Toda ingeniería comienza con la infraestructura

CloudGestión cloud

Por Julio César Castrejón, Country Manager de Nutanix México.

En este mundo, todas las “construcciones” comienzan con la infraestructura. No podemos construir de manera efectiva hasta que comprendamos los requisitos básicos para que cualquier entorno determinado funcione de manera efectiva una vez creado. Ahora que adoptamos la siguiente fase de desarrollo nativo de la nube en aplicaciones empresariales y servicios de datos, debemos pensar en el grado en que la ingeniería de datos inteligente puede ayudarnos a construir plataformas de TI funcionales que tengan suficiente agilidad para satisfacer los requisitos empresariales modernos.

Pensando en en los LLM (Modelos de Lenguaje de gran tamaño): el año pasado ampliamos nuestra tecnología Nutanix GPT-in-a-Box para incluir nuevas integraciones con los microservicios de inferencia NIM de Nvidia y la biblioteca Hugging Face LLM. Saliendo de nuestra plataforma, preguntémonos por qué tomamos esa decisión y qué lección de ingeniería nos enseña.

El desarrollo se produjo porque permitió el acceso a modelos de Inteligencia Artificial creados por la comunidad a través de interfaces de programación de aplicaciones (API), por lo que se podría aprovechar la oportunidad de optimizar, acelerar y posteriormente innovar la ingeniería de datos de infraestructura.

Mirando más allá, nuestros equipos de ingeniería de software trabajaron arduamente para asegurarse de que pudiéramos lanzar Nutanix Kubernetes Platform (NKP) el año pasado, una tecnología diseñada para simplificar la administración de aplicaciones basadas en contenedores utilizando Kubernetes en pilas nativas de la nube compatibles con CNCF.

Este lanzamiento se hizo directamente para garantizar que los equipos de ingeniería de plataformas que participan en tareas y cargas de trabajo diarias de ingeniería de datos puedan utilizar un modelo operativo consistente para administrar de forma segura los clústeres de Kubernetes en entornos locales, híbridos y de múltiples nubes. Nuevamente, se trata de qué tipo de herramientas de ingeniería de datos podemos implementar frente a las principales evoluciones de las plataformas modernas, como la popularización y estandarización generalizadas de Kubernetes en este caso.

La lección aquí es: cuando se puede acceder a los controles de ingeniería de datos que abarcan entornos multinube desde un único panel, las organizaciones tienen la oportunidad de reducir no solo los costos operativos, sino también la complejidad de las implementaciones.

El mensaje de nuestro equipo internamente (y desde una perspectiva de cara al cliente) es muy claro, es decir, queremos que las organizaciones puedan ejecutar cualquier aplicación a cualquier escala y tengan la libertad de abarcar múltiples servicios en la nube (y múltiples nubes en cualquier hiperescalador determinado). y, cuando sea necesario, operar una infraestructura local similar a la nube (incluso nativa de la nube) mediante operaciones unificadas en todos sus sitios de TI y nubes.

Mientras estamos ocupados haciendo esto por los clientes, también debemos ser conscientes de la incongruencia que existe en los flujos de datos y el funcionamiento dentro de las organizaciones. Sabemos que no todos los datos son iguales y que los canales y repositorios de información dentro de, por ejemplo, un sistema CRM no necesariamente existirán en el mismo formato que el sistema de inventario de fabricación de la misma organización.

Estas verdades incómodas significan que tenemos que armar al equipo de ingeniería de datos con la mayor flexibilidad en plataformas mientras trabajan para introducir prácticas de gestión de datos que unificarán los formatos de almacenamiento, el acceso a las aplicaciones y, lo que es más importante, también tratarán de unificar la gobernanza en toda la pila de TI de la organización, que a su vez puede estar en proceso de ampliación y transformación.

Sabemos que todas las empresas en funcionamiento quieren evitar la rutina diaria de interrupciones, tareas de mantenimiento y dolores de cabeza de integración para poder centralizar su atención en un diseño bien pensado, implementaciones preparadas para el futuro y un rendimiento óptimo para las aplicaciones empresariales en todos los niveles.

A pesar de que los debates sobre ingeniería de datos siempre serán técnicos, queremos defender la necesidad de crear un discurso abierto entre la función empresarial y la función informática a la hora de considerar cómo afectará la ingeniería de datos a las operaciones comerciales cotidianas.

Todos estos avances deben contextualizarse y cualificarse para que las empresas entiendan por qué se están aplicando, de modo que puedan maximizar la oportunidad de prosperar, innovar, expandirse y mejorar.

Lea también :