La transformación digital avanza a un ritmo acelerado y, con ella, también crece el consumo energético asociado a centros de datos, cargas de trabajo en la nube, dispositivos conectados y procesos automatizados. Hoy, más que nunca, las empresas necesitan encontrar el equilibrio entre avanzar tecnológicamente y operar de forma responsable con el medio ambiente.
La buena noticia es que la sostenibilidad en TI no solo es posible: también puede convertirse en un motor de innovación, ahorro y eficiencia operativa.
Cada correo, cada búsqueda y cada proceso en la nube consume energía. A escala organizacional, esto se multiplica exponencialmente. Algunos factores que amplifican el impacto ambiental son:
Infraestructura on-premise con baja eficiencia energética.
Aplicaciones que utilizan recursos más allá de lo necesario.
Arquitecturas heredadas difíciles de escalar y optimizar.
Falta de visibilidad sobre el uso y desperdicio de recursos tecnológicos.
Ante este escenario, los modelos de TI sostenibles se han vuelto un imperativo estratégico.
Innovar con responsabilidad: el nuevo estándar empresarial
La sostenibilidad ya no es solo una iniciativa ecológica, sino una oportunidad para mejorar el desempeño del negocio. Las organizaciones que adoptan prácticas de TI verde obtienen beneficios como:
Reducción de costos operativos gracias a infraestructuras más eficientes.
Cumplimiento normativo y alineación con las políticas ESG.
Mejor gestión de recursos mediante automatización e inteligencia artificial.
Reputación fortalecida ante clientes, inversionistas y colaboradores.
El desafío está en implementar estas prácticas sin frenar la innovación.
Estrategias para reducir la huella digital sin sacrificar velocidad
1. Migrar a arquitecturas más eficientes
El uso de la nube permite a las empresas consumir solo los recursos necesarios, reducir hardware físico y operar centros de datos altamente optimizados. Los proveedores como AWS, Azure y Google Cloud invierten en energías renovables y equipamiento de bajo consumo.
2. Optimizar cargas de trabajo con IA
La automatización basada en inteligencia artificial puede identificar recursos ociosos, predecir demanda de cómputo y recomendar ajustes para minimizar el uso energético. Esto significa operar más rápido, con menos consumo.
3. Implementar prácticas de “Green Coding”
El desarrollo eficiente no solo mejora el rendimiento de una aplicación, sino también su impacto ambiental. Algunas prácticas incluyen:
Código ligero y modular.
Procesos de cómputo optimizados.
Reducción de llamadas innecesarias a servidores.
4. Uso de contenedores y microservicios
Estas arquitecturas modernas permiten ejecutar aplicaciones de manera más ágil y con mejor aprovechamiento de recursos, evitando el sobreaprovisionamiento.
5. Monitoreo constante y gobierno de TI
La gobernanza es clave. Sin medición, no hay mejora. Los equipos necesitan visibilidad de:
Consumo energético por aplicación o servicio.
Recursos sobredimensionados.
Oportunidades de optimización.
Contar con políticas claras ayuda a mantener el equilibrio entre innovación y sostenibilidad.
Las empresas que integran criterios de sostenibilidad en sus decisiones tecnológicas no solo reducen su impacto ambiental: también ganan eficiencia, resiliencia y competitividad. La innovación no tiene por qué ser incompatible con un modelo más verde; de hecho, la sostenibilidad puede convertirse en el motor que impulse nuevos niveles de transformación.
La clave está en adoptar una visión estratégica, evaluar continuamente el uso de recursos y aprovechar tecnologías que ya están diseñadas para ser más eficientes y escalables.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]En los últimos años, la transformación digital en América Latina ha impulsado una creciente demanda por servicios en la nube, inteligencia artificial y big data. Detrás de esta revolución tecnológica, los data centers se han convertido en el corazón de las operaciones empresariales modernas. Sin embargo, también representan un desafío ambiental: el alto consumo energético y la huella de carbono. Frente a este panorama, surge una tendencia clave: los data centers sostenibles.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
¿Qué es un Data Center sostenible?
