Siempre he sospechado de la nube privada. Entiendo por qué el Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) incluyó este término en la descripción de la computadora en la nube hace casi 17 años. Sin embargo, este término se interpretó rápidamente como un medio para agrupar las ofertas de envejecimiento de los servidores locales para venderlos como una "nube".

Las primeras nubes privadas no se parecían en nada a una nube. No podían evolucionar a pedido o automáticamente, y la autoproducción era imposible. Obviamente era una estructuración de mercado y la mayoría de las empresas lo evitaron. Por supuesto, hubo otras nubes privadas, como la plataforma OpenStack de código abierto, que duran hoy. OpenStack es actualmente mucho mejor que cuando lo experimenté por primera vez, cuando se parecía más a un proyecto de ingeniería que una tecnología de producción de TI.

Especialización: una nueva era para la nube privada

Después de esta primera era, las nubes privadas están cambiando considerablemente, pasando de soluciones versátiles a implementaciones especializadas, en particular para la IA. Este desarrollo está motivado por el aumento de las inversiones sobre esta tecnología, que alienta a las organizaciones a buscar infraestructura dedicada que proporcione un ecosistema listo para usar y opere en sus centros de datos.

Pero las nubes privadas especializadas han evolucionado mucho más allá de las implementaciones centradas en la IA, satisfaciendo las diversas necesidades de las empresas en múltiples sectores:

- Las nubes de cálculo de alto rendimiento (HPC) admiten tareas de computadora intensivas;
- Las nubes para los desarrolladores racionalizan el desarrollo del software gracias a las herramientas integradas de CD/CD;
- Las bases de datos optimizan las cargas de trabajo de gestión de datos;
- Las nubes de recuperación después del inicio aseguran la continuidad de las actividades;
- Las nubes de borde manejan las necesidades de tratamiento de tiempo real y las de IoT;
- El cumplimiento y las nubes de seguridad cumplen con los requisitos reglamentarios específicos.

Las nubes privadas también se centran en sectores de actividad específicos. El sector de servicios financieros se beneficia de las nubes diseñadas para transacciones de banda ancha y cumplimiento regulatorio, mientras que las nubes multimedia optimizan los servicios de difusión de contenido y transmisión. Estos entornos especializados ofrecen ventajas específicas para sus aplicaciones objetivo, proporcionando una infraestructura diseñada para este propósito, rendimiento optimizado y características dedicadas a un sector. Sin embargo, como las nubes privadas para la IA, a menudo se enfrentan a flexibilidad, costo y riesgo de desafíos de estancamiento tecnológico, lo que hace que sea crucial para las organizaciones evaluar cuidadosamente sus necesidades específicas antes de participar en una solución especializada en la nube privada.

Volvamos a las nubes privadas para la IA. La mayoría de las empresas no saben cómo ensamblar tecnologías para crear una solución de IA o aprendizaje automático. Una nube privada diseñada para IA ofrece un entorno preconfigurado con las herramientas de desarrollo necesarias, diseñadas para optimizar los grupos de GPU y equipados con tuberías de MOPS que racionalizan los procesos. Sin embargo, en lugar de consumir esto como un conjunto de servicios públicos en la nube, aparece un montón de cajas en su plataforma de descarga y los instala en las bahías de su centro de datos. A primera vista, esta es una solución perfecta para las empresas que desean entrar en iniciativas de IA. Sin embargo, este entorno prometedor llega con su parte de desafíos.

Compromiso de ser examinado cuidadosamente

Por un lado, estas nubes especializadas se destacan al ofrecer capacidad especialmente diseñada para la IA y el aprendizaje automático, lo que fortalece la soberanía y la seguridad de los datos. La reducción de la latencia también puede ser una ventaja significativa para aplicaciones específicas, lo que permite a las organizaciones capitalizar el procesamiento de datos en tiempo real.

