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Este contenido es parte de Guía Esencial: Guía Esencial: Tendencias y predicciones de TI para el 2020
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Contenedores, automatización e IA dan forma a las tendencias de TI en 2020

En 2019, Kubernetes le robó la corona de Docker y DevOps maduró. Pero este año los equipos de TI deberían estar atentos a estas predicciones.

2019 trajo una gama de tendencias y cambios tecnológicos que afectaron al personal de operaciones de tecnologías de información (TI), desde el incremento en el uso de la inteligencia artificial (IA) hasta un marco ITIL renovado. ¿Pero qué viene después? Nuestra publicación hermana SearchITOperations solicitó a varios de sus colaboradores expertos que predijeran las tendencias de TI más grandes de 2020 para los equipos de operaciones empresariales.

Echa un vistazo a esas predicciones a continuación.

Stuart Burns

Docker y Kubernetes se volverán aún más populares. Las empresas están comenzando a darse cuenta de lo útil que es tener contenedores livianos, controlados por la versión, que se pueden girar en segundos. La tecnología está probada sin lugar a dudas. Se trata más de un caso de cómo las empresas van a llevar la tecnología de la evaluación a la producción.

Las pilas Docker y Kubernetes son en sí mismas una tecnología de código abierto. Las grandes empresas con las habilidades y recursos apropiados están construyendo sus propias pilas. Esto presenta tanto un riesgo como una oportunidad para los proveedores de hipervisores establecidos que aún están trabajando en sus transiciones a instancias ultraligeras y propuestas de valor agregado. Si bien estas pilas de código abierto pueden ser gratuitas, la administración puede ser compleja. Las herramientas para uso operativo presentan un valor agregado que la pila de código abierto y de uso libre no tiene.

Brian Kirsch

Las operaciones de TI han estado en continuo cambio durante años. Primero fue la virtualización, luego la nube y ahora la automatización extensiva. Lo bueno para las operaciones es que muchas de estas tecnologías ya no son innovadoras: todas tienen cierto nivel de historia ahora.

2020 va a ser un año para que las operaciones no solo se pongan al día, sino que obtengan un conocimiento práctico de las herramientas y técnicas para la automatización y la nube. Esto no significa que la próxima novedad no requiera un poco de recuperación, pero la base con la que las operaciones tienen que trabajar será más sólida que en años anteriores. Será un año de actualizaciones y mejoras, capacitaciones del personal y ajustes para que sea realmente el entorno que han estado buscando. Dependerá de la gerencia ayudar a financiar estas actualizaciones y capacitaciones del personal, y eso no debe demorarse. Los momentos de paz en TI son raros y hay que atacarlos porque el cambio está a la vuelta de la esquina.

Clive Longbottom

Las empresas deberán responder a la incertidumbre sobre los planes para los cambios en el centro de datos. Por ejemplo, ¿deberían planear actualizar la infraestructura local, ampliar un centro de datos propio o utilizar recursos de colocación junto con un centro propio? Alternativamente, ¿deberían ejecutar nuevos recursos en la nube junto con los locales, o planificar un movimiento gradual a la nube por completo? Cada opción tiene sus pros y sus contras, y la elección incorrecta podría ser desastrosa.

En segundo lugar, las empresas necesitarán monitorear y medir lo que sucede en un entorno de TI híbrido cada vez más complejo y luego reaccionar ante esos eventos. Esto requerirá aprendizaje automático o profundo, inteligencia artificial y administradores retrocediendo para permitir que la automatización tome el control de una manera mucho mayor. Los enfoques manuales simplemente no podrán lidiar con las cosas en tiempo real o casi real: la lucha contra incendios no será un camino válido a medida que la plataforma se expanda para incluir más áreas, particularmente a medida que la internet de las cosas (IoT) realmente se afianza.

Otra tendencia de TI en 2020 será la necesidad continua de técnicos para comprender mejor los objetivos comerciales, traducir esos objetivos e identificar los mejores medios técnicos para cumplirlos. Esto no tiene nada que ver con la elegancia técnica: se trata de cumplir con las variables comerciales de precio óptimo, riesgo óptimo y valor general óptimo. Para el personal de TI, perseguir la elegancia técnica se está convirtiendo rápidamente en la mejor manera de descubrir que necesitan pulir su currículum.

Will Kelly

DevOps y las prácticas de gestión de la nube usurparán ITIL: el verdadero costo del sueño de ocho años entre ITIL 3 y 4 se hará evidente en 2020. Veremos a ITIL cada vez más en una lucha por la relevancia contra DevOps y la gestión de la nube en las organizaciones del sector comercial y público. Si bien algunos principios de ITIL sobrevivirán, las empresas recurrirán a DevOps y a las prácticas de gestión de la nube para cumplir con la velocidad de entrega que exigen sus clientes y juntas corporativas.

Una reestructuración del mercado entre los vendedores de herramientas de DevOps iniciará su marcha en 2020. La reestructuración del mercado comenzará por algunas razones. Primero, está el ritmo natural de fusiones y adquisiciones del mundo de TI. Algunos proveedores de herramientas más pequeños e innovadores serán atrapados por jugadores más grandes, incluidas empresas de capital privado. En segundo lugar, algunos proveedores enfrentarán problemas financieros, dependiendo de su financiamiento, y simplemente no se recuperarán. Las empresas sin una propuesta de valor única se verán afectadas en esta reestructuración, como siempre lo hacen.

Walker Rowe

El aprendizaje automático será una tendencia importante de TI en 2020 y desempeñará un papel cada vez más importante en los sistemas de monitoreo, incluida la seguridad cibernética. Esto reducirá el trabajo preliminar y aumentará la precisión, ya que evita que las personas persigan eventos que no son estadísticamente significativos. También reduce el problema de ruido de señal. Pero hay una limitación gigante: la falta de lo que se llama datos etiquetados. Es posible marcar eventos estadísticamente significativos y graficar datos conscientes de tendencias con agrupamiento y otras técnicas. Pero para identificar, por ejemplo, el robo de datos, se necesitaría una imagen de cómo se visualiza; este tipo de aprendizaje profundo aún requiere en gran medida que los humanos vean los eventos y tecleen manualmente qué combinaciones de métricas o características predicen interrupciones del sistema o señalan eventos de piratería.

Es como alimentar las redes neuronales con rayos X para identificar quién tiene una enfermedad y quién no. Se necesitan datos para entrenar los algoritmos. Algunas compañías contratan personas en el mercado de Amazon Mechanical Turk para hacerlo manualmente, por ejemplo, mirando fotos e identificando personas, gatos, flores, etc. Pero, ¿cómo podemos alimentar métricas complejas como sobretensiones y anomalías de inicio de sesión y etiquetarlas en consecuencia? Eso sería posible si los vendedores se unieran en este esfuerzo. Pero, por ahora, es una gran brecha.

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