Un data center sostenible es aquel diseñado para reducir su impacto ambiental mediante el uso eficiente de energía, agua y materiales. Esto incluye desde la incorporación de energías renovables (solar, eólica o hidroeléctrica) hasta la implementación de tecnologías de enfriamiento más eficientes y el reciclaje de equipos tecnológicos.
La sostenibilidad ya no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad para cumplir con regulaciones internacionales, atraer inversionistas y responder a consumidores cada vez más conscientes del impacto ambiental.
La región está dando pasos firmes hacia este cambio. Países como Brasil, México, Chile y Colombia están recibiendo inversiones millonarias de gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y AWS, quienes ven en Latam un mercado estratégico para implementar centros de datos con infraestructura verde.
Por ejemplo, Chile está apostando por proyectos de data centers alimentados 100% con energías renovables, mientras que Brasil avanza en regulaciones que fomentan el uso responsable de recursos. Estas iniciativas no solo reducen emisiones, sino que también permiten a las empresas locales acceder a servicios de TI más sostenibles y confiables.
Los data centers sostenibles en América Latina representan un paso fundamental hacia un futuro digital responsable. A medida que las empresas de la región buscan crecer en la nube, la eficiencia energética y la reducción de la huella ambiental serán claves para mantenerse competitivas.
Invertir en infraestructura verde no solo significa cuidar el planeta, sino también garantizar la resiliencia y la innovación de los negocios en la era digital.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Los avances en Inteligencia Artificial (IA) generativa están transformando sectores enteros, desde la creación de contenido hasta la automatización de procesos complejos. Sin embargo, con grandes poderes vienen grandes responsabilidades, y la seguridad es uno de los pilares fundamentales para implementar proyectos de IA generativa con éxito. En este artículo, exploramos las mejores prácticas de seguridad en IA generativa para ayudarte a mitigar riesgos, proteger datos sensibles y garantizar el cumplimiento de normativas.
¿Por qué es crucial la seguridad en proyectos de IA generativa?
La IA generativa depende de grandes volúmenes de datos para entrenar modelos avanzados. Esto incluye datos propietarios y, en muchas ocasiones, información sensible. Por esta razón, sin un enfoque de seguridad robusto, corres el riesgo de:
Exposición de datos confidenciales.
Violaciones de privacidad.
Uso indebido de la tecnología.
Daños a la reputación de tu empresa.
Estos riesgos se agravan con la rápida evolución de las amenazas cibernéticas. Por lo tanto, es esencial adoptar estrategias proactivas para proteger tus proyectos de IA.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]
[/vc_column_text][us_separator][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Mejores prácticas de seguridad para proyectos de IA generativa:
Implementa el principio del menor privilegio (POLP):
Restringe el acceso a los sistemas de IA únicamente a las personas y sistemas que realmente lo necesiten. Esto reduce la superficie de ataque y limita los daños en caso de compromiso.
Protege los datos de entrenamiento:
Asegúrate de que los datos utilizados para entrenar modelos de IA estén cifrados y anonimizados siempre que sea posible. Esto previene fugas que puedan exponer información sensible.
Monitorea continuamente las actividades del modelo:
Establece procesos de auditoría para observar cómo se utiliza el modelo y detectar comportamientos anómalos. El monitoreo también ayuda a identificar vulnerabilidades de forma rápida.
Garantiza el cumplimiento de normativas:
Cumple con leyes como la Ley General de Protección de Datos de cada país o el Reglamento General de Protección de Datos en Europa. Así, demuestras responsabilidad en el manejo de datos personales.
Adopta prácticas de DevSecOps:
Integra la seguridad en todas las etapas del ciclo de vida del desarrollo, asegurando que no sea un aspecto secundario. Esto refuerza la protección desde el inicio.
[/vc_column_text][us_separator][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]¿Cómo puede ayudar AWS?
Amazon Web Services (AWS) ofrece una robusta suite de herramientas y servicios que te ayudan a construir soluciones de IA generativa seguras. Entre las herramientas destacan:
Amazon SageMaker para crear, entrenar e implementar modelos de IA.
AWS Identity and Access Management (IAM) para controlar accesos con precisión.
AWS Key Management Service (KMS) para gestionar claves de cifrado.
