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Lente cuatro: La transformación del tejido informático

 
Los límites de la informática se están expandiendo, empujando los límites de lo que es posible para las empresas. El entorno informático emergente no sólo ofrece la oportunidad de aprovechar una potencia de análisis y procesamiento de datos sin precedentes, sino también de estructurar la arquitectura informática para servir mejor a las necesidades de la empresa. 

 

Exploración de las señales 

 

El panorama informático está cambiando para adaptarse al futuro de Internet y de todos sus usuarios. El procesamiento ya no está centralizado en los servicios en la nube, sino que ahora se produce en el borde, en los dispositivos, en múltiples nubes y en servicios gestionados. El futuro es potencialmente aún más emocionante, con el aumento de la computación cuántica y biológica, e incluso el almacenamiento basado en el ADN.

 

 

 

En el pasado, el procesamiento de datos a gran escala sólo era necesario para las grandes empresas. Desde la llegada de los smartphones y la proliferación de los dispositivos IoT, hemos asistido a un aumento masivo de la cantidad de datos producidos. El análisis de datos ya no es el dominio de los almacenes de datos corporativos; los datos pueden estar en cualquier parte de la vasta red interconectada de personas, dispositivos, coches, fábricas y ciudades. Con más datos viene la necesidad de más potencia de cálculo.

 

 

 

Junto con los cambios en la ubicación de los datos y la computación, hay una evolución continua de la arquitectura informática. El impulso a la movilidad ha impulsado los chips de alta eficiencia e incluso los diseños que incluyen núcleos de computación "grandes/pequeños" optimizados para un alto rendimiento y eficiencia en función de la carga de trabajo.  Algunas señales de este cambio son:

 

  • La proliferación de dispositivos con capacidad de computación, como los wearables, los coches autónomos/inteligentes o los "hubs" domésticos.
  • La generalización de los circuitos integrados de aplicación específica (ASIC), como la unidad de procesamiento de sensores (TPU) de Google, diseñada específicamente para el aprendizaje automático de redes neuronales.
  • Avances en los procesadores para dispositivos móviles, por ejemplo, chips de bajo consumo como el M1 de Apple
  • Desarrollo de aplicaciones prácticas para los ordenadores cuánticos. Es probable que los ejemplos incluyan la criptografía, la investigación médica y ciertos problemas de optimización complejos, como los que se encuentran en las finanzas y la gestión de la cadena de suministro

 

La oportunidad

 

Tomar decisiones informadas en materia de informática permite a las empresas optimizar los costes de TI, así como proporcionar servicios más sensibles a los consumidores. En el contexto empresarial, no todas las opciones de despliegue son iguales.

 

 

A pesar de la fácil disponibilidad de la computación en la nube, el lugar donde viven realmente sus datos y la forma de procesarlos es importante. Las tecnologías de red innovadoras no pueden superar la física fundamental; un centro de datos al otro lado del mundo siempre tendrá peor latencia que uno local en una región o incluso distribuido en un hogar o lugar de trabajo.

 

 

Esto significa que puede haber implicaciones significativas en cuanto a costes y experiencia del cliente, dependiendo de dónde elija ubicar sus datos, cómo los traslade y cómo los compute. La selección del hardware más adecuado, incluyendo el tipo de chip, el tamaño y la memoria, tendrá un impacto directo en el número de instancias o máquinas virtuales que necesite. Algunos casos de uso -sanidad, servicios financieros, telecomunicaciones e IoT industrial- requieren una latencia inferior a la que puede obtenerse con una plataforma centralizada y, por tanto, más recursos informáticos locales.

 

Independientemente de cómo se estructuren los recursos, es importante recordar que los clientes finales los verán como su responsabilidad. Los consumidores esperan que sus dispositivos conectados funcionen, y si no pueden llamar al timbre o desbloquear su coche conectado debido a un tiempo de inactividad del proveedor de la nube, culparán al timbre o al proveedor del coche, no a la empresa que proporciona la informática subyacente.

 AI and ML  AI and ML

Lo que hemos visto

La maquinaria industrial tiene una larga vida útil, y los equipos más antiguos rara vez proporcionan información oportuna sobre su estado y funcionamiento. Esta falta de información en tiempo real impide que el operario pueda reaccionar con rapidez a las condiciones cambiantes. Nuestro cliente quería cambiar esta situación. Les ayudamos a crear una plataforma basada en IoT y en la nube pública para la recopilación y el análisis inteligente de datos, lo que permite a sus clientes conocer en tiempo real el rendimiento de su maquinaria. Con esta solución pudimos aumentar la esperanza de vida de las máquinas en un 70% y reducir el tiempo de producción perdido a la mitad.

Tendencias a seguir: Las tres principales

 

Adopta

 

Computación de borde. Los vehículos autónomos, la monitorización médica, las casas y ciudades inteligentes y la realidad aumentada dependen de una potente computación y almacenamiento de datos basados en la nube, pero necesitan una baja latencia para ser seguros y eficaces. La computación de borde acerca el almacenamiento y el procesamiento de datos a los dispositivos en lugar de depender de una ubicación central que puede estar a miles de kilómetros. Planifique para escenarios de despliegue más diversos y complejos. Considere cuidadosamente los retos de gestión, supervisión y pruebas asociados a las arquitecturas complejas y remotas.

