la gran nube La migración ha revolucionado la TI, pero después de una década de transformaciones en la nube, las empresas más sofisticadas ahora están dando el siguiente salto generacional: desarrollando verdaderas estrategias híbridas para respaldar iniciativas de ciencia de datos cada vez más críticas para el negocio y repatriando las cargas de trabajo de la nube a los sistemas locales. . Las empresas que no han iniciado este proceso ya están atrasadas.
La gran migración a la nube
Hace diez años, la nube era utilizada principalmente por pequeñas empresas emergentes que no tenían los recursos para construir y operar una infraestructura física y para empresas que querían trasladar sus servicios de colaboración a una infraestructura administrada. Los servicios de nube pública (y el capital barato en una economía con tipos de interés bajos) significaban que estos clientes podían atender a un número cada vez mayor de usuarios a un precio relativamente bajo. Este entorno permitió que las empresas emergentes nativas de la nube, como Uber y Airbnb, escalaran y prosperaran.
Durante la próxima década, las empresas acudieron en masa a la nube porque reducía los costos y aceleraba la innovación. Este fue realmente un cambio de paradigma y una empresa tras otra anunciaron estrategias de «primero en la nube» y trasladaron las infraestructuras al por mayor a los proveedores de servicios en la nube.
Las estrategias de nube primero pueden estar alcanzando los límites de su eficacia y, en muchos casos, el ROI está disminuyendo, lo que desencadena una gran reacción en la nube.
La reacción creciente
Sin embargo, las estrategias de nube primero pueden estar alcanzando los límites de su eficacia y, en muchos casos, el ROI está disminuyendo, lo que desencadena una gran reacción en la nube. La adopción ubicua de la nube ha dado lugar a nuevos desafíos, a saber, costos fuera de control, complejidad cada vez mayor y bloqueo restrictivo de proveedores. A esto lo llamamos expansión de nubes.
La gran cantidad de cargas de trabajo en la nube está provocando que los gastos de la nube se disparen. Las empresas ahora ejecutan cargas de trabajo de cómputo centrales y volúmenes de almacenamiento masivos en la nube, sin mencionar los programas de ML, IA y aprendizaje profundo que requieren docenas o incluso cientos de GPU y terabytes o incluso petabytes de datos.
Los costos siguen subiendo sin un final a la vista. De hecho, algunas empresas ahora gastan hasta el doble en servicios en la nube que antes de migrar sus cargas de trabajo desde los sistemas locales. Nvidia estima que mover grandes cargas de trabajo especializadas de IA y ML de vuelta a las instalaciones puede generar un ahorro del 30 %.