Por otro lado, la naturaleza estática de estas configuraciones tiene un inconveniente considerable. Muchas nubes privadas de IA limitan la flexibilidad tecnológica y pueden requerir inversiones sustanciales con un bajo margen de adaptación a la evolución de las necesidades comerciales. Las organizaciones podrían encontrarse encerradas en soluciones de proveedores que ignoran la gestión de nuevos marcos o herramientas de IA, lo que sofocaría la innovación y ralentiza el crecimiento.

Las implicaciones financieras de la transición a una nube privada representan otro elemento esencial a tener en cuenta. Los proveedores de nube pública generalmente operan de acuerdo con un modelo de pago para su uso, mientras que los entornos privados requieren inversiones iniciales considerables que pueden alcanzar varios millones. La infraestructura de hardware puede costar de dos a diez millones de dólares, y las licencias de software a menudo requieren un gasto anual de $ 500,000 a dos millones de dólares. A esto se agregan los costos operativos generales (personal, energía y mantenimiento).

Por otro lado, los proveedores de nubes públicas eliminan las inversiones iniciales sustanciales en la infraestructura y ofrecen una cierta flexibilidad en la evolución de los recursos según la demanda. La rápida adaptabilidad de las nubes públicas a las nuevas tecnologías y estructuras arancelarias representa una ventaja significativa para muchas organizaciones.

La decisión se vuelve aún más compleja si consideramos que, en un horizonte de cinco años, las nubes privadas a menudo ofrecen una ventaja en términos de costos operativos en comparación con sus equivalentes públicos. Sin embargo, es necesario tener en cuenta los costos totales, incluido el personal responsable del mantenimiento de estos sistemas, electricidad, etc. Estos elementos a menudo se pasan por alto cuando se trata de comparar el costo total de posesión (TCO) de las dos opciones.

Proyecto

Hagamos una pregunta clave sobre la planificación estratégica. Si bien las empresas se sienten atraídas por las promesas de nubes privadas especializadas, es esencial evaluar cuidadosamente las necesidades en términos de desempeño, requisitos de gobernanza de datos y la trayectoria a largo plazo de los proyectos de IA. La atracción de un mayor control atrae a muchas organizaciones, pero pueden invertir en tecnologías estáticas que podrían volverse obsoletas ante el rápido progreso en el campo.

Un enfoque híbrido es a menudo la solución más práctica. Las empresas pueden beneficiarse de nubes privadas especializadas para aplicaciones que requieren una fuerte gobernanza de datos, mientras utilizan nubes públicas para la experimentación y la capacidad de desbordamiento. Por cierto, es más difícil de lo que parece.

Al final, las nubes privadas especializadas, especialmente las centradas en la IA, son cada vez más esenciales en ciertos contextos. Son superiores a las nubes privadas del pasado, que se parecían más a las estafas que a las soluciones sostenibles y legítimas. Sin embargo, las organizaciones siempre deben someterse a ventajas y desventajas, en particular los límites y costos potenciales asociados con las infraestructuras tecnológicas estáticas.

Mantenga una libertad de maniobra

Aquí hay algunos consejos generales. Si planea cambiar mucho en los próximos cinco años y sus necesidades actuales no están en absoluto congelados, los proveedores de nubes públicas son probablemente la mejor solución para tareas como el desarrollo, el despliegue y la explotación de la IA. Si es poco probable que haya tenido muchos cambios en los próximos cinco años, las opciones privadas, especialmente para la IA, son realmente rentables, siempre que sus necesidades lo lleven. Aquí nuevamente hay una decisión que depende de las circunstancias.

La conclusión es clara: incluso si las nubes especializadas en IA tienen un papel importante que desempeñar, las empresas deben ser flexibles. Comience a pequeña escala en entornos de nube público y vaya gradualmente al siguiente paso cuando tengan una comprensión bien establecida del funcionamiento de las aplicaciones, para mitigar los riesgos. Es esencial mantener una adaptabilidad, porque la rápida evolución de la IA significa que la solución de nube perfecta actual podría volverse inadecuada mañana. Elija juiciosamente y recuerde que el cambio continuo es la única constante en el panorama digital.