La trasformaci\u00f3n digital es -o deber\u00eda ser- una pieza central en cualquier estrategia tecnol\u00f3gica empresarial. Y, directamente en el centro de todo eso, se encuentran los datos.<\/p>\n
A medida que los datos se convierten en unos elementos cada vez m\u00e1s distribuidos, din\u00e1micos y diversos, todo -desde las infraestructuras tecnol\u00f3gicas a las arquitecturas de las aplicaciones o las estrategias de aprovisionamiento- tendr\u00e1 que cambiar como respuesta a las nuevas realidades en el mundo del cloud h\u00edbrido. En este contexto, NetApp ha elaborado cinco principales predicciones para los CTO en 2018.<\/p>\n
1. Los datos se convierten en unos elementos conscientes de s\u00ed mismos.<\/strong> En la actualidad, contamos con unos procesos que act\u00faan sobre los datos y determinan c\u00f3mo se trasladan, gestionan y protegen. Pero, \u00bfqu\u00e9 ocurrir\u00eda si, por el contrario, los datos se definieran por s\u00ed mismos?<\/p>\n A medida que los datos se convierten en unos elementos conscientes de s\u00ed mismos, e incluso se hacen m\u00e1s diversos de lo que lo son en la actualidad, los metadatos permitir\u00e1n a los datos transportarse, categorizarse, analizarse y protegerse por s\u00ed mismos de forma proactiva. El flujo entre datos, aplicaciones y elementos de almacenamiento se mapear\u00e1 en tiempo real, y los datos proporcionar\u00e1n la informaci\u00f3n exacta que necesitan los usuarios en el momento preciso que la necesiten. Esto tambi\u00e9n incluye la posibilidad de autogobierno de los datos. Los datos por s\u00ed mismos determinar\u00e1n qui\u00e9n tiene derecho de acceso a ellos, adem\u00e1s del derecho a compartirlos y usarlos, algo que podr\u00eda tener unas mayores consecuencias en materia de protecci\u00f3n externa, privacidad, gobernanza y soberan\u00eda de los datos.<\/p>\n Por ejemplo, si se tiene un accidente de circulaci\u00f3n, puede que haya varios grupos diferentes de personas que quieran o exijan tener acceso a los datos del veh\u00edculo. Un juez o la compa\u00f1\u00eda de seguros pueden precisarlos para determinar la responsabilidad del accidente, mientras que el fabricante del autom\u00f3vil puede necesitarlos para optimizar el rendimiento de los frenos o de otros sistemas mec\u00e1nicos. Esta autoconsciencia de los datos permite etiquetarlos para controlar qui\u00e9nes ven qu\u00e9 parte de ellos y cu\u00e1ndo lo pueden hacer sin p\u00e9rdidas de tiempo o potenciales errores adicionales debido a intervenciones de personas para subdividir, aprobar y distribuir los datos pertinentes a cada parte interesada.<\/p>\n 2. Las m\u00e1quinas virtuales se convierten en m\u00e1quinas de carpool.<\/strong> La gesti\u00f3n de unos datos cada vez m\u00e1s distribuidos ser\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pida, barata y c\u00f3moda usando, para ello, m\u00e1quinas virtuales aprovisionadas en infraestructuras de escala web en vez de m\u00e1quinas f\u00edsicas reales.<\/p>\n Podemos compararlo con comprar un coche o usar un servicio de traslado compartido (o carpool) como Uber o Lyft. Para aquellos que realicen transportes de cargas a diario, podr\u00eda tener sentido adquirir una camioneta. Otros, sin embargo, pueden necesitar un cierto tipo de veh\u00edculo durante un periodo de tiempo determinado, por lo que el alquiler es la mejor opci\u00f3n. Y, por \u00faltimo, est\u00e1n los individuos que \u00fanicamente necesitan un veh\u00edculo para ir de un lugar a otro una sola vez; en este caso, el tipo de veh\u00edculo no importa, solo la velocidad y la comodidad, por lo que un servicio de carpool es la mejor opci\u00f3n para este \u00faltimo tipo de usuarios.