AWS CloudTrail para auditoría y monitoreo continuos.
Estas soluciones simplifican la seguridad mientras te enfocas en crear soluciones de IA que impulsen tu negocio.
La seguridad en proyectos de IA generativa no es un lujo, sino una necesidad. Adoptar las mejores prácticas mencionadas aquí te permitirá construir soluciones innovadoras sin comprometer la integridad ni la privacidad de los datos. Además, con herramientas avanzadas como las ofrecidas por AWS, tu camino hacia la innovación será más seguro y eficiente.
📌 Fuente: Este contenido está inspirado en el artículo original publicado en el blog de AWS Brasil, que puedes consultar aquí.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]La implementación de proyectos de Big Data ofrece grandes oportunidades para las empresas, permitiendo decisiones más inteligentes basadas en datos. Sin embargo, estos proyectos presentan una serie de desafíos técnicos y culturales que deben ser abordados para tener éxito. A continuación, exploraremos estos obstáculos y cómo superarlos.
Principales Desafíos Técnicos
Volumen y Velocidad de los Datos La enorme cantidad de datos que se generan diariamente requiere una infraestructura robusta y escalable. Además, la velocidad a la que estos datos llegan demanda sistemas capaces de procesarlos en tiempo real. Herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark son ampliamente utilizadas para manejar el procesamiento paralelo y el almacenamiento en clústeres distribuidos, lo que garantiza escalabilidad y tolerancia a fallos.
Variedad y Calidad de los Datos Otro desafío crítico es la diversidad de los datos —estructurados, semiestructurados y no estructurados— lo que requiere enfoques variados para el análisis. Además, la calidad de los datos puede influir significativamente en los resultados. Las empresas deben invertir en procesos rigurosos de limpieza y validación antes de cualquier análisis.
Seguridad y Privacidad Con el crecimiento exponencial de los datos, las preocupaciones sobre la privacidad y seguridad son más importantes que nunca. Las soluciones que implementan cifrado de datos y controles de acceso robustos son esenciales. Proveedores de nube como AWS y Microsoft Azure ofrecen servicios de seguridad que permiten proteger datos sensibles contra ataques.
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Desafíos Culturales
Falta de Mano de Obra Calificada La implementación de proyectos de Big Data requiere profesionales altamente especializados en análisis de datos, estadística y programación. La escasez de talento calificado es un problema global, lo que obliga a las empresas a invertir en el desarrollo interno y en la capacitación a través de certificaciones especializadas.
Resistencia al Cambio La transformación hacia una cultura orientada a los datos no ocurre de un día para otro. A menudo, existe resistencia por parte de equipos que no están familiarizados con las nuevas tecnologías y metodologías. Una solución es promover capacitaciones y talleres que muestren los beneficios del uso de Big Data.
Oportunidades
Superar estos desafíos abre una gran cantidad de oportunidades. El análisis de Big Data puede proporcionar valiosos insights sobre el comportamiento del consumidor, optimizar procesos operativos e incluso predecir tendencias del mercado. Herramientas como Microsoft Azure y Google Cloud ofrecen plataformas robustas que ayudan a las empresas a extraer valor de los datos de manera eficiente.
Además, la integración del Big Data con Machine Learning e Inteligencia Artificial permite la automatización de procesos y la generación de soluciones predictivas, lo que hace que las operaciones sean más ágiles.[/vc_column_text][vc_column_text]
Cómo Superar Estos Desafíos
Elegir las Herramientas Adecuadas Utilizar plataformas consolidadas como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure que ofrecen soluciones integradas para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos facilita la implementación de proyectos.
Capacitación Continua Invertir en certificaciones y cursos especializados en Big Data es crucial. Fast Lane ofrece una variedad de cursos, como la Especialización en Big Data de AWS, que capacita a los profesionales para manejar grandes volúmenes de datos y extraer insights estratégicos.
Adoptar una Cultura de Datos Las empresas deben promover una cultura que valore el análisis de datos en todas las decisiones. Para ello, es esencial que los líderes estén alineados con las estrategias de Big Data, incentivando el uso de datos en todas las áreas.
