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Gasto en infraestructura de centro de datos obtiene impulso de IA

Los proveedores de soluciones de TI están encontrando un papel en ayudar a los clientes a crear la infraestructura de inteligencia artificial que necesitan para manejar los requisitos tecnológicos emergentes.

La inteligencia artificial y otras tecnologías emergentes transformadoras pueden ser el centro de atención, pero detrás de escena, impulsan el gasto en infraestructura del centro de datos y un montón de negocios para los socios de canal.

De hecho, las empresas a menudo necesitan actualizar la arquitectura de cómputo, almacenamiento, redes y datos cuando buscan absorber la inteligencia artificial y otros desarrollos tecnológicos, como IoT, computación perimetral y la implementación de múltiples nubes. Como resultado, los proveedores de soluciones informan una fuerte demanda de esos elementos esenciales de infraestructura, que se suman a los últimos desarrollos.

Tyler Beecher, CEO de Trace3, un proveedor de soluciones en Irvine, California, dijo que parte de la misión de su compañía es ayudar a los clientes a ver lo que viene a la vuelta de la esquina tecnológica. Las sesiones informativas de capital de riesgo de la compañía presentan a los CIO a los inversores y empresarios de Silicon Valley que proporcionan una idea de la forma de lo que vendrá. Sin embargo, señaló Beecher, los clientes continúan gastando mucho en lo básico, incluso cuando adoptan la vanguardia.

Tyler Beecher

«Descubrimos que, por cada dólar gastado en tecnología emergente, los clientes están gastando $8 a $10 en tecnología central para respaldar los cambios o ayudar a cerrar la brecha desde donde están hasta donde deben ir», dijo Beecher.

Beecher dijo que ve una demanda continua de productos de centro de datos y servicios de ingeniería fundamentales. El trabajo del centro de datos es «en apoyo de los resultados comerciales [que los clientes] están tratando de manejar con tecnologías emergentes», agregó. «No vemos que eso cambie, pero debes mostrarles el mañana antes de que te inviten a ejecutar hoy».

Infraestructura de inteligencia artificial: Un anillo familiar

La IA se destaca como particularmente prominente entre las tecnologías emergentes que remodelan el centro de datos. Los profesionales de TI de América del Norte encuestados por TechTarget clasificaron el deseo de aprovechar la inteligencia artificial como uno de los principales impulsores de compra para servidores de red, productos de almacenamiento e integración de datos (ver gráfico).

Los requisitos de infraestructura impulsados por IA están influyendo en el gasto de infraestructura del centro de datos.

La demanda de los elementos esenciales de TI que rodean a la IA es una reminiscencia de la experiencia de la industria tecnológica durante las primeras olas tecnológicas. El auge de las bases de datos relacionales en la década de 1980, por ejemplo, requirió tecnologías de soporte para la gestión y la seguridad.

Juan Orlandini

«Estas nuevas cargas de trabajo no son diferentes», dijo Juan Orlandini, arquitecto jefe de transformación de la nube y el centro de datos en Insight, un proveedor de soluciones de TI con sede en Tempe, Arizona. «Todavía tiene que bloquearlo y abordarlo. ¿Cómo lo protejo? ¿Cómo lo aseguro? ¿Cómo le doy una cantidad adecuada de cómputo, redes, almacenamiento y conectividad?».

Lo que es diferente es la gran cantidad de datos involucrados en el despliegue de tecnologías como la IA. «En el pasado, solíamos pensar que los gigabytes o los terabytes eran grandes números, y ahora estamos hablando de entornos donde los petabytes son la norma», dijo Orlandini.

En ese contexto, los proveedores de soluciones deben asesorar a los clientes sobre los tipos de servidores necesarios para admitir la IA. Eso podría significar máquinas con GPU, circuitos integrados específicos de la aplicación o motores de aceleración IA integrados en ellos. «Debe reconsiderar qué tipo de motor de cómputo necesita proporcionar para soportar la carga de trabajo».

