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Despu茅s de un 2020 impredecible, esto es lo que puede esperar de la nube h铆brida en 2021

Por Mukesh Khare, Vice President at IBM Systems Research

Hace un a帽o, pocas empresas podr铆an haber anticipado los dram谩ticos cambios que 2020 les deparaba. A medida que las organizaciones realizan sus transformaciones digitales, se est谩n dando cuenta del valor de los entornos de nube h铆brida y de c贸mo obtener lo mejor de cada soluci贸n de nube.

Aunque las empresas todav铆a enfrentan altos niveles de imprevisibilidad de cara al 2021, varias tendencias que surgieron este a帽o nos permiten hacer algunas predicciones sobre qu茅 esperar para el pr贸ximo:

En 2021, las tecnolog铆as de seguridad como Confidential Computing, la encriptaci贸n cu谩ntica segura y el cifrado totalmente homom贸rfico har谩n que incluso las industrias m谩s reguladas se muevan a la nube h铆brida

Es evidente que las empresas continuar谩n descentralizando las operaciones de TI a entornos de nube h铆brida durante el pr贸ximo a帽o -y entre ellas estar谩n incluso las de industrias m谩s estrictamente reguladas-. Para hacerlo con 茅xito, las empresas deben tomar medidas de seguridad que mejoren el aislamiento, garanticen la integridad del sistema y de los datos e implementen estrategias Zero Trust, mientras cumplen con las regulaciones de privacidad de datos m谩s estrictas en todo el mundo, todo a medida que evolucionan las complejas amenazas de seguridad. Los sistemas de hardware que brindan estas capacidades de seguridad se adoptar谩n ampliamente para proteger las cargas de trabajo on premise y en la nube p煤blica. Estos sistemas de hardware, como LinuxONE e IBM Z, proporcionan un mayor nivel de seguridad para cargas de trabajo tradicionales y de c贸digo abierto.

Las nubes espec铆ficas de industria, como IBM Cloud for Financial Services e IBM Cloud for Telecommunications, est谩n dise帽adas para abordar desaf铆os 煤nicos y requisitos de seguridad de industrias altamente reguladas. En general, veremos que los proveedores contin煤an invirtiendo en innovaci贸n de seguridad a medida que las empresas buscan adoptar tecnolog铆as, incluida Confidential Computing, en sus entornos de nube h铆brida como una forma de proteger los datos durante el procesamiento y en reposo. Confidential Computing combinada con el encriptado de datos en reposo y en tr谩nsito, con control exclusivo de claves, protege conjuntos de datos sensibles y altamente regulados y cargas de trabajo de aplicaciones.

Adem谩s, las empresas de tecnolog铆a, incluida IBM, son pioneras en computadoras cu谩nticas que est谩n preparadas para solucionar algunos de los problemas m谩s desafiantes que las supercomputadoras m谩s poderosas del mundo no pueden resolver. Tambi茅n presentan riesgos potenciales, como la capacidad de romper r谩pidamente los algoritmos de cifrado y acceder a datos confidenciales. Esperamos que las empresas comiencen a implementar criptograf铆a cu谩ntica segura y se preparen para cuando las computadoras cu谩nticas a gran escala se conviertan en parte de nuestro vocabulario cotidiano, no solo para proteger los datos disponibles en la actualidad, sino para ayudar a resguardarlos contra futuras amenazas.

De manera similar, cada vez m谩s empresas comenzar谩n a experimentar con el cifrado totalmente homom贸rfico (Fully Homomorphic Encryption, FHE) para proteger sus datos. FHE permite que los datos permanezcan encriptados incluso durante el c谩lculo. Por ejemplo, las compa帽铆as de seguros pueden realizar an谩lisis de los datos de atenci贸n m茅dica de los pacientes, sin que la aseguradora pueda ver informaci贸n de identificaci贸n personal.

La IA automatizar谩 el cambio a la nube h铆brida al ense帽ar a las m谩quinas a "razonar"

Las tecnolog铆as de IA como las t茅cnicas basadas en gr谩ficos, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la IA explicable ya se est谩n aplicando al lenguaje humano: piense en aplicaciones de reconocimiento de voz y traducci贸n de idiomas. Ahora, emplear la misma IA en el c贸digo de las m谩quinas acelerar谩 significativamente el traslado de aplicaciones a la nube y su posterior capacidad de administraci贸n. Estas t茅cnicas de IA ofrecen razonamientos sobre el comportamiento de las aplicaciones y su estructura para recomendar y automatizar la generaci贸n de candidatos a microservicios identificados.

Este enfoque va m谩s all谩 del proceso "tradicional" de contenedorizaci贸n. La automatizaci贸n es necesaria al migrar cargas de trabajo de misi贸n cr铆tica a entornos de nube. A menudo, las empresas primero deben determinar exactamente d贸nde se ejecutan sus aplicaciones de misi贸n cr铆tica. Una vez hecho esto, hay mucho involucrado en el traslado de esas aplicaciones y datos que han estado operando en las instalaciones durante a帽os a entornos de nube h铆brida, parte de las cuales esas empresas pueden no controlar directamente.

