Cada vez conocemos más casos de aplicación de la tecnología de inteligencia artificial al campo médico. Y el tratamiento de cáncer es uno de los que más está aprovechando su potencial para lograr importantes avances. Oxford Cancer Biomarkers es un buen ejemplo de ello.

Las exigencias de potencia y capacidad de análisis siguen una curva de crecimiento espectacular en estos tiempos. Los retos competitivos globales y, en especial, las altas exigencias de los clientes obligan a los negocios a ofrecer una eficiencia y respuesta de máxima calidad, y a toda velocidad.

Las organizaciones apuestan por las soluciones de infraestructura hiperconvergente (HCI) porque les permiten simplificar enormemente las operaciones en el centro de datos, así como realizar reducciones significativas de su CAPEX. Pero también se agiliza la gestión de los recursos TI y permite a las organizaciones adoptar un enfoque similar al de nube pública. Es decir, que aprovecha sus recursos tradicionales al máximo y les permite dotarse de capacidad lógica y de almacenamiento gradualmente, en función de sus necesidades.

Aunque la hiperconvergencia es una tecnología prometedora, aún persisten las barreras a su adopción generalizada. En concreto, tienen que ver con las aplicaciones que se alojen en la nube y los recursos que se mantengan en un centro de datos más potente y robusto.

Una máquina inteligente es un tipo de dispositivo que integra tanto tecnología máquina a máquina (M2M) como computación cognitiva, de inteligencia artificial, o aprendizaje automático, por ejemplo. Esto le permite resolver problemas, o incluso tomar decisiones que se traducen en medidas concretas. Es decir, lo más cercano a la capacidad de razonamiento humano, con claras implicaciones para los negocios y la sociedad en general.

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.