<\/p>\n Esto mismo puede aplicarse a un contexto de instancias de m\u00e1quinas f\u00edsicas frente a virtuales. El hardware personalizado puede ser caro, pero para cargas de trabajo intensivas y constantes podr\u00eda tener m\u00e1s sentido invertir en una infraestructura f\u00edsica. Una instancia de m\u00e1quina virtual en el cloud que admita cargas de trabajo variables podr\u00eda ser comparable a un alquiler: los usuarios pueden acceder a la m\u00e1quina virtual sin necesidad de ser propietarios o sin necesidad de saber cualquier detalle sobre ella. Y, al final del periodo de \u201calquiler\u201d, desaparece. Las m\u00e1quinas virtuales aprovisionadas en infraestructuras de escala web (es decir, la tecnolog\u00eda sin servidores) son como los servicios de carpool de la tecnolog\u00eda, en donde el usuario sencillamente especifica las tareas que necesita realizar, dejando el resto de los detalles en manos del proveedor del cloud, lo que facilita y hace m\u00e1s c\u00f3modo su uso en comparaci\u00f3n a los m\u00e9todos tradicionales para ciertos tipos de cargas de trabajo.<\/p>\n 3. La cantidad de datos crecer\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pido que la capacidad para transportarlos\u2026 Y no pasa nada.<\/strong> No es un secreto afirmar que los datos se est\u00e1n convirtiendo en unos elementos incre\u00edblemente din\u00e1micos y que se est\u00e1n generando a una velocidad sin precedentes, y esto va a hacer que, en breve, se supere en gran medida la capacidad para transportarlos. Sin embargo, en vez de trasladar los datos, ser\u00e1n las aplicaciones y los recursos necesarios para procesarlos los que se muevan a los datos, y esto tendr\u00e1 algunas consecuencias para las nuevas arquitecturas como las de nivel local (edge<\/em>), la esencial (core<\/em>) y el cloud. En el futuro, la cantidad de datos utilizados en la arquitectura esencial ser\u00e1 siempre menor de la generada a nivel local, pero esto no ocurrir\u00e1 de forma accidental y se debe facilitar de forma muy deliberada para garantizar que los datos correctos se retienen para aprovecharlos en las tomas de decisiones posteriores.<\/p>\n Por ejemplo, los fabricantes de veh\u00edculos aut\u00f3nomos est\u00e1n incorporando sensores que van a generar una cantidad tan enorme de datos que har\u00e1n que ninguna red existente sea lo suficientemente r\u00e1pida como para trasladarlos \u00e1gilmente entre los veh\u00edculos y los centros de datos. Hist\u00f3ricamente, los dispositivos a nivel local no han creado una gran cantidad de datos, pero, ahora, los sensores incorporados en todo -desde coches a termostatos o dispositivos ponibles- van a hacer que los datos a nivel local crezcan de una forma tan r\u00e1pida que lleguen a superar la capacidad de las conexiones de red para llevarlos a la infraestructura esencial. Los veh\u00edculos aut\u00f3nomos y otros dispositivos locales requieren unos an\u00e1lisis en tiempo real a nivel local para permitirles tomar decisiones cr\u00edticas e instant\u00e1neas. Como resultado, llevaremos las aplicaciones a los datos.<\/p>\n 4. La evoluci\u00f3n desde el Big Data al Huge Data exigir\u00e1 nuevas arquitecturas impulsadas por unidades de estado s\u00f3lido.