Invertir en un futuro más inteligente

Publicado el 12 Nov 2020

Invertir en un futuro más inteligente

Por Kamran Amini, vicepresidente y director general de la división de servidores, almacenamiento e infraestructura definida por software de Lenovo Data Center Group.

La pandemia ha sometido al personal informático de todo el mundo a una presión y unas exigencias tremendas. Y a pesar de ello, nuestros clientes han sabido adaptarse, han obtenido el rendimiento y escalabilidad que necesitaban de sus infraestructuras y han podido mantenerse ágiles, adaptándose a esta nueva normalidad. Conforme van dejando atrás la mentalidad inicial de mera supervivencia en lo que respecta a la informática, las organizaciones comienzan a buscar oportunidades para realizar inversiones de cara a un futuro más Smart. Clientes de todos los tamaños trabajan buscando exprimir el valor que reside en sus datos a través de un amplio espectro de sistemas de análisis e IA. A lo largo de los próximos 90 días, compartiremos con vosotros cómo desde Lenovo ayudamos a nuestros clientes a acelerar y optimizar sus capacidades de gestión de datos, permitiéndoles así obtener valiosa inteligencia empresarial, contar con información útil más rápidamente mediante el análisis de datos en tiempo real, democratizar la capacidad de la IA de agilizar y aumentar la eficiencia de las operaciones de todas las empresas, tomar mejores decisiones y ganar en competitividad de la mano de esta información.

Hoy, vamos a empezar explorando la necesidad que tienen las organizaciones que operan fundamentalmente usando centros de datos de obtener información útil en tiempo real, ya sea en la nube, en el perímetro de su red, o a través de bases de datos tradicionales. Una técnica que ha demostrado ser efectiva es la utilización de sistemas de análisis de datos de alto rendimiento (HPDA o High Performance Data Analytics) para obtener resultados en tiempo real.

Los datos como motor de un futuro más inteligente

El volumen de datos que organizaciones y departamentos informáticos deben gestionar continúa creciendo a un ritmo exponencial. Tanto es así que se estima que veremos cómo la datasfera global cuadruplica su tamaño a lo largo de los próximos cinco años. Por ello, la capacidad de obtener valor e información útil a partir de los datos en tiempo real será un factor que resultará determinante a la hora de alcanzar el éxito como organización. Así, por ejemplo, en el futuro serán las instituciones financieras capaces de interrumpir las transacciones fraudulentas en el momento en que se producen, en aquella que dominen su sector, y no aquellas que, intenten minimizar sus repercusiones a posteriori. Este patrón será igualmente relevante para todo tipo de negocios: desde comercios que busquen optimizar sus tiendas de comercio electrónico hasta empresas de logística que busquen superar los retos de la cadena logística, pasando por empresas de producción industrial de todos los sectores.

Un análisis de datos y una inteligencia empresarial moderna deberán ofrecer resultados en tiempo real, permitiendo tomar decisiones críticas en cuestión de milisegundos. Los datos ya no se procesan únicamente en el seno de centros de datos convencionales. Muy al contrario, hoy en día los datos se generan en múltiples puntos de acceso y las más recientes innovaciones tecnológicas permiten a los clientes sacar más partido de sus datos, y procesarlos y analizarlos en el perímetro de la red e incluso directamente en la nube. Esta tendencia es reflejo de que el sector tecnológico sigue necesitando evolucionar continuamente y debe dar con formas de avanzar hacia un futuro más inteligente en lo que respecta a utilizar los datos para mejorar los resultados de las organizaciones.

¿Qué es el HPDA y por qué es tan importante?

El HPDA, o análisis de datos de alto rendimiento, es el ámbito en el que convergen Big Data y la computación de alto rendimiento o HPC. Los motores convencionales de análisis de Big Data, como puedan ser Apache Hadoop y Apache Spark, destacan por su gran capacidad a la hora de almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos no estructurados para posteriormente analizarlos en busca de tendencias e información. Sin embargo, la velocidad y baja latencia que impone el análisis de datos en tiempo real representa obstáculos muy significativos para los sistemas tradicionales de análisis de Big Data de este tipo.

El rendimiento importa

La complejidad reside en que las soluciones convencionales de procesamiento por escalabilidad no resultan eficientes en términos económicos y tampoco ofrecen el rendimiento que se requiere para el análisis de datos en tiempo real. Así, los clientes que operen usando las plataformas para centros de datos más habituales suelen tener que dar con soluciones de compromiso entre el rendimiento de sus recursos de almacenamiento, su memoria y su capacidad de procesamiento, para luego decidir qué combinación de recursos es la más indicada para cubrir sus necesidades para las cargas de trabajo concretas que manejan. No obstante, estas cargas de trabajo tan intensas en procesamiento no solo requieren el elevado rendimiento propio de los sistemas de HPC, sino que imponen las elevadas exigencias a nivel de almacenamiento y memoria que caracterizan a los proyectos de Big Data. Los sistemas para operaciones esenciales que diseñamos actualmente en Lenovo combinan una gran capacidad de procesamiento, almacenamiento y memoria en sistemas independientes extremadamente potentes. Estos diseños de Lenovo han sido creados específicamente para estas tareas y para brindar a nuestros clientes la capacidad de analizar y procesar enormes conjuntos de datos en cualquier punto de la memoria del sistema, minimizando las latencias para así mitigar las posibles repercusiones que estos retrasos puedan tener en el balance financiero de las organizaciones.