Al superar estos obstáculos, las empresas pueden posicionarse de manera más competitiva, utilizando el Big Data para transformar datos en activos estratégicos que impulsen el crecimiento y la innovación.
¿Quieres saber más sobre cómo Fast Lane puede ayudar a tu empresa en la adopción de Big Data? ¡Explora nuestros cursos y certificaciones![/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][us_html]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[/us_html][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]La Inteligencia Artificial (IA) está evolucionando rápidamente y se ha convertido en una tecnología fundamental en diversas industrias. En 2025, surgen nuevas innovaciones con el potencial de transformar el mercado, desde la automatización avanzada hasta mejoras en la interacción entre humanos y máquinas. En esta publicación, exploramos las 5 principales tendencias de IA que debes conocer para estar al día en las transformaciones tecnológicas.
1. IA Generativa: Creación de Contenido y Resolución de Problemas
La IA generativa sigue siendo una de las tendencias más prometedoras. Modelos como ChatGPT y DALL-E, desarrollados por OpenAI, están liderando esta revolución. Son capaces de generar texto, imágenes, música y hasta código de manera creativa y autónoma, ampliando las posibilidades para empresas de marketing, desarrollo de software y diseño.
Ejemplos de Aplicación:
Producción automatizada de contenido para blogs, descripciones de productos y atención al cliente.
Diseño de materiales visuales y campañas de marketing.
Creación de prototipos de software con automatización de código.
Además, con el avance de la IA generativa en Amazon Web Services (AWS), las empresas están aprovechando esta tecnología para optimizar flujos de trabajo, innovar en productos y ofrecer soluciones personalizadas a sus clientes. La capacidad de crear contenido significativo a gran escala es un cambio de juego.[/vc_column_text][vc_column_text]
2. IA Explicable (Explainable AI): Transparencia y Confianza en los Algoritmos
Con el aumento del uso de IA, surge la necesidad de mayor transparencia en las decisiones algorítmicas. La IA explicable tiene como objetivo proporcionar claridad sobre cómo los modelos de IA llegan a sus conclusiones, aumentando la confianza y permitiendo una mejor toma de decisiones, especialmente en sectores regulados como finanzas y salud.
Beneficios de la IA Explicable:
Transparencia en diagnósticos médicos asistidos por IA.
Mayor confianza del consumidor en procesos automatizados de crédito y seguros.
Mayor control en auditorías de decisiones algorítmicas por parte de organismos reguladores.
Esta tendencia está siendo impulsada por plataformas como Amazon SageMaker Clarify, que integra IA explicable en los modelos creados, ofreciendo una comprensión más profunda y detallada de las predicciones y recomendaciones.
3. Automatización Inteligente: Revolucionando Procesos con IA
En 2024, la automatización inteligente está alcanzando nuevos niveles. La combinación de Robotic Process Automation (RPA) con IA está permitiendo automatizar procesos complejos y repetitivos, no solo tareas simples. Con esto, las empresas pueden reducir costos operativos y mejorar la eficiencia.
Casos de Uso de la Automatización Inteligente:
Automatización de flujos de trabajo financieros, como facturación y control de gastos.
Gestión automatizada de inventarios y logística.
Mejora en la atención al cliente con bots basados en IA.
La integración de soluciones de automatización con IA en AWS Lambda y Amazon SageMaker está acelerando la transformación digital en empresas de todos los tamaños, permitiendo a las organizaciones alcanzar nuevas formas de eficiencia.[/vc_column_text][vc_column_text]
4. IA en Seguridad Cibernética: Proactividad en la Protección de Datos
Con el aumento de las amenazas cibernéticas, la IA se está convirtiendo en una herramienta esencial para mejorar la seguridad. En 2024, las soluciones de IA para la seguridad cibernética están más avanzadas, siendo capaces de detectar patrones de comportamiento malicioso en tiempo real y responder automáticamente a los incidentes antes de que causen daños significativos.
Principales Aplicaciones:
Detección y prevención de ataques basados en anomalías.
Protección proactiva de datos sensibles mediante cifrado inteligente.
Monitoreo continuo de redes empresariales para identificar vulnerabilidades.
