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2018: El año de la fusión Hombre-Máquina en el centro de datos

Al igual que la naturaleza, las TI aborrecen el aislamiento. Y los negocios --de la misma manera que sucede en el entorno natural y el ecosistema TI--, dependen más que nunca de los procedimientos tecnológicos para conseguir innovar.
robot inteligencia artificial

Pero los cambios asociados con la gestión tecnológica en términos de la escalabilidad que se requiere para avanzar en innovación desbordan a la mayoría de las organizaciones. Ello se debe a que la brecha que existe entre el nivel de expertise que se necesita para dirigir la innovación y las necesidades de los negocios digitales de la actualidad confluyen en un interés por el empleo de algoritmos M2M y otros avances tecnológicos a fin de transformar el modelo de gestión actual de los datacenters.

El objetivo no consiste en reemplazar a los empleados que gestionan el centro de datos por máquinas. Muy al contrario ahora, más que nunca, es necesario crear un vínculo que fusione a la máquina con el hombre con la finalidad de llevar las TI a un nivel superior de rendimiento y gestión. De esta manera, en lugar de tener que reaccionar siempre de modo anticipado a los eventos que pronostican los sistemas de analítica, los algoritmos de machine learning permitirían a los equipos de trabajo de los centros de datos trabajar en un nivel proactivo superior nunca alcanzado.

Como consecuencia de que los procesos llevan a que pronto esté todo totalmente instrumentalizado, los procesos de workload de las aplicaciones serán capaces en un tiempo cercano de escalar arriba y abajo en entornos de cloud híbridos con escasa o nula intervención humana en la parte del administrador TI.

Ninguna de estas visiones son predicciones exactas de lo que está por venir en el centro de datos; sino que forman parte de abstracciones basadas en fundamentos reales de lo que está teniendo lugar en el escenario TI de alta disponibilidad y rendimiento. En cualquier caso, lo que está por venir en el la arena de la innovación tecnológica no aparecerá por arte de magia.

Los sistemas pre-integrados basados en infraestructuras convergentes e hiperconvergentes se han transformado en un factor crítico de primera instancia, en cuyo entorno la integración de algoritmos de aprendizaje automático va a necesitar acceso a los datos con la finalidad de correlacionar e interpretar los acontecimientos.

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