Las tecnologías Big Data y de inteligencia artificial precisan una infraestructura de base hiperconvergente (HCI) que combine software de plataforma con otros sistemas muy potentes, capaces de hacer frente a las enormes exigencias y cargas de trabajo que generan la analítica cognitiva y transaccional.

A pesar del aumento del almacenamiento de datos y objetos en la nube, la tecnología de almacenamiento conectado en red (NAS) es una opción clave para los grandes conjuntos de datos, cada vez más frecuentes en escenarios de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El denominado NAS de escalado horizontal resulta para muchos analistas la siguiente ola que inundará todo en los próximos años y reinará en buena parte de las organizaciones y entidades globales. Veamos por qué.

La tecnología hiperconvergente (HCI) es la infraestructura IT que precisan las organizaciones para dar respuesta a sus desafíos actuales: globalización de los mercados, feroz tensión competitiva, transformación digital y necesidad acuciante de responder a la evolución del cliente.

 La computación de alto rendimiento, que permite gestionar grandes volúmenes de datos de origen diverso a una velocidad vertiginosa y sin apenas latencia, está abriendo las puertas de par en par al desarrollo de múltiples avances, basados en el análisis de información, en campos de actividad muy importante. En el sanitario esta creciente capacidad tecnológica alimenta el desarrollo de la llamada “medicina personalizada”, también conocida como “medicina de precisión”.

Las cifras ofrecidas por IDC que reflejan la situación estacional del mercado de almacenamiento durante el segundo trimestre de 2019 confirman que, pese a haberse producido un descenso general de su valor en la región EMEA (del 2,5% tomando como referencia los resultados recogidos durante el mismo periodo en 2018), los sistemas de almacenamiento en estado sólido, de matriz All Flash (AFA) e híbrida, siguen siendo los más solicitados por las empresas.

Si hoy en día las empresas pueden emplear tecnologías de reconocimiento visual para desarrollar aplicaciones de negocio, se debe a las extraordinarias capacidades que ofrece la computación de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés)

Durante los últimos años, la computación de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) ha sostenido la gran carga analítica de datos de la que se han nutrido tanto los avances científicos como el desarrollo de nuevos productos y servicios.

La transformación digital exige a las grandes entidades convertir los datos que manejan y recaban durante su actividad, estén estructurados o no, en información valiosa útil para orientar acciones, tanto tácticas como estratégicas, que conduzcan a obtener ventajas competitivas a corto plazo.

Y nunca mejor dicho, porque son los ingenieros del sector del automóvil uno de los abanderados del software de alto rendimiento y lo utilizan, por ejemplo, para simular colisiones de vehículos, y luego realizar pruebas de choque, recopilando así los datos de telemetría de decenas de miles de sensores que proporcionan en tiempo real una información muy valiosos para aplicarlos a la resolución de problemas o en la mejora y personalización de sus servicios. Pero hay otros muchos escenarios de uso.