Plataformas como Amazon GuardDuty ya están implementando IA para el monitoreo de amenazas en tiempo real, ofreciendo a las empresas una defensa más robusta y eficaz.
5. IA en Medicina Personalizada: Tratamientos a la Medida
La medicina personalizada está siendo revolucionada por la IA. En 2024, veremos un aumento significativo en el uso de IA para analizar datos genómicos e identificar tratamientos específicos para los pacientes. Este enfoque personalizado puede aumentar la efectividad de los tratamientos, al tiempo que reduce los efectos secundarios.
Ejemplos de Uso:
Análisis predictivo de datos genéticos para identificar predisposiciones a enfermedades.
IA para ayudar a los médicos a elegir tratamientos personalizados según el historial de salud de cada paciente.
Desarrollo de nuevos medicamentos basados en simulaciones y modelado de IA.
Amazon Comprehend Medical, por ejemplo, permite a las instituciones de salud analizar rápidamente grandes cantidades de datos clínicos, facilitando la identificación de tratamientos personalizados.[/vc_column_text][vc_column_text]
Conclusión: Prepárate para el Futuro de la IA
A medida que avanza 2024, estas tendencias en IA seguirán moldeando industrias y la forma en que vivimos y trabajamos. Las empresas que adopten estas tecnologías tendrán una ventaja competitiva significativa en el mercado.
Fast Lane, socio oficial de AWS, ofrece capacitaciones y certificaciones que preparan a los profesionales para dominar estas tecnologías emergentes. Para obtener más información sobre cómo puedes prepararte para el futuro con IA, consulta nuestros cursos y certificaciones aquí.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Tenemos una actualización importante del programa que afecta a los vouchers de Choose Your Provider que adquirió a través de Xvoucher para los exámenes de certificación de AWS. A partir del 1 de enero de 2023, todos los exámenes de certificación de AWS se entregarán a través de Pearson VUE. El último día para que los candidatos completen una cita de examen a través de PSI es el 31 de diciembre de 2022 a las 11:59 p. m. UTC. Para obtener más información sobre la entrega del examen de certificación de AWS, visite la página de preguntas frecuentes sobre la certificación de AWS.
Qué significa esto para los clientes que han comprado vouchers por Choose Your Provider
Los clientes que hayan comprado vouchers por Choose Your Provider todavía tienen la capacidad de asignar estos a los candidatos siempre que no hayan caducado. Sin embargo, los candidatos tendrán hasta el jueves 17 de noviembre a las 5:00 p. m. UTC para seleccionar a PSI como proveedor de entrega de pruebas. Después de esta fecha, los candidatos solo verán Pearson VUE como una opción para el voucher Choose Your Provider. Establecimos esta fecha para garantizar que todos los cupones de PSI se transfieran a Pearson VUE antes del 30 de diciembre de 2022. A partir del 30 de diciembre de 2022, todos los cupones de PSI no utilizados y que no hayan vencido serán automáticamente válidos para uso del cliente en Pearson VUE. La fecha de caducidad del voucher seguirá siendo la misma.[/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]
17 de noviembre de 2022 (5:00 p. m. UTC): Último día para que los candidatos seleccionen a PSI como proveedor de entrega de pruebas para los vouchers de Choose Your Provider. Después de esta fecha, Pearson VUE será la única opción de proveedor de entrega de pruebas para seleccionar.
30 de diciembre de 2022: todos los vouchers de PSI no utilizados y vigentes y los vouchers de Choose Your Provider serán válidos para usar en Pearson VUE.
31 de diciembre de 2022 (11:59 p. m. UTC): Último día para que los candidatos completen una cita de examen a través de PSI.
1 de enero de 2023: todos los exámenes de certificación de AWS se entregarán a través de Pearson VUE.
Si tienes alguna pregunta, comunícate con aws@xvoucher.com[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Fuente: Xvoucher[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Esta certificación, reconocida en el sector, demuestra sus conocimientos y habilidades relacionados con las tecnologías de AWS en una amplia gama de servicios de AWS. Demuestra su capacidad para diseñar e implementar sistemas distribuidos en AWS, según las prácticas recomendadas establecidas en AWS Well-Architected Framework.