La IA tambi茅n mejorar谩 la experiencia de los desarrolladores de la nube y los ingenieros de confiabilidad; desde automatizar la modernizaci贸n y la implementaci贸n de aplicaciones en nuevos entornos, hasta ayudar con la gesti贸n diaria de aplicaciones. De hecho, el rol de los ingenieros de confiabilidad est谩 preparado para crecer, a medida que las empresas aceleren el uso de t茅cnicas y estrategias basadas en IA, como ChatOps para administrar sus aplicaciones y entornos. Los ingenieros de confiabilidad se anticipar谩n y abordar谩n los riesgos de manera proactiva, as铆 como tambi茅n extraer谩n conocimientos de datos no estructurados m谩s complejos, una funci贸n cr铆tica a medida que las aplicaciones operan en ecosistemas de nube h铆brida.

Las herramientas de c贸digo abierto ayudar谩n a unificar las nubes, por lo que las habilidades que los desarrolladores necesitan para programar y usar una nube h铆brida ser谩n mucho m谩s simples

En la actualidad, si se desea procesar un gran conjunto de datos desde una computadora port谩til, lo que podr铆a requerir el uso de 100,000 contenedores, se necesita saber c贸mo volver a codificar aplicaciones para la nube h铆brida. Los desarrolladores requieren acceso no solo a una plataforma de nube h铆brida, sino tambi茅n a herramientas y frameworks que les permitan resolver problemas y ser productivos. Sin embargo, a los desarrolladores y cient铆ficos de datos sin a帽os de experiencia les resulta muy dif铆cil programar en entornos de nube h铆brida.

En el pr贸ximo a帽o, las herramientas de c贸digo abierto ayudar谩n a integrar muchas nubes y sistemas on premise en una 煤nica plataforma h铆brida sin fisuras, al acortar la curva de aprendizaje para programadores y no programadores. Las empresas adoptar谩n un modelo de implementaci贸n de aplicaciones que sea m谩s f谩cil de programar y usar para quienes no tienen mucha experiencia en la nube h铆brida. Este avance liberar谩 a los programadores con experiencia para trabajar en proyectos de mayor valor. Necesitamos expertos en la materia para poder concentrarse en el problema real que est谩n tratando de resolver en lugar de c贸mo se ejecuta su software de manera eficiente en m煤ltiples nubes. Programas como IBM Cloud Satellite, que aprovecha Red Hat OpenShift, permiten a los usuarios crear, implementar y gestionar servicios en la nube en cualquier entorno, desde un 煤nico panel.

Veremos que algunas de las innovaciones de hardware de nube h铆brida m谩s avanzadas y potentes se extienden a los dispositivos perif茅ricos, gracias a los progresos en la eficiencia del hardware inform谩tico

El hardware para el entrenamiento de modelos de IA est谩 notoriamente hambriento de recursos y consume dinero, tiempo y energ铆a. Por ejemplo, el modelo a escala industrial m谩s grande implementado actualmente, GPT-3 de OpenAI, tiene 175B par谩metros -o m谩s de 100 veces m谩s grande que los modelos de hace un par de a帽os-. Cuesta varios millones de d贸lares para entrenar y genera una huella de carbono durante el entrenamiento que es mayor que las emisiones de por vida de 20 autos.

En 2021 veremos grandes avances en el hardware de IA utilizado para construir e implementar modelos de IA. La eficiencia de los sistemas de entrenamiento de inteligencia artificial aumentar谩 en casi un orden de magnitud en comparaci贸n con los mejores sistemas disponibles comercialmente hoy. Junto con los avances de 5G, la computaci贸n de IA sostenible en el borde podr铆a borrar la frontera entre la nube y edge, ofreciendo una actualizaci贸n tecnol贸gica clave para las infraestructuras de nube h铆brida y un avance importante para la privacidad y seguridad de los modelos de IA al mantener m谩s datos en el borde. Se espera que la arquitectura celular 5G sea un catalizador para desencadenar la adopci贸n generalizada de edge computing.

Los aceleradores de hardware de IA en infraestructuras de nube h铆brida podr铆an soportar grandes trabajos de entrenamiento de IA en centros de datos. Y la misma tecnolog铆a podr铆a implementarse a una escala m谩s peque帽a o integrarse en otros procesadores en el borde. La expansi贸n de los aceleradores de hardware compatibles con OpenShift apoyar谩 a煤n m谩s la implementaci贸n flexible de nuestros avances inform谩ticos de hardware de IA hasta el borde.

Como se puede ver, 2021 se centrar谩 en mejorar la potencia y la eficiencia de la IA, de modo que pueda ayudar a las empresas a enfrentar una serie de desaf铆os para implementar, simplificar y administrar de manera segura entornos de nube h铆brida para una mayor cantidad de usuarios. Est谩 claro que las tecnolog铆as de nube h铆brida seguir谩n siendo una ruptura de barreras para la empresa y una estrategia con visi贸n de futuro.

Despu茅s de un 2020 impredecible, esto es lo que puede esperar de la nube h铆brida en 2021
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Esta nota/art韈ulo ha sido originalmente publicado por www.caracasdigital.com, el 21 de Diciembre de 2020..

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