#77 Transformación Digital en 2022
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on Wed Feb 16 2022 16:00:00 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
with Darren W Pulsipher, Gretchen Stewart, Anna Scott,
Darren Pulsipher de Intel, Arquitecto Principal de Soluciones, Dra. Anna Scott, Arquitecta Principal de Edge, y Gretchen Stewart, Científica Principal de Datos, discuten los seis pilares de la transformación digital en 2022: computación en múltiples nubes, computación de borde, inteligencia artificial, aprendizaje automático, ciberseguridad, gestión de datos y comunicaciones.
Keywords
#aiml #comms #data #edge #multicloud #cybersecurity
Como científica de datos principal para el sector público de Intel, Gretchen pasa sus días hablando con los clientes sobre sus desafíos en cuanto a datos, gestión de datos, gobierno de datos, la ética en torno a lo que están haciendo y la inteligencia artificial responsable.
Los seis años de Anna en Intel se han centrado en IoT y el borde, con los últimos tres años en el sector público. Ambos coinciden en que el 2022 será un año emocionante lleno de posibilidades que cambiarán el juego.
Darren, Gretchen y Anna representan cada uno diferentes partes de la transformación digital con los clientes, pero se unieron para proporcionar una forma común de hablar sobre el tema, con seis pilares de transformación digital: computación en múltiples nubes, computación en el borde, inteligencia artificial, aprendizaje automático, seguridad cibernética, gestión de datos y comunicaciones. Están de acuerdo en que estas serán las áreas de grandes transformaciones en el próximo año. Intel está profundamente involucrado en todas ellas, ya que han construido el hardware y el software para respaldar cada uno de los pilares. Los pilares están entrelazados, y Intel juega un papel clave en liderar la industria hacia adelante.
El hardware de Intel es el fundamento de la mayoría de los proveedores de la nube. Desde una perspectiva de software, Intel ha optimizado los marcos comunes que las personas utilizan para IA, ML o aprendizaje profundo, para poder aprovechar al máximo el hardware subyacente. En algunos casos, el rendimiento es diez a cien veces mejor gracias al software de Intel.
No solo Intel ha proporcionado hardware para el borde y las comunicaciones, especialmente en 5G, sino que también ha complementado eso con arquitecturas de referencia de software. Además, Intel trata de hacer que los ecosistemas funcionen para todos. Existe un fuerte enfoque en sistemas abiertos de una manera no propietaria, lo que facilita que nuevos participantes y actores existentes tengan una mayor presencia en estos nuevos mercados y ofrezcan avances emocionantes. Intel es uno de los principales, si no el principal, contribuyente a la comunidad de software de código abierto.
Pilar de Ciberseguridad
Implícitos en los diseños de hardware de Intel se encuentran características de seguridad y capacidades para asegurarse de que los clientes en el ecosistema puedan proteger sus datos en todas sus diferentes permutaciones.
La seguridad nunca es estática; siempre está evolucionando. Solo Intel no resolverá los problemas de seguridad de una organización. La seguridad es una interacción entre lo que haces con tu hardware, cómo incorporas los elementos de software adecuados y los límites y políticas de tu organización.
Intel se enfoca en múltiples áreas, pero un papel fundamental se encuentra en el hardware de raíz de confianza y autenticación. Muchas características pueden ser construidas directamente para lograrlo. Un paso más allá son las cadenas de suministro confiables o transparentes que Intel puede compartir con los clientes, infundiendo un alto grado de confianza. Esas capacidades mejoran constantemente y Intel siempre trabaja para hacer progresos.
Los ataques cibernéticos están en la mente de muchos clientes debido a las recientes violaciones de seguridad. Intel cuenta con medidas de seguridad como la ejecución confiable y los recintos seguros. Tienen todo un conjunto de capacidades para el tipo de seguridad que deseas, como la encriptación, sin afectar gravemente el rendimiento. Existe una matriz completa de capacidades, incluyendo un conjunto de requisitos diferentes en el borde debido a la pérdida de la seguridad física del centro de datos.
Las arquitecturas con confianza cero están convirtiéndose en los marcos que son especialmente prevalentes en el sector público. Para el Departamento de Defensa, la confianza cero es un mandato. Intel tiene muchas capacidades que se suman a la confianza cero.
Un tamaño no sirve para todos con la seguridad, pero está claro que la seguridad añadida ya es cosa del pasado. La seguridad debe ser incorporada desde el principio y debe iterarse continuamente. Las organizaciones deben preguntarse constantemente si tienen los protocolos correctos establecidos, si tienen las herramientas adecuadas de detección de amenazas y si existe confianza en toda la cadena de suministro. Todo esto es integral.
Pilar de Edge Computing
Ahora que hay tanto que se puede hacer con AI, ML y diferentes algoritmos, es emocionante ver cómo podemos explotar esas cosas en el borde y optimizar las arquitecturas para adaptarse a esos casos de uso.
Hay algunos modelos realmente simples en los que todo vive en la nube, y solo se realiza la recopilación de datos en el borde. Si la conectividad lo permite, entonces las latencias pueden adaptarse a las aplicaciones. La mayor parte del procesamiento puede ser centrado en la nube. Sin embargo, existen innumerables casos de uso en los que esto no tiene sentido debido a la sensibilidad de los datos o los requisitos de latencia. Por lo tanto, hay conversaciones interesantes sobre cómo determinar arquitecturas óptimas para el borde y lo que está ocurriendo con la nube y la red.