<\/strong> A medida que se incrementa la demanda para analizar con m\u00e1s rapidez unas cantidades impresionantes de datos, necesitamos trasladar los datos m\u00e1s cerca de la computaci\u00f3n. La memoria persistente es lo que va a permitir una computaci\u00f3n de latencia ultra baja sin p\u00e9rdida de datos; y estas demandas de latencia obligar\u00e1n en \u00faltima instancia a las arquitecturas de software a cambiar y crear nuevas oportunidades de negocio impulsadas por los datos. La tecnolog\u00eda Flash ha sido un tema destacado en el sector, pero, sin embargo, el software que funciona con esta tecnolog\u00eda no ha cambiado verdaderamente, sino que solo se ha hecho m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n Esto se est\u00e1 viendo impulsado por la evoluci\u00f3n del papel de los departamentos tecnol\u00f3gicos dentro de la organizaci\u00f3n. En el pasado, su principal funci\u00f3n fue la automatizaci\u00f3n y la optimizaci\u00f3n de procesos como los pedidos, la facturaci\u00f3n, las cuentas por cobrar, etc. En la actualidad, el departamento tecnol\u00f3gico es una pieza b\u00e1sica para mejorar las relaciones con los clientes, proporcionando servicios siempre activos, aplicaciones m\u00f3viles y mejores experiencias en Internet. El siguiente paso ser\u00e1 la monetizaci\u00f3n de los datos recopilados a trav\u00e9s de varios sensores y dispositivos para generar nuevas oportunidades de negocio; \u00e9ste es un paso que va a precisar nuevas arquitecturas y aplicaciones compatibles con tecnolog\u00edas como, por ejemplo, la memoria persistente.<\/p>\n 5. Emergen mecanismos descentralizados e inmutables para la gesti\u00f3n de los datos.<\/strong> Surgir\u00e1n mecanismos para gestionar los datos de forma inmutable, verdaderamente distribuida y con toda confianza (es decir, sin autoridad central) que van a tener un impacto profundo en los centros de datos. El blockchain es un buen ejemplo de esto.<\/p>\n Los mecanismos descentralizados como los del blockchain representan un reto al concepto tradicional de la protecci\u00f3n y la gesti\u00f3n de datos. Como no hay un punto central de control, como un servidor centralizado, es imposible cambiar o eliminar la informaci\u00f3n en un blockchain y, adem\u00e1s, todas las transacciones son irreversibles.<\/p>\n Piense en ello como si se tratara de un sistema biol\u00f3gico. Tiene una serie de peque\u00f1os organismos que saben lo que se supone que tienen que hacer, sin tener que comunicarse con algo m\u00e1s o que les digan lo que deben hacer.\u00a0 A continuaci\u00f3n, les proporcionamos algunos nutrientes (en este caso, los datos). Los nutrientes saben lo que hacer y todo empieza a funcionar de manera cooperativa, sin ning\u00fan control central. Como un arrecife coralino.<\/p>\n Los centros de datos actuales y las aplicaciones funcionan como granjas gestionadas de forma comercial, con una unidad central de control (el granjero) que gestiona el entorno que tiene a su alrededor. Los mecanismos inmutables descentralizados para la gesti\u00f3n de datos ofrecer\u00e1n microservicios que los datos pueden usar para realizar las funciones necesarias. Los microservicios y los datos trabajar\u00e1n de forma cooperativa, sin un control general gestionado de forma centralizada.<\/p>\n <\/p>\n Mark Bregman<\/strong><\/p>\n CTO de NetApp<\/p>\n <\/p>\n La trasformaci\u00f3n digital es -o deber\u00eda ser- una pieza central en cualquier estrategia tecnol\u00f3gica empresarial. Y, directamente en el centro de todo eso, se encuentran los datos. A medida que los datos se convierten en unos elementos cada vez m\u00e1s distribuidos, din\u00e1micos y diversos, todo -desde las infraestructuras tecnol\u00f3gicas a las arquitecturas de las aplicaciones […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":86930,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[19462,25488,8285,25847,28598,22104,39060,12968,35880],"wps_subtitle":"ANUARIO 2018 DE AGENDA DE LA EMPRESA. 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