Una actualización de almacenamiento también puede estar en la lista de tareas de la infraestructura del centro de datos. La demanda de IA de conjuntos de datos limpios y reutilizables está impulsando la demanda de almacenamiento y data warehousing, señaló Charles Fullwood, director de la práctica de soluciones de software en Force 3, un proveedor de soluciones de nube, redes y seguridad de Crofton, Maryland. Él dijo que las tecnologías emergentes están contribuyendo a la demanda de almacenamiento hiperconvergente, por ejemplo.

Charles Fullerwood

Orlandini dijo que proveedores como NetApp, Pure Storage y Dell ofrecen productos específicos para abordar cargas de trabajo de datos rigurosas. Se puede recurrir a los sistemas de almacenamiento conectados a la red para manejar los datos no estructurados asociados con la IA. Y los dispositivos de almacenamiento pueden necesitar una fuerte optimización flash debido a los requisitos de rendimiento, agregó.

Orlandini señaló las demandas de almacenamiento de los sistemas DGX-2 de Nvidia, que apuntan a inteligencia artificial y análisis, como un caso puntual. El DGX-2 viene equipado con ocho interfaces de red de 100 Gb. «Mantener ocupadas esas ocho interfaces elimina una enorme cantidad de rendimiento de las plataformas de almacenamiento», dijo.

Las redes son otro componente que puede necesitar una actualización para funcionar como parte de una infraestructura de inteligencia artificial. Un despliegue de IA puede requerir una nueva conectividad entre las fuentes de datos y el sistema de almacenamiento que recibe las fuentes y entre el sistema de almacenamiento y el motor de carga de trabajo de IA, dijo Orlandini.

Los datos como infraestructura

Raj Patil, CEO de Orion Business Innovation, un integrador de sistemas con sede en Edison, N.J., dijo que considera los datos como otro componente de la infraestructura. Es posible que las organizaciones tengan que volver a visitar la arquitectura de datos, que incluye la gobernanza e integración de datos, a medida que buscan adoptar la IA.

«La IA tiene muchas promesas y mucho valor, pero si sus datos no tienen la forma o el formato para impulsar eso, entonces su IA no será de valor", dijo Patil. "Si los datos son un desastre, la IA va a ser un desastre».

Orlandini señaló la importancia de crear datos utilizables.

«La parte difícil de la IA no es el cálculo en sí», dijo. «La preparación de datos y asegurarse de que los datos estén en buen estado para que se pueda hacer el cálculo lleva más tiempo y, en muchos sentidos, es más difícil».

Los clientes que planean sistemas de IA deben considerar la gobernanza: ¿De dónde vendrán los datos y cuáles son las restricciones regulatorias relevantes a considerar en su uso?, y luego idear un plan para hacer que los datos sean utilizables para el negocio, dijo Patil.

Cuando se trata de datos de aplicaciones, hay otros cambios arquitectónicos almacenados, a saber, microservicios y contenerización. Las empresas reconocen la necesidad de crear código que pueda ser autocontenido y moverse fácilmente entre diferentes proveedores de la nube o diferentes pilas de infraestructura, dijo Patil. Esta facilidad de movimiento hace que los datos estén disponibles para los servicios de IA, que pueden existir en diferentes proveedores de la nube.

Los microservicios y contenedores «son sin duda grandes impulsores del... nuevo pensamiento arquitectónico», señaló.

A medida que las herramientas y los modelos de IA se ponen en contenedores, la portabilidad resultante también permitirá a las empresas ejecutar IA de manera distribuida, señaló Fullwood. Los contenedores permiten a las organizaciones ejecutar modelos de IA en la fuente de los datos, lo que permite un procesamiento más rápido a menor escala, señaló. Este enfoque de computación perimetral ofrece una alternativa para crear grandes almacenes de datos centralizados y consolidar datos.

«Con los contenedores, puede ejecutar esos modelos de IA en el borde», dijo Fullwood.

