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¿Es mejor comprar o construir un sistema de automatización de red?

Blogueros exploran la cuestión de comprar versus construir un sistema de automatización de red, los desafíos de la infraestructura hiperconvergente y la integración de AI en TI empresarial.

Ivan Pepelnjak, escribiendo en IpSpace, examinó si los equipos de TI deberían o no comprar o construir un sistema de automatización de red. Pepelnjak ya había expresado su opinión en contra de comprar un sistema de automatización de red "caro pero tranquilizador" y totalmente integrado. Pero cuando se trata de herramientas puntuales, su razonamiento es exactamente el opuesto. Siempre que las herramientas tengan una ventaja bien definida y la capacidad de interactuar con el "mundo exterior" a través de una API, dijo que no hay necesidad de reinventar la rueda al implementar la automatización de la red.

En cambio, dijo, es más importante controlar la arquitectura general del sistema y las interfaces entre los componentes, lo que ofrece a las empresas la capacidad de reemplazar las herramientas individuales con opciones o incluso un reemplazo local si es necesario.

Al responder la pregunta de si comprar o construir un sistema de automatización de red, Pepelnjak sugiere que las empresas deben considerar el costo inicial, el costo a lo largo de la vida del proyecto y el factor de tiempo de valuación. Pepelnjak agregó que a menudo existe la tentación de reinventar la rueda, pero advirtió que si ya existe una "rueda" de código abierto, no hay que construir otra. En cambio, los ingenieros deberían enfocarse en aumentar el software o construir un sistema de nuevo y contribuir a la comunidad de código abierto.

Empresas deseosas de adoptar IA y aprendizaje automático

Mike Leone, analista de Enterprise Strategy Group (ESG) en Milford, Mass., ve una tracción increíble para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en TI empresarial. Si bien la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las principales prioridades para las empresas que buscan la transformación digital, dijo, la inversión sigue siendo modesta como resultado de los costos de infraestructura asociados con estas nuevas tecnologías. Ambos campos dependen en gran medida de diferentes elementos de la pila de tecnología, desde el hardware físico que admite el almacenamiento, el cálculo y las redes, hasta el software que maneja el cumplimiento y otros requisitos. Sin embargo, las empresas todavía tienen dificultades para sincronizar toda su infraestructura de red, citando seguridad, cumplimiento y, en menor medida, grandes volúmenes de datos, como los "eslabones débiles" de la cadena, según Leone. La mayoría de las organizaciones confían en tres herramientas diferentes para desarrollar, probar, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático, de acuerdo con el ESG.

La investigación de ESG indica que los altos ejecutivos de TI son el principal impulsor de las nuevas iniciativas de inteligencia artificial y que TI está muy por delante de otras unidades de negocio en términos de adopción de aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Los datos recopilados por ESG descubrieron que la eficiencia operativa era el objetivo más importante, seguido por la reducción del riesgo, la mejora de la seguridad, mejores perspectivas del cliente y capacidades de predicción. "Comparo la adopción de la IA y el machine learning en TI empresarial con lo que el almacenamiento flash ha hecho al mercado de almacenamiento, pero a una escala mucho mayor", dijo Leone. "Si usted no está a bordo del cohete de estas tecnologías, descubra la manera de hacerlo, tanto como cliente que confía en él como proveedor que proporciona la tecnología para habilitarlo. Cambiará la forma en que pensamos sobre TI y cambiará la forma en que opera la TI".

Adoptando una infraestructura hiperconvergente

Keith Townsend, asesor de la firma CTO Advisor, dijo que la infraestructura convergente y la infraestructura hiperconvergente (HCI) pretenden simplificar la TI, pero ambas suelen fallar en las grandes organizaciones, un problema que raramente proviene de la tecnología.

Cuando fue presentada por compañías como Nutanix, la tecnología HCI se agrupó como almacenamiento, computación, administración e hipervisor. El atractivo comercial de HCI es la simplificación de la infraestructura, reduciendo las múltiples consolas que los administradores necesitan para administrar la virtualización y el almacenamiento, y permitiendo a los usuarios reducir el tiempo de diseño y las pruebas de integración.

Según Townsend, la escala desglosa la efectividad de la tecnología. "Cuanto más grande es la organización, más difícil es la meta de simplificar las operaciones mediante la adopción de tecnología", dijo. "La transformación se trata de personas, procesos y tecnología. HCI es solo una herramienta. Sin un cambio en las operaciones, HCI puede agregar complejidad a los servicios existentes".

Pero Townsend advirtió a las organizaciones que es necesario "adoptar completamente" un modelo de operaciones alimentado por HCI. Si no lo hacen, corren el riesgo de simplemente agregar otra pila de administración, lo que aumenta en lugar de reducir gastos generales.

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