cambia rápidamente.

Reorientación hacia mayores oportunidades

El cambio hacia lo híbrido y multi-nube representa una oportunidad significativa frente a cargas de trabajo impulsadas por IA cada vez más exigentes. Al comprender las limitaciones de los modelos de nube heredados y aprovechar los beneficios de la Nube híbrida, es posible crear una infraestructura en la nube más ágil, receptiva y rentable.

A medida que el panorama de la computación en la nube continúa evolucionando, es esencial ser adaptable y proactivo en su enfoque de adopción de la nube. Pero al final, la clave del éxito radica en comprender las necesidades únicas de tu organización y desarrollar una estrategia de nube que se alinee con esas necesidades. Al hacerlo, puedes crear una base sólida, escalable y segura que respalde tus objetivos empresariales y impulse el éxito a largo plazo.

Adoptando estrategias híbridas y multi-nube guiadas por PDx® y implementadas a través de PlatformDIGITAL®, las empresas pueden estandarizar su arquitectura, simplificar el despliegue y preparar operaciones para el futuro frente a la creciente demanda de cargas de trabajo intensivas en datos y impulsadas por IA.

Para obtener más información, descargue la Guía de soluciones híbridas de PDx® Cloud, que proporciona estrategias probadas para una integración perfecta en la nube, diseñada para gestionar las complejidades de la IA y el IT híbrido.

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