El mundo se dirige hacia un futuro tecnológico donde se recogerán, analizarán y almacenarán cantidades astronómicas de datos. Cada día producimos cantidades masivas de datos y este número aumentará a medida que las tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas participen más en las operaciones eficientes de las organizaciones.
Visualizar en qué dirección se desarrollará la utilización de datos en los próximos años
Gartner estima que para el 2020 habrá más de 20 millones de “cosas” conectadas a Internet. Por esta razón, es cada vez más importante un acceso a los datos más sencillo y eficiente con el fin de tomar decisiones informadas.
Recientemente hablé con Data Center News Asia sobre uno de los temas más discutidos en el mundo de los centros de datos: la computación en el borde. Esta tecnología está satisfaciendo la necesidad de una menor latencia y una mayor eficiencia al trasladar el procesamiento de datos más cerca de donde los datos son creados. Obtener este derecho será crucial para que las empresas puedan implementar el IoT, las ciudades inteligentes y otros servicios, así como para garantizar que las personas pueden utilizar estos servicios sin problema.
Según un informe de IBM, cada día el mundo produce más de 2.5 quintillones de bytes de datos. Tomando en cuenta la enorme utilización de datos y el número de dispositivos que se prevé que estarán conectados en el futuro cercano, es fácil comprender por qué las empresas grandes y pequeñas necesitan reconocer el valor de la tecnología de la computación en el borde.
Existen cuatro arquetipos que pueden ayudar a determinar la infraestructura necesaria para soportar la computación en el borde de acuerdo con las necesidades de los clientes. Las áreas analizadas para crear los arquetipos incluyen la escalabilidad, la rápida implementación, la eficiencia y la flexibilidad.
Las aplicaciones con uso intensivo de datos son beneficiosas para compañías como Netflix, las cuales producen constantemente enormes cantidades de datos. Resulta imposible transferir continuamente tales cantidades de datos mediante la nube, especialmente cuando está implicada la entrega de contenido de alta definición (HD). Netflix y otros servicios de transmisión de video en directo (streaming) necesitan una infraestructura en el borde que reduzca los costos y la latencia, y mejore la experiencia general de los clientes.
Las aplicaciones sensibles a la latencia humana son para el consumo humano y serían aplicables de forma efectiva a los distribuidores que necesitan analizar de forma rápida y precisa los datos de los clientes en tiempo casi real. Si la recuperación de datos se demora, se podrían reducir las ventas y la rentabilidad de un distribuidor.
Las aplicaciones sensibles a la latencia máquina-máquina ofrecen una infraestructura adecuada para las industrias como el comercio de acciones, donde las máquinas procesan los datos más rápido que los seres humanos, por lo que las consecuencias de la latencia son mayores que las de la latencia humana.
Las aplicaciones cruciales para la vida soportan las necesidades relacionadas con la salud y la seguridad del ser humano en lugares como hospitales. El sistema reconoce que la necesidad crítica de velocidad y confiabilidad está presente en estas circunstancias.
A medida que la producción de datos y la necesidad de una rápida recuperación de estos continúan aumentando y utilizándose en más áreas de operaciones empresariales, los beneficios de la computación se vuelven evidentes. En las etapas relativamente tempranas de desarrollo tecnológico, es importante crear infraestructuras que sean adecuadas para las distintas necesidades de datos de las empresas, con el fin de garantizar la optimización de la experiencia de sus clientes.
En conclusión, el borde es esencial para las ciudades inteligentes y las tecnologías en rápido desarrollo que ampliarán la magnitud de los datos en el mundo. Tenemos que hacerlo bien para mantener nuestras ambiciones digitales en el camino correcto.
Este artículo da paso a una entrevista en Data Center News Asia