Otros factores que influyen en los requisitos de infraestructura

Naturalmente, las empresas están respondiendo a los impulsores de compra de infraestructura del centro de datos más allá de la IA. Fullwood citó la necesidad de una mayor eficiencia y automatización, junto con el concepto de infraestructura como código, como los factores que influyen en la inversión en el centro de datos.

Las implementaciones híbridas y de múltiples nubes también juegan un papel importante.

Una nube híbrida requiere inversión en infraestructura de «puente», señaló Fullwood. Ese puente comienza con el despliegue de una nueva plataforma informática en la que una organización migra aplicaciones y cargas de trabajo a una nube privada. Una vez que esos activos se colocan en contenedores y se hacen portátiles, la nube privada se convierte en un peldaño hacia la nube pública. Tales entornos híbridos también requieren un software de administración en la nube para mover las cargas de trabajo entre nubes privadas y públicas, dijo Fullwood.

«La nube en realidad está causando que los clientes gasten más en el centro de datos solo para adaptarse al enfoque de la nube híbrida», agregó.

 [Recuadro 1]

Abordar la oportunidad de la infraestructura

A pesar de que los proveedores de soluciones de TI reflexionan sobre los detalles de la infraestructura de aplicaciones atípicas, aún pueden encontrarse en un territorio familiar.

Los compromisos de los socios pueden tener un sabor de negocio habitual, particularmente entre los clientes con organizaciones de TI bien disciplinadas. Los despliegues de nuevas tecnologías, por ejemplo, requieren medidas de protección y seguridad de datos al igual que las generaciones anteriores de tecnología. Los clientes con ese conocimiento facilitan la tarea de infraestructura.

«Hay algunos cambios en lo que está comprando, pero lo que está haciendo tiende a no cambiar», dijo Orlandini de Insight.

Determinar los casos de uso apropiados para tecnologías como la IA ofrece un desafío mayor que implementar la infraestructura del centro de datos en la que residirá. «La parte difícil no está realmente en la infraestructura», dijo Orlandini. «Todavía tiene que resolverlo, pero una vez que descubre lo que está haciendo con la IA, qué comprar... tiende a ser similar en todos los clientes».

Dicho esto, los proveedores de soluciones pueden necesitar aprender a trabajar con nuevos tipos de clientes cuando trabajan en una infraestructura tecnológica emergente.

«No necesitamos convertirnos en científicos de datos para soportar una carga de trabajo de IA, pero sí necesitamos entender cómo piensan los científicos de datos», dijo Orlandini. «Ese es el trabajo pesado que tenemos que hacer».

AI, desde la nube hasta las instalaciones

Los servicios de inteligencia artificial basados ​​en la nube mueven la infraestructura básica a un proveedor externo: AWS, Google Cloud Platform o Microsoft Azure, por ejemplo. La mayoría de los clientes lanzan sus incursiones de IA en la nube, dijo Orlandini de Insight. Con las plataformas de nube pública, las organizaciones pueden desarrollar rápidamente una prueba de concepto o un producto que funcione, señaló.

«Es un gran lugar para comenzar», dijo Orlandini sobre la IA en la nube. «Para muchos, se quedará ahí».

Pero otros clientes que comienzan los pilotos de IA en la nube pueden negarse al costo de construir un sistema de producción en ese entorno. El gasto de levantar y transferir grandes cantidades de datos de la infraestructura del centro de datos local a la nube pública puede resultar prohibitivo, dijo Orlandini. El entorno regulatorio y de cumplimiento del cliente también puede obligarlos a lanzar sistemas de inteligencia artificial en su propia infraestructura, agregó.

En general, las empresas reconocen un papel continuo para el procesamiento interno en medio del crecimiento de la computación en la nube.

«Los clientes quieren ir a la nube y están... yendo allí de manera controlada y sensata», dijo Fullwood de Force 3. «Se dan cuenta de que ciertas aplicaciones y cargas de trabajo no son adecuadas para pasar a la nube pública, y las están dejando donde están».

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