HPE Leonardo Soto
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Con la llegada de la inteligencia artificial, emergen nuevas necesidades de almacenamiento debido al aumento en la cantidad y complejidad de los datos. En este contexto, se están desarrollando innovaciones tecnológicas que impactan significativamente en los Data Centers. En una entrevista con DCD, Leonardo Soto, Private Cloud, Unstructured Data & GreenLake Clud Data Services Business Segment Manager de Hewlett Packard Enterprise, analiza los retos actuales en el almacenamiento de datos, las nuevas demandas impulsadas por la IA y cómo los centros de datos están adaptando sus infraestructuras para satisfacer estas necesidades emergentes.

Si hablamos de almacenamiento en el Data Center, ¿de qué hablamos? ¿Qué componentes principales tratamos?

Cuando hablamos de almacenamiento en el data center, nos referimos al conjunto de tecnologías y recursos destinados a guardar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente y segura dentro de un entorno de centro de datos. Los componentes principales que utilizamos para construir una solución de almacenamiento incluyen dispositivos de almacenamiento físico, como discos duros mecánicos (HDD) y unidades de estado sólido (SSD/NVMe), así como sistemas de gestión de almacenamiento, redes de almacenamiento y una plataforma de gestión de datos. Estos elementos trabajan en conjunto para proporcionar capacidades de almacenamiento escalables, confiables y de alto rendimiento para satisfacer las necesidades de las aplicaciones y las diferentes cargas de trabajo empresariales.

En este sentido, en HPE, ofrece una amplia gama de soluciones de servicios de datos, en el pasado llamadas soluciones de almacenamiento, para Bloque (HPE Greenlake for Block), para nube privada e hibrida (HPE Greenlake for Private Cloud) y de archivos (HPE GreenLake for File Storage), en todas ellas se destaca una única plataforma de gestión (HPE Greenlake Platform) que gestiona, automatiza y monitorea cualquiera de las plataformas, en conjunto con diferentes configuraciones de infraestructura subyacente para satisfacer las necesidades de nuestros clientes.

¿Qué retos enfrenta actualmente el almacenamiento de datos en los Data Centers?

Actualmente, el almacenamiento de datos en los data centers enfrenta varios desafíos. Uno de los principales es la explosión de datos, que genera una creciente demanda de capacidad de almacenamiento y rendimiento. Otros retos a los que debe hacer frente son la necesidad de gestionar datos heterogéneos de manera eficiente, garantizar la seguridad y privacidad de los datos, y optimizar la utilización de recursos para reducir costes operativos y de infraestructura.

En HPE abordamos estos desafíos con las soluciones de servicios de datos, como lo mencionamos en el punto anterior, en las que entregamos soluciones de almacenamiento escalable y flexible, con gestión simplificada: HPE GreenLake proporciona una única plataforma de gestión para toda la infraestructura de almacenamiento, lo que simplifica la gestión y el aprovisionamiento de recursos.

Seguridad y cumplimiento: HPE GreenLake ofrece una amplia gama de funciones de seguridad y cumplimiento para proteger los datos de las amenazas y garantizar el cumplimiento de las regulaciones.

Eficiencia energética: HPE GreenLake ofrece soluciones de almacenamiento energéticamente eficientes que pueden ayudar a reducir costes y el impacto ambiental.

Agilidad y flexibilidad: HPE GreenLake ofrece un modelo de pago tipo tradicional o pago por uso que permite a las empresas escalar su infraestructura de almacenamiento de forma rápida y flexible sin necesidad de realizar grandes inversiones iniciales.

¿Qué innovaciones tecnológicas se están produciendo en el ámbito del storage que benefician al Data Center?

En el ámbito del almacenamiento, se están produciendo varias innovaciones tecnológicas que tienen un impacto significativo en el data center. La adopción de unidades de estado sólido (SSD) y tecnologías de memoria no volátil (NVM) que están revolucionando el rendimiento y la eficiencia energética del almacenamiento, proporcionando velocidades de acceso más rápidas y menor consumo de energía. Además, las soluciones de almacenamiento definidas por software (SDS) y los sistemas desagregados están simplificando la gestión y escalabilidad del almacenamiento al consolidar recursos en una plataforma unificada y flexible.

