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Necesario para un futuro cercano: TI más precisa y eficiente

Los expertos lo han dicho: construir una TI más eficiente es crucial en un contexto de rivales digitales. Un líder de TI está trabajando duro en eso. He aquí cómo seguir su ejemplo.

Antes de que Elon Musk hiciera historia al lanzar su Tesla Roadster al espacio a principios de este mes, la empresa de automóviles eléctricos del empresario estaba haciendo algo de ingeniería fuera de este mundo, aquí en la Tierra.

El Tesla Model S, por ejemplo, no solo no requiere una llave, ya que es eléctrica, sino que tampoco es necesario presionar un botón de encendido. "Uno entra y comienza a conducir", dijo la analista de Gartner, Mindy Cancila. Ella y su colega analista de Gartner, Danny Brian, hablaron durante el inicio de la convención Catalyst para arquitectos de TI en San Diego, en agosto pasado.

Y luego está el tablero de la era espacial: no hay agujas que midan la velocidad de crucero o el nivel de potencia de la batería (de nuevo, es eléctrico). Todo es software, que Tesla actualiza "por cable".

"Este vehículo recopila datos sobre todo lo que puedas imaginar, desde el rendimiento del vehículo hasta las condiciones de la carretera y las tendencias y condiciones del tráfico, y luego usan todos esos datos para mejorar el vehículo constantemente", dijo Brian.

Para Cancila y Brian, el automóvil de lujo de $68,000 dólares ejemplificó un principio que los equipos de TI necesitan para construir sus sistemas en una época en la que la actividad de casi todas las cosas, ya sea desarrolladas o nacidas, puede medirse, rastrearse y analizarse: precisión.

"Históricamente, planeamos una capacidad máxima", dijo Cancila. "Fuimos realmente imprecisos. Compramos en exceso porque no sabíamos cómo serían nuestros presupuestos en el futuro. Y no sabíamos si podríamos satisfacer las necesidades de capacidad".

Pero hacer que los sistemas de TI sean más precisos, al recopilar, procesar y dar sentido a los datos sobre el rendimiento de los sistemas de TI, puede llevar a niveles de eficiencia y ahorro de costos que nunca antes habían sido posibles, destacaron Cancila y Brian. A finales del verano de 2017, ese fue un buen consejo. En 2018, con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (machine learning) y la automatización avanzando rápidamente, y listos para remodelar los negocios y el mundo en general, construir una TI precisa y más eficiente es más que un consejo. Es un mandato.

Una nube más ligera y más mala

Alec Chattaway

Alec Chattaway lo está siguiendo. Es el director de operaciones de infraestructura en la nube del proveedor de software de administración de datos Informatica. La compañía de Redwood City, California, fundada en 1993, ha ayudado durante mucho tiempo a las compañías a integrar y analizar datos en centros de datos locales. Hoy, la compañía se especializa en la integración de datos en la nube y está haciendo la transición de su propia TI a la nube, con gran parte de su infraestructura en Amazon Web Services (AWS). También está aumentando su presencia en Microsoft Azure y está analizando Google Cloud Platform para futuras cargas de trabajo. Chattaway está a cargo de todas las infraestructuras y operaciones en la nube de la compañía.

Tan cacareada como es la nube por sus poderes de corte de sobrecarga, "gastamos mucho dinero", dijo Chattaway, y el costo es una preocupación real. Con ese fin, ha decidido aumentar la eficiencia de la infraestructura en la nube de la compañía en "probablemente el 50%".

"Hemos pasado la etapa de ingeniería hasta el punto en que podemos comenzar a buscar la eficiencia", dijo.

Chattaway está creando una organización de TI más eficiente mediante el uso de análisis predictivos para dividir datos históricos y en tiempo real sobre recursos informáticos como el procesamiento, la memoria y el almacenamiento. El análisis dibuja una línea de tiempo predecible de uso de recursos, lo que permite que el equipo de infraestructura de la nube en Informatica sepa "con cierta certeza cuándo entrará su carga", en otras palabras, cuándo van a usar cuánta potencia de cómputo. De esta forma, pueden aprovisionar recursos de manera precisa a medida que se necesitan y mantener los costos de la nube al mínimo.

