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Cinco principales tendencias de centros de datos que observar en 2019

En 2019, los administradores del centro de datos deben investigar cómo las tecnologías como AIOps, chatbots y GPU pueden ayudarles con sus necesidades de gestión, asistencia técnica y procesamiento.

En el transcurso de 2019, muchas organizaciones invertirán en software de código abierto, administrarán dispositivos de internet de las cosas, integrarán la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las operaciones y se prepararán para los nuevos diseños de microprocesadores.

Estas tendencias de los centros de datos pueden ayudar a los administradores a crear centros de datos más receptivos, automatizados y fáciles de mantener.

Los gigantes de la industria abrazan el código abierto

Tradicionalmente, los proveedores creaban hardware y software propios para los clientes, pero las ofertas de código abierto están ganando terreno en áreas como operaciones. Al usar software de código abierto, las organizaciones pueden emplear los programas que necesitan a un costo menor y con mayor interoperabilidad. La ayuda comunitaria también facilita la combinación y emparejamiento de productos de código abierto mejor que los sistemas propietarios, de modo que los administradores del centro de datos puedan configurar directamente el software que necesitan.

Dos grandes negocios en 2018 señalaron una mayor inversión en código abierto. En junio de 2018, Microsoft adquirió GitHub, una plataforma de desarrollo de software de código abierto con 28 millones de desarrolladores, por 7,5 mil millones de dólares. Este acuerdo ofrece a los desarrolladores y administradores una forma más fácil de administrar, compartir y refinar el código dentro de sus organizaciones.

La mayor adquisición de código abierto del año pasado fue la compra que hizo IBM del desarrollador de Linux Red Hat por 34.000 millones de dólares, en octubre de 2018. El objetivo de esta transacción es ayudar a IBM a ganar más tracción en el mercado de la nube y reforzar su soporte de nube de código abierto para los clientes.

"IBM pagó una prima por Red Hat porque entienden que necesitan nuevas soluciones para poder ingresar a los desarrolladores y departamentos de TI que se centran menos en soluciones heredadas", señaló Matthew Kimball, analista senior de tecnologías de centros de datos en Moor Insights & Strategy .

Este mayor interés en el código abierto significa que los administradores del centro de datos deben investigar qué software de código abierto pueden usar en el centro de datos, así como las comunidades en las que pueden confiar para las mejoras del sistema en el futuro.

La inteligencia artificial asume más trabajo del centro de datos

La IA es una de las tendencias de los centros de datos preparadas para alterar el mantenimiento, específicamente a través del uso de IA para operaciones de TI (AIOps). El software AIOps combina big data, inteligencia artificial, aprendizaje automático y visualización para agilizar el procesamiento de las tareas rutinarias de monitoreo y administración.

Por lo general, la automatización descarga una tarea de rutina, como generar una alerta, de una persona a una máquina. AIOps lleva el proceso un paso más allá, ofreciendo una mayor precisión de la que los humanos pueden lograr e interacciones simplificadas entre los diferentes grupos de administración de centros de datos.

Estas herramientas recopilan datos de archivos de registro, métricas, tickets de la mesa de ayuda y herramientas de monitoreo. Examinan cómo se realizan las tareas, identifican patrones (o anomalías) y luego toman decisiones sobre cómo manejar varias tareas, como identificar y bloquear a un usuario que puede estar intentando ingresar a una red empresarial.

Proveedores como CA Technologies, Loom Systems y el software de diseño ScienceLogic que pueden simplificar la implementación de AIOps. Gartner espera que el uso de estas herramientas aumente en los próximos tres años. La firma estima que solo el 5% de los grandes departamentos de TI utilizan actualmente las plataformas AIOps, pero el 40% lo hará para 2022.

Microprocesadores de servidores a la cabeza de las tendencias del centro de datos

A medida que las organizaciones implementan nuevas cargas de trabajo con uso intensivo de cómputo, como big data, inteligencia artificial y aprendizaje automático, necesitan nuevos tipos de hardware de procesamiento; los diseños tradicionales de servidores basados ​​en CPU no admiten fácilmente estas cargas de trabajo.

Las unidades de procesamiento de gráficos continúan ganando terreno, y Google está desarrollando unidades de procesamiento de tensor. Se espera que surjan otras alternativas diseñadas para nuevas aplicaciones de alto volumen, como los procesadores basados ​​en ARM, en 2019. Esto significa que si surgen problemas de rendimiento del hardware, los administradores deben poder solucionar problemas de múltiples tipos de microprocesadores en lugar de solo sistemas de procesamiento basados ​​en Intel.

Los dispositivos ganan inteligencia

Las empresas pueden distribuir dispositivos y recopilación de datos en el borde de sus redes con hardware como sensores inteligentes. Sin embargo, las organizaciones no desean crear más tráfico de red enviando alertas desde estas ubicaciones y dispositivos a los servicios centrales.

De acuerdo con Gartner, los proveedores están agregando inteligencia artificial y controles de software a sus ofertas de hardware y software para que puedan administrar mejor ese flujo. El personal del centro de datos debe poder gestionar la colaboración entre dispositivos autónomos y mantener el funcionamiento del hardware.

A medida que las organizaciones aumentan sus infraestructuras de dispositivos conectados y de computación perimetral, los administradores deben investigar los estándares de ancho de banda y el software para garantizar que sus entornos puedan admitir de manera efectiva todos los dispositivos conectados con el ancho de banda correcto y las funciones de monitoreo.

Los escritorios de ayuda se vuelven más inteligentes

El software de mesa de ayuda ahora es mucho más sofisticado y el proceso utiliza más automatización que nunca. Las tendencias de los centros de datos, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, son la base de los programas de chatbot que comprenden los problemas de los usuarios y presentan automáticamente las posibles opciones de resolución.

Los chatbots descargan las preguntas rudimentarias que los usuarios tienen para el personal de TI, lo que les permite dedicar más tiempo a problemas de soporte más complejos. En 2019, las empresas están presionando para que estos robots sean capaces de comprender y responder adecuadamente a los estados de ánimo de los usuarios con texto e indicadores visuales.

Estas aplicaciones buscan palabras o expresiones faciales específicas de los flujos de video y miden qué tan bien el resultado propuesto resuelve el problema. Si un usuario se frustra, el sistema puede dirigirlo a una persona en lugar de hacer que el usuario continúe trabajando con un sistema automatizado.

El objetivo general es descargar estas tareas rutinarias del personal de soporte del centro de datos mientras se brinda a los usuarios un servicio de atención al cliente más satisfactorio.

Este artículo se actualizó por última vez en abril 2019

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