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Ocho tecnologías de centro de datos para probar en 2015

El nuevo año llama a probar nuevas tecnologías en el centro de datos. IoE, las nubes híbridas y otras innovaciones pueden eficientar su carrera.

En 2014, los presupuestos de TI limitados chocaron con mercados comerciales de gran dinamismo y los cambios en las plataformas de TI, tales como la computación en nube, big data y analítica avanzada compitieron por los dólares de TI.

Entonces, ¿qué va a traer el 2015? Aquí hay ocho tecnologías para el centro de datos que podemos probar e integrar en el nuevo año.

1. Sistemas convergentes. Una mezcla para construir por sí mismo de servidores, almacenamiento y cajas de red es una buena manera de hacer las cosas mal. Conforme los proveedores avanzan hacia una solución de sistemas totalmente estructurada, las interconexiones avanzadas (como el acelerador CAPI de IBM) mejoran el rendimiento interno. Comience a mirar sistemas convergentes para la capacidad del centro de datos, y lo que esto significa para la expansión externa en áreas tales como almacenamiento.

2. Redes fabric. Las redes fabric mejoran el desempeño este-oeste y norte-sur. La mayoría de las organizaciones aún utilizan una red jerárquica, ya que soporta el acceso de los usuarios a aplicaciones específicas en un patrón de tráfico de red norte-sur. Conforme aumenta la necesidad de las aplicaciones de comunicarse entre sí, monta más tráfico este-oeste, que las redes jerárquicas luchan por soportar. Una topología de red más plana mejorará la comunicación este-oeste y norte-sur.

3. Almacenamiento flash. Las mejoras de rendimiento con flash dejan claro que flash es el futuro para el almacenamiento de nivel uno. El almacenamiento flash permite mejores análisis y  rendimiento del negocio, y usted corre el riesgo de quedarse atrás de empresas competitivas que cuenten con él en el centro de datos.

Aunque el almacenamiento flash es el futuro, los proveedores de almacenamiento todavía están tratando de ganar lo más que puedan con su vieja tecnología de disco giratorio a través de unidades híbridas de disco duro y de matrices flash.

4. Silicio híbrido. Diferentes cargas de trabajo necesitan diferentes recursos, bajando hasta el nivel de la unidad de procesamiento central (CPU). El uso de unidades de procesamiento gráfico de compañías como NVIDIA Corp., o motores de descarga Java de Azul Systems Inc., y arquitecturas de CPU alternativas como el chip Power de IBM, proporciona la diferenciación en un mundo de  capacidad del servidor de escala horizontal.

Con silicio híbrido, utilice las herramientas adecuadas para automatizar la gestión de la carga de trabajo a través de la plataforma mixta.

5. Nube híbrida. Este es el año en que su nube híbrida va a pasar de estar accidentalmente empedrada hacia una hoja de ruta de arquitectura. La flexibilidad total para ejecutar cargas de trabajo  separará a los ganadores de los perdedores en una economía digital.

Ejecutar todo de manera interna con recursos propios se está convirtiendo en algo costoso. Su plan de trabajo futuro debe incluir la colocación de cargas de trabajo en nubes públicas compartidas o en una explosión de nube –para traer recursos en línea adicionales para soportar las cargas de trabajo internas. Al igual que con el silicio híbrido, las herramientas adecuadas son una necesidad. Pruebe lo que los proveedores ofrecen en un entorno de prueba antes de saltar a ellas por completo.

6. Internet de Todo (IoE). Los volúmenes de datos están creciendo rápidamente. Entre unos 50 mil millones a 500 mil millones dispositivos estarán conectados a Internet en 2020. Las organizaciones tomará la ruta IoE ya sea que esté en los planes o no, debido a los edificios inteligentes, un deseo de automatizar la planta de producción, el seguimiento avanzado y el análisis de clientes.

Comience a mira lo que significa la IoE para la infraestructura de TI ahora y planifique respecto a la inteligencia en la red para minimizar la sobrecarga de datos masivos. Convierta esto en parte de su estrategia de big data –la adopción de datos de máquina a máquina es un excelente ejemplo de big data.

Algunos proveedores de bases de datos dicen que big data puede ser manejada poniendo todos los datos en sistemas basados en SQL como grandes objetos binarios, pero esta no es la manera de hacerlo.

7. Consumo de energía. Los precios de la energía son bajos actualmente, pero esto puede cambiar fácilmente.El ahorro de energía es bueno desde un punto de vista verde y sostenible, así como para el resultado final de la empresa.

Aspire hacia un enfoque moderno de enfriamiento del centro de datos que utilice el mínimo de energía posible. Los equipos de TI deben funcionar a temperaturas más altas que las generaciones anteriores, y pueden mantenerse suficientemente fríos con enfoques de aire libre o de enfriamiento adiabático. Contenga el enfriamiento en sistemas convergentes según las directrices de los proveedores. Use la extracción de calor del centro de datos a través de bombas de calor para la calefacción del ambiente en otras áreas. Los proveedores deben proporcionar laboratorios de prueba de concepto alrededor de este diseño, ya que no es algo que se puede probar fácilmente por uno mismo.

8. Alinearse con el negocio. Una mejor comprensión de lo que la empresa está tratando de hacer garantizará que TI siga siendo viable y eficaz.

Hable con los equipos de negocios; averigüe lo que ellos ven como las mayores restricciones en los proyectos y metas y asesore, en términos de negocios, sobre cómo la tecnología puede ayudar, con múltiples enfoques posibles. Entienda y asesore sobre los pros y los contras de una solución que funciona en las instalaciones contra una que se ejecuta en la nube pública.

Salte hacia esta estrategia de inmediato. A medida que el mundo de TI cambia, usted tiene que ser visto como una parte fundamental de la empresa ahora.

Sobre el autor: Clive Longbottom es co-fundador y director de servicios en la firma de investigación y análisis de TI Quocirca, con sede en el Reino Unido. Longbottom tiene más de 15 años de experiencia en el campo. Con una formación en ingeniería química, ha trabajado en la automatización, control de sustancias peligrosas, gestión de documentos y proyectos de gestión del conocimiento.

Este artículo se actualizó por última vez en enero 2015

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