Un freno a las compras excesivas

La analítica predictiva también habilitará Chattaway para todos, pero eliminará la necesidad de sobreprovisionamiento; esencialmente, usará más recursos informáticos de los necesarios. Es una práctica común en la nube: las empresas adquieren potencia de cómputo adicional de un proveedor de la nube y sobreprovisionan las máquinas virtuales cuando no saben cuánta capacidad necesitará un sitio web, por ejemplo, o una aplicación. Para los administradores, es más seguro que equivocarse en el lado negativo: más visitas de lo previsto a un sitio pueden hacer que se bloquee, esto irrita a los clientes y, en última instancia, daña el negocio.

Pero el exceso de aprovisionamiento es tremendamente ineficiente. Hablando sobre el largo viaje desde California a Las Vegas, Chattaway ejemplificó con la analogía de tratar de rebasar un vehículo de 18 ruedas en su Toyota Prius.

"Sería realmente agradable tener un motor inyectado con nitrógeno V-8 para poder pasar este camión en 150 yardas", dijo. Pero comprar maquinaria de carreras para un automóvil familiar ecológico ‘por si acaso necesito adelantar a un camión’, la mayoría estaría de acuerdo, es una gran pérdida de dinero. Es igual pagar a un proveedor de nube por potencia de cálculo que no se utilizará.

Pero ocurren eventos imprevistos sobre pedido. En Informatica, por lo general, "se está incorporando a los clientes", dijo Chattaway, por lo que más clientes de lo esperado comienzan con la herramienta de integración de la compañía. Por ejemplo, puede predecir que 50 nuevos clientes se registrarán, en función de la época del año y otros factores, y luego aprovisionará para 50. Y luego, 250 inician sesión.

"En lugar de ser predictivo, es más reactivo; no lo esperaban, por lo tanto, ahora necesitan literalmente crear cosas para satisfacer la demanda", dijo.

Para prepararse para un ataque repentino, Chattaway necesita escalar –o agregar más máquinas para una potencia de procesamiento prácticamente ilimitada. En un centro de datos físico, eso implicaría encontrar bastidores de servidores de repuesto o hacer espacio para nuevos servidores; la operación puede llevar semanas.

"Me gustaría hacer esos 15 minutos", dijo Chattaway, mientras agregaba "dos o tres ceros al recurso actual".

Obtener todos los recursos en la nube

Él está llegando allí. En un entorno de computación en la nube, los proveedores de la nube realizan el escalado y son rápidos al respecto. Para escalar rápidamente y hacer frente a las explosiones inesperadas de la demanda, y lo más importante, de nuevo, para que Informatica no pague por el jugo que no necesita, Chattaway está buscando reemplazar muchas de sus máquinas virtuales con contenedores, la tecnología de virtualización que divide las aplicaciones en partes discretas. Los contenedores permiten un control granular de los recursos, lo que permite a su equipo repartir cantidades específicas de potencia de cálculo, memoria y almacenamiento, y escalar en segundos en comparación con varios minutos en máquinas virtuales.

También forman parte de la configuración de una TI más eficiente los esfuerzos por "recortar la grasa", dijo Chattaway, apagando las máquinas que no necesitan funcionar durante el fin de semana, por ejemplo; facturando a los consumidores internos de la infraestructura de la nube, para que los jefes de departamento puedan ver lo que los ingenieros están gastando; y evaluar si se utilizan los productos de aprendizaje automático de Informatica para mejorar el rendimiento de la infraestructura en la nube.

"Pero, una vez más, tenemos que sopesar eso con los recursos", dijo Chattaway. "Si eso va a costar 15 ingenieros, y podemos comprar algo de fábrica por el costo de tres ingenieros, entonces ¿por qué no hacerlo?"

De vuelta a San Diego en 2017, Brian de Gartner recitó preguntas que los asistentes deberían hacerse al revisar sus arquitecturas de TI: ¿Están descubriendo usos nuevos y sorprendentes para los datos que están recopilando? ¿Están permitiendo que esos datos cambien su forma de operar? ¿Están resolviendo los problemas correctos?

A medida que el año 2018 avanza, y el Tesla de Musk navega hacia Marte, anticipe el futuro pero actúe en el presente: habilite una TI más eficiente y responda con un sí rotundo.

Este artículo se actualizó por última vez en junio 2018

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