Esta actualización refleja el rápido ritmo de la innovación en la plataforma de AWS. Las actualizaciones se adaptan a las innovaciones en categorías como la seguridad, la resistencia, el alto rendimiento y la optimización de costos, para maximizar los resultados para su empresa y sus clientes. Esta certificación aumentará su credibilidad y confianza a la hora de recomendar las soluciones de diseño adecuadas para satisfacer las necesidades técnicas de las partes interesadas y los clientes, y servirá para que tenga éxito en certificaciones más exigentes a nivel profesional y de especialidad.
Consulte la guía del examen, las preguntas de muestra y los conjuntos oficiales de preguntas de práctica gratuitos (20 preguntas) disponibles ahora en todos los idiomas en los que se realiza el examen, para conocer el formato y las preguntas del examen actualizado. El primer día para presentar el nuevo examen es el 30 de agosto de 2022, así que si van a dar el examen que está en vigencia ahora, asegúrense de tomarlo antes de esta fecha.
Además, aprovecho esta oportunidad para avisarles que a partir del 15 de noviembre de 2022, estará disponible una nueva versión del examen AWS Certified Solutions Architect – Professional. El examen AWS Certified Solutions Architect – Professional se ha actualizado para adaptarse al AWS Well-Architected Framework en todos los dominios y garantizará que la certificación valide las habilidades técnicas, la experiencia y los conocimientos más recientes sobre la nube de AWS. Revise la guía actualizada del examen para saber qué esperar y utilice los conjuntos oficiales de preguntas de práctica gratuitos de AWS Certified Solutions Architect – Professional, disponibles ahora en todos los idiomas en los que se realiza el examen, como ayuda para su preparación. Si se prepara para el examen actual AWS Certified Solutions Architect – Professional, o necesita volver a certificarse, deberá realizar el examen actual antes del 14 de noviembre de 2022.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Hay varios escenarios en los que los clientes desean migrar a la nube, por ejemplo:
Realizar migraciones de aplicaciones específicas.
Evacuar el centro de datos por completo y moverse a la nube.
Realizar una actualización de la infraestructura en el centro de datos y moverse a la nube por un período temporal.
A algunos clientes les gustaría una flexibilidad híbrida; la capacidad de mover cargas de trabajo entre las instalaciones (on-premises) y la nube a voluntad.
Primero definamos: ¿Qué es una estrategia de migración de aplicaciones?
La estrategia de migración de aplicaciones generalmente se refiere al proceso de migración de todo el entorno de la aplicación y su infraestructura subyacente. Por lo general, esto se debe a decisiones comerciales para optimizar costos, encontrar más agilidad, mayor resiliencia o simplemente debido a la actualización de sistemas antiguos.
Las empresas suelen comenzar a contemplar cómo migrar una aplicación durante la segunda fase del “Proceso de migración”: descubrimiento y planificación de la cartera. Responder a las preguntas ¿Qué aplicaciones tengo en el entorno, cuáles son las interdependencias, qué migrará primero y cómo lo migrará?
Aquí es cuando determinan qué hay en su entorno (generalmente inspeccionan sus bases de datos de administración de configuración (CMDB), o hace uso de conocimiento institucional y/o implementan herramientas como AWS Discovery Service para comprender en profundidad qué hay en su entorno), cuáles son las interdependencias, qué será fácil de migrar y qué será difícil de migrar, y cómo migrarán cada aplicación.
Con este conocimiento, las organizaciones pueden definir un plan (que debe considerarse sujeto a cambios a medida que avanzan en la migración y obtienen experiencia) sobre cómo abordarán la migración de cada una de las aplicaciones de su cartera, mapeándolas a una estrategia “R” de migración (para cada aplicación o conjunto de aplicaciones) y definiendo el orden en que se migrarán.
Descubrimiento: esta etapa se identifica las aplicaciones y/o tecnologías que queremos migrar a la nube.
Evaluación: aquí evaluaremos los pro y contras de migrar a la nube y definiremos una lista de prioridades.
Selección de estrategia: durante esta etapa seleccionamos cuál estrategia es la indicada para migrar el workload o tecnología a la nube. El criterio de selección es sobre la base del objetivo de la migración. Cada estrategia tiene sus características, ventajas y desventajas.
