Los equipos de TI han trabajado durante mucho tiempo para optimizar la infraestructura de hardware y software con el objetivo de manejar la cantidad cada vez mayor de aplicaciones empresariales. Además de garantizar que esas aplicaciones puedan escalar, los equipos de TI empresariales deben tener la cantidad adecuada de recursos necesarios para ejecutarlas de manera óptima y garantizar que los niveles de tiempo de actividad sigan siendo altos y consistentes.
Ahora, una nueva ola de cambios en el panorama de las aplicaciones hace que las empresas se muevan para estar más impulsadas por los datos con análisis avanzados e inteligencia artificial, y para desarrollar productos de vanguardia con desktops virtuales ricos en gráficos.
Con estas aplicaciones complejas, los requisitos únicos a menudo eliminan la posibilidad de aprovechar el conjunto de recursos optimizado estándar en el data center.
Por las dudas, dedicar infraestructura a las aplicaciones críticas para el negocio no siempre es algo malo, especialmente a corto plazo. Pero la eficiencia siempre se puede obtener cuando más aplicaciones aprovechan un grupo compartido de recursos.
Para incorporar nuevas aplicaciones a los entornos de tus data centers, los equipos de TI se enfrentan a tres desafíos frecuentes:
- Satisfacer las intensas demandas de recursos de computación, de redes y gráficos de las aplicaciones modernas
- Dar servicio a aplicaciones que tienen workflows complejos
- Manejar de un nuevo conjunto de infraestructura en silos cuando las aplicaciones no pueden usar recursos compartidos
Afortunadamente, la computación acelerada y los avances en la unificación de las arquitecturas de los data centers pueden superar estos problemas. Pero primero, profundicemos en los tres obstáculos comunes para la TI empresarial.
Demandas Intensivas de Recursos
Las aplicaciones modernas con uso intensivo de datos, como el entrenamiento de modelos de IA con TensorFlow, requieren una gran cantidad de ciclos de computación. Y los modelos de IA que funcionan a menudo exigen una respuesta en tiempo real. Además, muchas de estas cargas de trabajo se escalan horizontalmente, como una preparación de datos y un procesos análisis organizado por Apache Spark, que a menudo implica grandes transferencias de datos a través de múltiples sistemas.
Los diseñadores e ingenieros tienen el desafío de crear productos y contenido de mayor calidad, con imágenes fotorrealistas, más rápido. Además, ahora que muchas personas trabajan desde casa, las aplicaciones de desktops virtuales requieren más capacidades gráficas que nunca. Por ejemplo, el video y el audio deben entregarse con alta calidad para que las aplicaciones de videoconferencia sean efectivas.
Las infraestructuras tradicionales de data centers simplemente no pueden proporcionar la potencia de computación necesaria para ejecutar estas aplicaciones y admitir los niveles de servicio que exige la empresa.
Workflows Complejos
Las aplicaciones modernas también están adoptando una arquitectura nativa de cloud, donde una gran cantidad de microservicios en contenedores se organizan en workflows complejos.
Los clústeres de aplicaciones lógicas aumentarán, se reducirán y escalarán rápidamente a medida que fluctúe la demanda. Esto genera desafíos para la gestión, la escalabilidad, la seguridad y la visibilidad. Y este aumento de tamaño y escala genera una gran cantidad de tráfico de red en el data centers, que se está convirtiendo en otro obstáculo para lograr los niveles de servicio deseados.
Nuevas Aplicaciones, Nuevos Silos
Debido a los desafíos asociados con la demanda de recursos y la complejidad de los workflows, las organizaciones a menudo terminan implementando estas aplicaciones en clústeres únicos de un solo propósito en las instalaciones o en el cloud.
Estos nuevos silos luego requieren nuevos conjuntos de herramientas, procesos, protocolos y, a veces, incluso equipos para administrar la infraestructura. Dado que estas aplicaciones no se ajustan al molde estándar, no pueden aprovechar la infraestructura optimizada que ejecuta la mayoría de las aplicaciones empresariales.
Esto da como resultado una mayor sobrecarga operativa y, a menudo, estos silos no cumplen con los estándares de TI de visibilidad, seguridad y gobernanza. Esto es especialmente cierto si los equipos organizacionales se mueven alrededor de TI y solo se ejecutan en una instancia de cloud pública.
La Solución a estos Desafíos Empresariales de TI
Para superar estos desafíos, la TI empresarial puede aprovechar las herramientas basadas en los últimos avances en virtualización de servidores, infraestructura definida por software, capacidades de cloud híbrida y, más recientemente, la organización de aplicaciones nativas de cloud y en contenedores.
Una solución es hacer evolucionar la infraestructura de TI empresarial donde las aplicaciones modernas y tradicionales se pueden ejecutar de manera óptima en un grupo compartido de recursos.
En la actualidad, la mayoría de las aplicaciones empresariales en el data center se ejecutan en un grupo compartido de recursos administrado por una plataforma de virtualización u organización. Esta estrategia maximiza la utilización de la infraestructura de capital y permite que la eficiencia operativa sea alta. Luego, todas las demás aplicaciones que no pueden aprovechar ese grupo compartido se ejecutan en un silo, donde las eficiencias operativas son fundamentalmente más bajas.
Junto con socios de plataforma clave como VMware y Red Hat, NVIDIA está evolucionando la arquitectura del data center para que las aplicaciones modernas que requieren una infraestructura acelerada puedan ejecutarse junto con las aplicaciones tradicionales utilizando Sistemas Certificados por NVIDIA, sistemas operativos y plataformas de administración que se han optimizado durante la última década y media.
Estas soluciones son aceleradas por la tecnología NVIDIA, incluidas las potentes GPU, el software de GPU virtuales y las redes NVIDIA Mellanox. Además, están integradas en las principales plataformas de virtualización y organización de contenedores. Esta combinación le facilita al equipo de TI llevar a cabo las tareas de administración, implementación, operaciones y monitoreo.
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