 

Analiza

 

Gemelos digitales. Un gemelo digital es un modelo virtual de un proceso, producto o servicio que permite tanto la simulación como el análisis de datos. La visualización en 3D puede utilizarse junto con los datos en directo para entender lo que ocurre con piezas del equipo que no se pueden ver realmente. Por ejemplo, los motores de los aviones de GE contienen alrededor de dos docenas de sensores físicos, pero sus gemelos digitales computan varios cientos de sensores virtuales, mejorando el mantenimiento, la seguridad y la eficiencia. Si este concepto se ajusta a su caso de uso, las ganancias de eficiencia pueden ser enormes.Gemelos digitales. Un gemelo digital es un modelo virtual de un proceso, producto o servicio que permite tanto la simulación como el análisis de datos. La visualización en 3D puede utilizarse junto con los datos en directo para entender lo que ocurre con piezas del equipo que no se pueden ver realmente. Por ejemplo, los motores de los aviones de GE contienen alrededor de dos docenas de sensores físicos, pero sus gemelos digitales computan varios cientos de sensores virtuales, mejorando el mantenimiento, la seguridad y la eficiencia. Si este concepto se ajusta a su caso de uso, las ganancias de eficiencia pueden ser enormes.



Anticipa

 

Chips neuromórficos. Los chips neuromórficos están formados por neuronas y sinapsis artificiales que replican el funcionamiento del cerebro, gestionando el procesamiento enteramente en el chip. Utilizan mucha menos energía porque, al igual que el cerebro humano, no requieren que el procesador esté inactivo mientras los datos entran y salen de la memoria. También aprovechan el paralelismo en mayor medida que las GPU y otros sistemas especializados. Esta estrategia de computación podría dar lugar tanto a un procesamiento más rápido como a un importante ahorro de energía.

Tendencias a seguir: La matriz completa

Adopta
Tecnologías que ya están aquí y que se aprovechan en el sector
  • Colaboración hombre-máquina 
  • La IA como servicio 
  • Computación de borde
  • Policloud 
  • Sistemas y ecosistemas inteligentes 
  • Plataformas de datos y análisis en tiempo real 
  • Plataformas de IoT industrial
Analiza
Tecnologías que empiezan a ganar terreno, según el sector y el caso de uso
  • Contratos inteligentes 
  • Gemelos digitales 
  • Aprendizaje automático en línea
  • Wearables 
  • Tecnologías de cadena de bloques 
  • Conectividad ubicua 
  • Tecnologías P2P 
  • Portabilidad en la nube 
  • Computación en la niebla 
  • Automatización moderna 
  • Ecosistemas digitales 
  • Colaboración inteligente M2M 
  • Computación en el entorno 
Anticipa
Aunque todavía no están maduras, estas tecnologías podrían tener un impacto en unos años
  • Ciudades inteligentes
  • Vehículos autónomos 
  • Redes de satélites 
  • Drones autónomos / drones como plataforma 
  • Sistemas inmunitarios de producción 
  • Computación cuántica 
  • Precisión "X 
  • 5G
  • Localidad de los datos
  • Nanotecnología
  • Chips neuromórficos
  • Almacenamiento de datos en ADN
  • Fin de la Ley de Moore
  • Plataforma privada de IoT PaaS

Consejos para adoptantes

 

  • Evalúa toda la gama de opciones de hardware para el despliegue de tu software. Evalúa toda la gama de opciones de hardware para el despliegue de tu software, y estate abierto a utilizar una opción no obvia. Aunque las plataformas en la nube facilitan el aprovisionamiento de servidores, la configuración de hardware de esos servidores puede y debe ajustarse a las aplicaciones que se ejecutan en ellos.

  • Invierte en patrones de arquitectura de software que permitan que los componentes se puedan desplegar de forma independiente. Invierte en patrones de arquitectura de software que permitan que los componentes sean desplegables de forma independiente, incluso si no los vas a desplegar en clusters o centros de datos separados inicialmente. Esto significa incluir autenticación, autorización y datos descentralizados. Esto te permitirá trasladar los servicios a la computación de borde según sea necesario para apoyar la evolución de tu sistema.

  • Cuando utilices la informática distribuida, mide cuidadosamente los costes de tu red. Cuando utilices la informática distribuida, mide cuidadosamente los costes de tu red para identificar los servicios que podrían beneficiarse de ser trasladados más cerca de sus usuarios. Asegúrate de incluir en este cálculo el aumento de los costes de mantenimiento. 

  • Invest in improving your distributed systems capabilities. Most organizations default to centralized or monolithic applications, and the skills to build modern systems are sometimes lacking.

En 2022, las empresas...

... se darán cuenta de que la informática ya no está confinada a ciertas máquinas o ubicaciones, ni sujeta a la centralización o a las antiguas limitaciones. Con más opciones llega la capacidad de configurar los sistemas y dispositivos para que contribuyan directamente a la capacidad de respuesta de la organización, y acercar los servicios a los clientes para que puedan prestarse con rapidez.
Dave Elliman
Global head of technology, Thoughtworks

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