Validación: Luego de hacer la migración validamos las cargas de trabajo, su funcionamiento y los objetivos planteados se hayan cumplido.
A continuación, haremos una breve descripción de las 6 estrategias de migración a la nube más comunes y detallaremos el séptimo enfoque que nos inspiró a escribir este post:
1- RE-HOSPEDAR: Cuando los clientes necesitan escalar rápidamente su solución por temas comerciales, en general optan por rehospedar en la nube. Esta estrategia, también conocida como Lift and Shift, permite:
Mover aplicaciones a la nube sin realizar ningún cambio para aprovechar las capacidades de la nube. Por Ejemplo: migrar su base de datos Oracle local (on-premises) a una base de datos Oracle desplegada en una instancia de Amazon EC2 en la nube de AWS.
La automatización de casi todo el proceso por medio de herramientas, como AWS Application Migration Service (MGN), CloudEndure Migration, AWS VM Import / Export, entre otras. No obstante, algunos clientes prefieren hacer la migración manualmente a medida que aprenden a aplicar sus sistemas heredados a la nueva plataforma en la nube.
Las aplicaciones son más fáciles de optimizar / rediseñar una vez que ya se están ejecutando en la nube. En parte porque su organización habrá desarrollado mejores habilidades para hacerlo, y en parte porque la parte difícil (migrar la aplicación, los datos y el tráfico) ya se ha realizado.
2- RE-PLATAFORMA (CAMBIAR DE PLATAFORMA): Este enfoque también es conocido como lift-tinker-and-shift, donde se pueden hacer algunas optimizaciones en la nube (u otras) para lograr algún beneficio tangible, pero no cambiará la arquitectura central de la aplicación. Es posible que desee reducir la cantidad de tiempo que dedica a administrar instancias de bases de datos migrando a un servicio gestionado de base de datos como Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), o migrando su aplicación a una plataforma completamente administrada como Amazon Elastic Beanstalk.
3- RE-COMPRAR: Simplemente, es pasar a un producto diferente. Por lo general, la recompra se ve como un cambio a una plataforma Software as a Service (SaaS). Ejemplo, pasar de un CRM a Salesforce.com, o un sistema de recursos humanos a Workday, o un CMS a Drupal. Estos son los típicos proyectos que observamos en este enfoque de migración.
4- RE-FACTORIZAR o RE-ARQUITECTAR: En esta estrategia es donde re-imaginamos la arquitectura y el desarrollo de la aplicación, normalmente utilizando características nativas de la nube. Por lo general, esto se debe a una fuerte necesidad de negocio de agregar funcionalidades, poder escalar o tener una mejor performance que, de otro modo, sería difícil de lograr en el entorno existente de la aplicación. Esta estrategia tiende a ser la más costosa, pero también puede ser la más beneficiosa en términos de crecimiento al negocio.
5- RETIRAR: Nunca se sabe lo que va a encontrar hasta que mire, y es común que nos encontremos que nadie sabe lo que hace el 10 -20% de una cartera de TI empresarial y simplemente se pueden desactivar.
6- RETENER: Normalmente, esto significa “volver a revisarlo” o no hacer nada (por ahora). Muchas veces los clientes no están listos y prefieren mantener las aplicaciones en su entorno de origen. Estas pueden incluir aplicaciones que requieren una refactorización importante y desea posponer ese trabajo para más adelante, y aplicaciones heredadas que desea conservar, porque no existe una justificación comercial para migrarlas.
7- REUBICAR: Esta es una nueva “R” para acelerar las migraciones. Reubica rápidamente aplicaciones basadas en VMware vSphere entre su entorno local a VMware Cloud on AWS con un mínimo esfuerzo y complejidad, manteniendo las operaciones consistentes con los entornos basados en VMware. Este nuevo enfoque también es conocido como hypervisor-level lift and shift. Una vez en la nube de AWS, sus aplicaciones son más fáciles de optimizar o reestructurar para aprovechar la amplitud y profundidad de los servicios de AWS. Con VMware Cloud on AWS, puede mover la infraestructura a la nube pública sin necesidad de volver a escribir el código de la aplicación, comprar nuevo hardware o modificar las operaciones existentes. Las organizaciones que utilizan VMware como su centro de datos local pueden crear un centro de datos virtual utilizando los mismos componentes básicos de vSphere en VMware Cloud on AWS.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Fuente: AWS[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Construir un viaje en la Nube puede eliminar barreras e impulsar su carrera en la industria de la tecnología.