Con HPE GreenLake for File Storage y Greenlake for Block Storage aprovechamos estas innovaciones al incorporar SSDs NVMe de alta densidad, software de gestión avanzado y arquitecturas desagregadas para ofrecer a las empresas una solución de almacenamiento de última generación que proporciona rendimiento, escalabilidad y eficiencia mejorada en el data center para todos los protocolos de ingesta del dato.

Otra de las innovaciones que presenta HPE al mercado es la gestión de las redes de almacenamiento SAN, que están evolucionando a NVMe over Fabric y NVMe over TCP. Con este nuevo paradigma, la gestión heterogénea de redes SAN tanto para protocolos SCSI o NVMe se hace más compleja y se necesitan varios paneles de control. Con HPE Greenlake for Fabric Management HPE ofrece un panel de control unificado que además permite tener una visión holística del Stack de software y soportabilidad de los entornos conectados a la SAN.

¿Qué nuevas necesidades de almacenamiento surgen con la llegada de la IA?

Con la llegada de la inteligencia artificial, surgen nuevas necesidades de almacenamiento debido al aumento en la cantidad y complejidad de los datos utilizados para entrenar y ejecutar modelos de IA. Estas necesidades incluyen el almacenamiento de grandes conjuntos de datos, el acceso rápido a los datos para entrenamiento y procesamiento, y la capacidad de escalar el almacenamiento de manera eficiente para satisfacer las demandas cambiantes de las cargas de trabajo de IA.

HPE Greenlake es una solución escalable y flexible que se adapta la capacidad de almacenamiento a las necesidades cambiantes y soporta diferentes tipos de datos no estructurados. Uno de los principales beneficios de la solución es que brinda alto rendimiento y baja latencia, ya que permite acceso rápido a los datos para análisis en tiempo real y minimiza el tiempo de espera y mejora la eficiencia. Como característica importante, también tiene seguridad y protección de datos, incluyendo encriptación de datos en reposo, en tránsito y controles de acceso granulares y prevención de intrusiones.

En este sentido, en HPE contamos con soluciones diseñadas específicamente para abordar estas necesidades al ofrecer capacidades avanzadas de almacenamiento que proporcionan rendimiento empresarial a escala de IA, simplicidad en la gestión de datos y eficiencia mejorada para cargas de trabajo de IA a gran escala en el data center.

¿Cómo están actualizando los Data Centers sus infraestructuras para adaptarse a estas nuevas necesidades que surgen con la IA? ¿Cuáles serían los pasos para garantizar que estamos preparados?

Los data centers están actualizando sus infraestructuras para adaptarse a las nuevas necesidades que surgen de la adopción de AI, modernizando su capacidad almacenamiento, aumentando de la capacidad de procesamiento y mejorando la tecnología de conectividad mediante la implementación de soluciones de almacenamiento de alto rendimiento y escalabilidad. Esto incluye la adopción de tecnologías como SSDs NVMe, almacenamiento definido por software (SDS) y sistemas de almacenamiento desagregado.

Para garantizar que estamos preparados, es crucial realizar una evaluación exhaustiva de las necesidades de almacenamiento actuales y futuras, invertir en tecnologías escalables y flexibles, y mantenerse al día con las tendencias y avances en el campo del almacenamiento y la IA. Es importante evaluar las necesidades actuales y futuras de IA de la organización para determinar qué actualizaciones de infraestructura son necesarias, también desarrollar un plan de actualización que incluya un cronograma, un presupuesto y los recursos necesarios. Adicionalmente, implementar las actualizaciones de infraestructura de manera gradual y controlada para minimizar la interrupción del servicio. Por último, probar y optimizar el sistema después de implementar las actualizaciones para garantizar que funcione correctamente.

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