Además, en caso de necesitarse aún más potencia, estos sistemas permiten emplear GPU para un procesamiento de los datos ultrarrápido, ya que ofrecen la posibilidad de cargar todo el conjunto de datos en la memoria de la GPU y utilizar su aceleración para así contar con un procesamiento extremadamente rápido. Además, las ventajas añadidas que ofrecen las GPU permiten a las organizaciones estar preparadas para proyectos de IA. Estas funciones nativas de trabajo con IA ofrecen a nuestros clientes la capacidad de ir más allá de soluciones de HPDA y adentrarse en modelos complejos en torno a IA.

Los nuevos servidores Lenovo ThinkSystem SR860 V2 y SR850 V2, preparados para IA, son perfectos para extraer información en tiempo real a partir de cargas de trabajo HPDA y para incorporar soluciones de IA al entorno empresarial. Estos servidores para operaciones esenciales ofrecen además la posibilidad de expandir su capacidad, garantizan un funcionamiento más fiable del sistema de cara a una mayor resiliencia de los datos y aceleran las soluciones de IA, análisis de datos y cargas de trabajo VDI mediante el uso de aceleradores de nueva generación. Entre las ventajas que ofrecen, se cuentan:

• Hasta el doble de capacidad de almacenamiento NVMe, eliminando con ello los posibles cuellos de botella que el almacenamiento pueda representar para el análisis de datos en tiempo real, de la mano de hasta 48 SSD en formato de 2,5 pulgadas (de los que hasta 24 pueden ser unidades NVMe).

• Un incremento del rendimiento/€ de hasta el 25% de la mano de los procesadores de la 3ª generación Intel® Xeon® Gold 6328H, lo que incrementa la eficiencia del personal informático al brindarle más capacidad de procesamiento por su inversión.

• Capacidad para el procesamiento hiperrápido mediante GPU con una latencia mínima, a través del uso de hasta 8 GPU de ranura única (o 4 de doble ranura), incluyendo compatibilidad con las GPU NVIDIA® V100 Tensor Core.

• Hasta el triple de capacidad máxima por nodo para contar con más memoria escalable más próxima a la CPU y una latencia de los datos menor que la de las unidades de estado sólido, gracias a la tecnología de memoria persistente (o PMem) de la serie Intel® Optane™ 200 (con hasta 24 módulos DIMM por sistema) en los servidores Lenovo ThinkSystem, que se traduce en una mejora sustancial en el rendimiento de las aplicaciones.

Modelos de consumo flexible de recursos informáticos como los TruScale Infrastructure Services de Lenovo pueden resultar clave a la hora de contribuir a mitigar los costes que conlleva el aumentar la escala de nuestros recursos informáticos. Además, estos servicios contribuyen a hacer posibles modelos flexibles de consumo para nuestros clientes empresariales, permitiéndonos llevar a SAP a la nube de nuestros clientes. Así, la edición para clientes de SAP HANA Enterprise Cloud, recientemente presentada, ofrece un modelo de servicio en la nube con foco en los gastos operativos pero distribuido directamente en los centros de datos del cliente, valiéndose de los servicios para infraestructuras TruScale Infrastructure Services de Lenovo, así como de los servidores Lenovo ThinkSystem y ThinkAgile y de las soluciones de almacenamiento certificadas y compatibles para su uso con SAP HANA. Esta solución representa una oferta de bajo riesgo y que se presenta lista para su funcionamiento, permitiendo así a los clientes mantener su ecosistema de software SAP y sus instalaciones en entornos físicos, al tiempo que les ofrece todas las ventajas de una experiencia de nube privada. Además, los clientes también podrán beneficiarse de la escalabilidad que representan los sistemas de 2 a 4 zócalos y del elevado rendimiento de los Lenovo ThinkSystem SR860 V2 y SR850 V2 para cargas de trabajo SAP HANA. Lenovo ThinkSystem SR860 V2 es una de nuestras plataformas más punteras y ya ha cosechado 9 récords mundiales en pruebas de rendimiento para cargas de trabajo SAP HANA.

Este año todos hemos descubierto que el futuro es realmente impredecible. Podemos prepararnos, pero debemos innovar juntos para seguir adaptándonos a unas cargas de trabajo y exigencias de clientes en constante cambio. Desde los cuatro centros de innovación de Lenovo en todo el mundo, seguiremos colaborando con organizaciones de todo tipo para hacerlo posible. Juntos, ayudamos a nuestros clientes a descubrir el potencial y las ventajas que ofrece la IA, a desarrollar aplicaciones para IA, empleando hardware optimizado específicamente para ellas y los entornos de trabajo que nuestros clientes elijan, y desplegarlas rápidamente de la mano de soluciones integrales y la experiencia y veteranía de nuestros servicios profesionales.

1 Fuente: sector del análisis de datos de alto rendimiento (HPDA). Informe de mercado. Informe nº 5798751, publicado en https://www.reportbuyer.com/product/5798751/global-high-performance-data-analytics-hpda-industry.html el 13 de agosto de 2020.

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Kamran Amini

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