La tecnología impacta la vida de miles de personas diariamente y sigue un aumento exponencial de innovaciones y transformaciones en nuestra vida cotidiana. Ante este escenario de rápidos avances, dominar nuevos campos y herramientas es fundamental para apalancar su carrera en el mercado laboral.
Las empresas de todo el mundo se están adaptando a una realidad cada vez más digital y miles de organizaciones ya han comenzado su migración a la Nube con el fin de transformar y optimizar los procesos. Por lo tanto, contar con profesionales que tengan conocimientos actualizados es un requisito cada vez más importante para el éxito empresarial.
Usted elige el siguiente paso de su viaje a la Nube
Para iniciar o avanzar en su ruta de conocimientos en la Nube en busca de nuevas habilidades técnicas, puede contar con la ayuda de Amazon Web Services (AWS). Existen numerosas capacitaciones desarrolladas por expertos que cubren temas como almacenamiento, seguridad, machine learning, inteligencia artificial y más.
La capacitación de AWS cubre una variedad de niveles de conocimiento: desde la capacitación básica, que no requiere conocimientos previos (como Cloud Practitioner Essentials), hasta los niveles especializados, para aquellos que ya tienen experiencia previa en el uso de la Nube u otros segmentos del campo de la tecnología de la información.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]AWS[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Big data es un término que se utiliza para describir el gran volumen de datos que las empresas reciben en su vida diaria. Como tal, los datos se pueden analizar para generar insigths que impulsen las decisiones comerciales y las estrategias de las organizaciones.
En cuanto al volumen total de datos, no necesariamente importa cuánto sea, sino qué hacen las empresas con él.
En resumen, big data es un conjunto de datos complejos, extensos y variados que llega en volúmenes y velocidades cada vez mayores. Pero pueden y deben usarse para resolver problemas corporativos que no podríamos hacerlo solos. También conocido como las 3V´s:
Volumen: la cantidad de datos importa. Con big data, tendrás que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Pueden ser datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, transmisiones de clics en una página web, aplicación móvil o equipos con sensores. Para algunas empresas, esto puede utilizar decenas de terabytes de datos. Para otros, podrían ser cientos de petabytes.
Velocidad: la velocidad es la velocidad más rápida en la que se reciben y tal vez se gestionan los datos. Normalmente, la velocidad de datos más alta se transmite directamente a la memoria en lugar de ser grabada en el disco. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real o casi en tiempo real y requieren evaluación y acción en tiempo real.
Variedad: Se refiere a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales se han estructurado y encajan perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos vienen en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como texto, audio y video, requieren un procesamiento previo adicional para obtener significado y dar soporte a metadatos.
Historia
Big data no se considera un concepto antiguo, sin embargo, su origen de big data almacenado se remonta a unas pocas décadas atrás (1960 y 1970), donde comenzó el mundo de los datos.
Alrededor de 2005, el número de usuarios de Facebook, YouTube y otros servicios en línea fue creciendo y con eso los datos que generaban. Con esto en el mismo año, se creó Hadoop, una estructura para almacenar y analizar grandes datos. Durante este período, NoSQL comenzó a ganar popularidad.
A pesar de su evolución, Big Data se encuentra todavía en el inicio de su utilidad, con la nube ofreciendo escalabilidad elástica y ampliando aún más sus posibilidades. Las bases de datos de gráficos son cada vez más importantes por su capacidad para mostrar grandes cantidades de datos de una manera que hace que el análisis sea aún más rápido y completo.
Big Data engloba demasiada información, de manera que a partir de ella podemos obtener respuestas más completas, lo que se traduce en más confianza en los datos para las empresas.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Mayara Pimentel | Adaptación: Karina Ríos[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]