Centros de datos empresariales y redes en la nube para el éxito de la IA
Un nuevo estudio de Omdia revela cómo las empresas están modernizando las redes de nube híbrida y de centros de datos para dar soporte a las cargas de trabajo de IA, ampliar la infraestructura de IA y mejorar la resiliencia operativa.
Puntos claveEsta idea clave se generó mediante modelos de lenguaje grande (LLM) que rastrearon la página y elaboraron un resumen del contenido.Un estudio de Omdia examina cómo las empresas están modernizando redes de centros de datos y nube híbrida para soportar cargas de trabajo de IA, identificando barreras como insuficiente ancho de banda, latencia y falta de visibilidad operativa que impiden la escalabilidad. El informe destaca que la observabilidad de red, la automatización impulsada por IA, la seguridad y la conectividad de gran ancho de banda son prioridades para preparar infraestructuras multinube y reducir la complejidad operativa. BlueCat posiciona su cartera Intelligent NetOps —DDI, gestión multicloud, observabilidad y análisis con IA— como solución para aumentar la visibilidad, el rendimiento y la resiliencia en entornos distribuidos de IA.
La IA está transformando de forma radical los requisitos de las redes empresariales. A medida que las organizaciones pasan de proyectos piloto a entornos de producción con sus iniciativas de IA, las redes tradicionales de la nube y de los centros de datos tienen dificultades para seguir el ritmo de las crecientes demandas de ancho de banda, la complejidad operativa, los requisitos de seguridad y las carencias en materia de visibilidad. Este nuevo estudio de Omdia, copatrocinado por BlueCat, encuestó a 400 profesionales de TI responsables de la infraestructura de redes de centros de datos y en la nube para comprender cómo las empresas están preparando sus redes para el éxito de la IA. Los resultados revelan que los entornos híbridos siguen siendo el modelo operativo dominante, pero muchas organizaciones carecen de la automatización, la observabilidad y la infraestructura preparada para la IA necesarias para escalar de forma eficaz. El estudio también destaca por qué la supervisión de redes, la seguridad, la gestión multicloud y las operaciones impulsadas por la IA se están convirtiendo en prioridades estratégicas, sobre todo porque las cargas de trabajo de IA exigen una latencia ultrabaja, un mayor rendimiento, una gestión dinámica del tráfico y una automatización inteligente en entornos distribuidos.
Lo que revela el estudio
La IA está acelerando una de las transformaciones de infraestructura más significativas a las que se han enfrentado las empresas en décadas. El estudio ha revelado que los entornos de red híbridos son ahora la norma, con cargas de trabajo distribuidas entre la nube pública, el SaaS, la coubicación y los centros de datos tradicionales. Las organizaciones identificaron el rendimiento irregular de la red, la visibilidad incompleta, los controles de seguridad inconsistentes y la complejidad de la gestión del tráfico como los principales retos en los entornos híbridos.
Conclusiones principales
El estudio demuestra que la adopción de la IA en las empresas ya no es una iniciativa experimental… sino que se está convirtiendo rápidamente en un requisito operativo a escala de producción. Las organizaciones están adaptando sus estrategias de redes para dar soporte a cargas de trabajo de IA distribuidas en entornos de nube, coubicación y locales, al tiempo que equilibran la seguridad, el rendimiento, la visibilidad y la eficiencia operativa. Una de las conclusiones más destacadas es la creciente importancia de las operaciones de red inteligentes. Las empresas están dando prioridad a la monitorización de la red, la observabilidad, el análisis basado en IA y la automatización para gestionar entornos cada vez más dinámicos. Los enfoques tradicionales de las operaciones de red están resultando insuficientes para satisfacer las exigencias de una infraestructura impulsada por la IA, especialmente a medida que los requisitos de ancho de banda aumentan hasta alcanzar rangos de 400G, 800G e incluso 1,6 Tbps. Las conclusiones también refuerzan el papel estratégico de la seguridad integrada y la visibilidad multicloud. Las organizaciones reconocen que el éxito de la IA depende de una infraestructura segura, resiliente y observable, capaz de adaptarse en tiempo real a las cargas de trabajo cambiantes y a las exigencias de las aplicaciones.
Lo que muestran los datos
Preparación para la IA en las redes empresariales
El informe revela que muchas organizaciones siguen sin estar lo suficientemente preparadas para las exigencias de las redes a escala de la IA, y que aún es necesaria una modernización significativa de la infraestructura tanto en entornos de nube como de centros de datos. La seguridad, la fiabilidad y el rendimiento se han revelado como los principales indicadores de la preparación para la IA.
La IA está impulsando un crecimiento masivo del ancho de banda
Las cargas de trabajo de IA están impulsando rápidamente a las organizaciones hacia requisitos de red de 400G y 800G para los clústeres de entrenamiento de IA, la conectividad en la nube y las conexiones entre centros de datos. Estos requisitos están redefiniendo las arquitecturas de red empresariales y las prioridades operativas.
La supervisión y la seguridad lideran las inversiones en redes para la IA
Las tecnologías de supervisión de redes, observabilidad y seguridad son las principales prioridades de actualización para las empresas que se preparan para la IA. Los resultados ponen de relieve una creciente demanda de automatización inteligente, detección de amenazas y visibilidad operativa en tiempo real en entornos híbridos.
Qué significa esto para las redes
La transición hacia una infraestructura preparada para la IA está obligando a las organizaciones a replantearse cómo se diseñan, protegen, supervisan y automatizan las redes. Las organizaciones que dependen de herramientas fragmentadas, una visibilidad limitada u operaciones manuales corren el riesgo de sufrir cuellos de botella en la infraestructura que ralentizan las iniciativas de IA y aumentan la complejidad operativa.
- Mejora de la observabilidad en entornos híbridos y multinube
- Ampliar el rendimiento y el ancho de banda de la red para las cargas de trabajo de IA
- Automatización de las operaciones de red y la gestión de la configuración
- Reforzar las capacidades integradas de seguridad y detección de amenazas
- Reducción de la complejidad operativa mediante plataformas inteligentes de NetOps
Descargar el informe de investigación de Omdia
Descubre cómo las empresas están transformando las redes para el éxito de la IA
Lo que aprenderás:
- Las inversiones en redes que las organizaciones están priorizando para dar soporte a las cargas de trabajo de IA
- Por qué la observabilidad, la automatización y la seguridad son fundamentales para una infraestructura preparada para la IA
- Cómo están preparando las empresas las redes de la nube híbrida y los centros de datos para la escalabilidad de la IA