NUBE Y REDES

EL MOVIMIENTO DE DATOS SE CONVERTIRÁ EN UN RECURSO INFORMÁTICO FUNDAMENTAL

Durante gran parte de la historia de la computación, la atención se ha centrado en los procesadores.

CPU más potentes.

GPU más potentes.

Más memoria.

Más almacenamiento.

Pero a medida que los sistemas de IA se vuelven más grandes y más distribuidos, otro recurso está adquiriendo una importancia cada vez mayor:

El movimiento de datos.

La capacidad de mover datos rápida, eficiente, segura e inteligentemente entre recursos informáticos puede convertirse en una de las características definitorias de la infraestructura futura.

Los sistemas modernos de IA pueden operar con conjuntos de datos enormes.

Los procesos de entrenamiento trasladan información entre sistemas de almacenamiento, procesadores, aceleradores, memoria e infraestructura de red.

Los sistemas de inferencia trasladan solicitudes y respuestas entre usuarios, dispositivos de borde, entornos en la nube, bases de datos y modelos de IA.

A medida que crecen los modelos y las aplicaciones se distribuyen más, la cantidad de datos que circula por la infraestructura puede llegar a ser enorme.

Esto crea un nuevo cuello de botella.

Puede que haya capacidad de cómputo disponible, pero los datos necesarios para alimentarla quizá lleguen demasiado despacio.

El resultado es una capacidad de cómputo infrautilizada.

Por eso, la arquitectura de la nube del futuro se diseñará cada vez más en torno al movimiento de datos.

La red ya no es simplemente una conexión entre recursos de cómputo.

Se convierte en parte del sistema de cómputo.

La infraestructura de IA de alto rendimiento requiere una comunicación extremadamente rápida entre los aceleradores.

Las cargas de trabajo de modelos grandes pueden depender del movimiento eficiente de parámetros, activaciones, gradientes y conjuntos de datos.

Los sistemas de IA distribuidos dependen de la comunicación entre múltiples ubicaciones de procesamiento.

Como resultado, el rendimiento de la red puede influir directamente en la eficiencia computacional.

Esto crea una nueva métrica de infraestructura:

Cómputo útil por unidad de datos transferidos.

El objetivo no es simplemente maximizar el ancho de banda.

Más ancho de banda no siempre es la solución.

La infraestructura debe determinar cómo se almacenan, replican, comprimen, almacenan en caché, procesan y transfieren los datos.

Esto crea oportunidades para una orquestación inteligente de los datos.

Los sistemas de IA pueden analizar el comportamiento de las aplicaciones y determinar qué datos deberían permanecer cerca del cómputo.

Los conjuntos de datos a los que se accede con frecuencia pueden almacenarse en caché.

Los grandes conjuntos de datos pueden procesarse cerca de donde están almacenados.

Es posible que solo la información necesaria tenga que atravesar redes de larga distancia.

Esto establece un principio que será cada vez más importante:

Mueve el cómputo cuando transferir los datos resulte costoso.

O:

Mueve los datos cuando el cómputo esté más limitado.

La elección óptima depende de la carga de trabajo.

La computación en el borde hace que esto sea aún más importante.

Los sensores, las cámaras, los equipos industriales, los vehículos y las máquinas autónomas pueden generar enormes cantidades de información.

Enviar todo a una nube centralizada puede generar un consumo innecesario de ancho de banda y latencia.

En cambio, los sistemas de borde pueden procesar la información localmente y enviar solo los resultados pertinentes.

Así, la nube se convierte en una capa de coordinación y agregación, en lugar de ser el destino de cada dato sin procesar.

Esta arquitectura cambia los requisitos de red.

Las redes deben admitir múltiples capas computacionales.

Dispositivo.

Borde.

Infraestructura regional.

Nube.

Centro de datos de alto rendimiento.

Clúster de aceleradores especializados.

Estas capas deben funcionar como un sistema coordinado.

El movimiento de datos se convierte en un problema de orquestación.

La seguridad también se vuelve más compleja.

Los datos que se transfieren entre entornos computacionales deben permanecer protegidos.

El cifrado, la identidad, los controles de acceso y la aplicación de políticas deben funcionar en múltiples ubicaciones.

Es posible que la información confidencial deba permanecer dentro de un límite geográfico u organizativo específico.

Por lo tanto, la red debe comprender tanto las políticas como el rendimiento.

Esto hace posible el enrutamiento de datos que tiene en cuenta las políticas.

Una carga de trabajo podría enrutarse según una combinación de:

Requisitos de latencia.

Requisitos de ancho de banda.

Clasificación de seguridad.

Soberanía de los datos.

Disponibilidad de recursos de cómputo.

Costo.

Condiciones energéticas.

La red se convierte en una capa de toma de decisiones inteligente.

Otro avance importante será el hardware de red especializado.

A medida que crecen los clústeres de IA, es posible que las arquitecturas de red tradicionales no ofrezcan la eficiencia necesaria para todas las cargas de trabajo.

Las interconexiones avanzadas, las redes de alta velocidad, las tecnologías ópticas, las interfaces de red inteligentes y el hardware especializado para el procesamiento de datos podrán participar cada vez más en el cómputo.

La frontera entre el hardware de red y el hardware de cómputo se vuelve menos evidente.

La propia red se vuelve computacional.

Esta es una transición arquitectónica significativa.

El centro de datos del futuro no será un conjunto de servidores aislados conectados por una red.

Será una estructura computacional unificada en la que procesadores, memoria, almacenamiento, redes y software funcionarán en conjunto.

El rendimiento del sistema dependerá de la eficacia con que la información se mueva entre estos recursos.

Esto significa que el movimiento de datos se convertirá en un recurso de infraestructura de primer nivel.

Las organizaciones necesitarán cada vez más medir no solo la capacidad de cómputo, sino también la movilidad de los datos.

La pregunta ya no será simplemente:

«¿Cuántas GPU tenemos?»

Podría convertirse en:

«¿Con qué eficiencia puede nuestra infraestructura proporcionar a esas GPU la información que necesitan?»

Esa pregunta influirá en la arquitectura de la nube, el diseño de los centros de datos, la inversión en redes, el diseño de sistemas de IA y la infraestructura de borde.

Por lo tanto, el futuro de la computación estará definido tanto por el cómputo como por la comunicación.

Los procesadores generan inteligencia.

Los datos aportan conocimiento.

Las redes conectan ambos.

La infraestructura que gestione esta relación de forma eficiente se convertirá en la base de la próxima economía digital.

SriDanamTrades

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