Por ejemplo, ¿podríamos tener una arquitectura fluida de recolección, uso y procesamiento de datos inmediatamente para proporcionar inteligencia? ¿Podemos incorporar eso en la próxima ronda de capacitaciones para que el modelo se actualice continuamente? ¿Qué tan rápido podemos hacer ese ciclo? ¿Es viable? ¿Necesitamos toda nuestra capacitación en la nube? Si toda la capacitación está en la nube, ¿cuál es el intervalo adecuado para devolver esos modelos actualizados? ¿Y puede la periferia ser lo suficientemente ligera como para usar lo generado en la nube? La periferia sigue siendo muy complicada y hay muchas posibilidades y preguntas fascinantes.
Pilar de Inteligencia Artificial
La IA y el aprendizaje automático permiten que el borde haga mucho más de lo que nadie había considerado anteriormente. Un producto no siempre es la respuesta correcta: se trata de la adecuación al propósito. El uso de código abierto es crítico y poder aprovechar los microservicios para ejecutar algoritmos en el borde.
Por ejemplo, si tienes algoritmos justo en el borde que realizan el trabajo de lectura, estás hablando de flujo de tráfico. El ritmo de luces rojas, amarillas y verdes puede cambiar sobre la marcha en función de cuántos autos estén pasando, y al mismo tiempo recopilar datos para enviar de vuelta a un centro de datos más grande que podrá hacer un reentrenamiento. Hacia el final de la semana, tal vez tenga sentido agregar algunos microservicios adicionales o ajustar los algoritmos. Luego, ese contenedor vuelve al borde y puedes responder mejor y seguir aprendiendo.
Además, al hablar de adecuación para el propósito, el ancho de banda, la latencia y el factor de forma son todas consideraciones.
Los rendimientos de los cultivos son un buen ejemplo. Un cliente recopila datos que van a un centro de datos. Están trabajando en los modelos, pero eso no se traduce en hacerles saber que necesitan más fertilizante o que hay desafíos actuales con el sol y la lluvia. Eso significa que la fórmula debe ser cambiada. Necesitas los datos de rendimiento de los cultivos, la información, el algoritmo y los microservicios en un factor de forma mucho más pequeño. La latencia y el ancho de banda son diferentes, pero puedes tener una unidad pequeña en medio de un campo recopilando esos datos y respondiendo, por ejemplo, al flujo de agua o a las necesidades de fertilizante para mejorar los rendimientos de los cultivos.
Esperemos que este año, más de los diseños de vanguardia se estandaricen. Con FlexRAM y 5G, hay estándares, pero todo lo demás es el Lejano Oeste. Muchas personas están diseñando cosas interesantes, pero no están diseñando de una manera que facilite tener esos microservicios en un contenedor y algoritmos de IA y ML. En algunos casos, necesitas múltiples algoritmos ponderados de manera diferente, cambiando cada semana basado en nuevos datos y en el nuevo entrenamiento. Necesitamos poder hacer eso de tal manera que no importe quién construyó un dispositivo. Crear estándares no solo en datos de IA y ML, sino también en el borde, ayudará a explotar capacidades.
Pilar de Comunicaciones
El lado comercial de 5G liderará el camino con el 5G en los teléfonos en todas partes. Sin embargo, todavía existe un tiempo de retraso para tener el tipo de equipo de usuario para realizar diferentes tipos de aplicaciones para edge o empresa, por ejemplo. Intel está estableciendo sus primeras redes 5G con socios que son más vanguardistas y menos comerciales. Aunque sus socios comerciales han tenido esto funcionando durante mucho tiempo, las redes privadas controladas para un propósito específico están siendo liberadas y se están construyendo aplicaciones. 2022 es el año en que estas cosas se harán realidad.
Pilar de gestión de datos
Los datos que solían tomar horas o días en ser procesados, preparados, analizados y utilizados ahora pueden tomar minutos o nanosegundos. También puedes aprovechar diferentes modelos, y cuando los pesos cambian, puedes actuar y consumir los datos rápidamente y proporcionar mejores servicios. Mover datos, gestionar esos datos y operativizar tu IA y ML son parte de lo que la gestión de datos aporta al mundo.
Pilar de Multi-Nube
La columna de múltiples nubes no se refiere a proveedores de servicios en la nube en este contexto. Se refiere a la infraestructura en general y cómo abstraer esa infraestructura para implementar nuevas capacidades en el borde, en un proveedor de servicios en la nube, o incluso en la infraestructura de su propio centro de datos. El objetivo de la arquitectura de múltiples nubes es que conozcas a los usuarios clave y, lo que es más importante, cómo se gestiona los datos.
Diferentes nubes tienen diferentes capacidades, y dependiendo de los casos de uso, pueden usar diferentes nubes para diferentes propósitos. Intel cuenta con arquitectos de soluciones en la nube que ayudan a los clientes a optimizar las cargas de trabajo entre las opciones de nube.
Todos estos pilares están entrelazados y trabajan juntos. Busca futuros episodios donde Darren, Gretchen y Anna continúen esta conversación.