La asignación adecuada de las cargas de trabajo es importante, principalmente en el caso de las aplicaciones con un uso intensivo de datos que realizan análisis en tiempo real utilizando inteligencia artificial (IA). Estas cargas de trabajo requieren que la computación tenga lugar en el edge, cerca de donde se recogen los datos. Sin embargo, esta forma de computación distribuida implica la presencia de numerosos servidores en muchos entornos remotos que tal vez no cuenten con personal de TI ni de ningún otro tipo en el lugar. Estos servidores en el edge deben gestionarse de forma remota y a gran escala. Red Hat puede ayudar a que tu estrategia de gestión de nubes híbridas abarque hasta los entornos de edge.

Gestión remota de servidores

El procesamiento y el almacenamiento de datos suele centralizarse en grandes centros de datos, lo cual redunda en eficiencia y en un ahorro de costos. En un comienzo, la computación en la nube prometía que ésta sería la forma universal que adoptaría la informática. Pero las cosas cambiaron. Los dispositivos inteligentes, como los smartphones y los sensores de las fábricas, generan grandes volúmenes de datos y requieren una respuesta veloz en el lugar. Es por eso que estamos empezando a procesar los datos en su mismo origen mediante el uso de modelos de IA pequeños pero inteligentes en lo que se conoce como el "edge" de la red.

Gartner predice que, para 2025, alrededor del 75 % de los datos empresariales se procesarán en el edge. Al extender las estrategias de nube híbrida al edge, tu empresa podrá beneficiarse de la escalabilidad y la eficiencia de una nube y, al mismo tiempo, aprovechar la velocidad y la capacidad de respuesta del edge computing que utiliza datos locales. Este enfoque combinado optimiza el rendimiento, la escalabilidad y la rentabilidad, aspectos todos especialmente importantes en sectores en los que la velocidad localizada es fundamental, como en la manufactura y las telecomunicaciones.

Cómo superar los retos que plantea el edge computing

La transición al edge computing en un entorno híbrido plantea retos específicos. Es mucho más complejo implementar servidores de edge en una gran cantidad de sitios que escalar un centro de datos principal. La complejidad de gestionar múltiples ubicaciones, que comprenden desde cientos a cientos de miles de nodos y clústeres, se ve agravada por la naturaleza remota de muchas implementaciones en el edge que a menudo cuentan con un soporte de TI limitado en el lugar.

Para superar este reto de manera eficaz, las empresas necesitan un enfoque para la implementación, la gestión y las actualizaciones que sea centralizado. Con el conjunto de productos de Red Hat, pueden mantener la uniformidad y agilizar las operaciones, a la vez que preservan la seguridad en toda la infraestructura de edge distribuida:

• Red Hat Enterprise Linux (RHEL) proporciona un sistema operativo flexible y de confianza que funciona tanto en un centro de datos centralizado como en ubicaciones en el edge.
• Red Hat OpenShift y OpenShift AI ofrecen una plataforma de aplicaciones uniforme para la gestión unificada en distintos entornos. OpenShift facilita la rápida implementación de aplicaciones y la toma de decisiones localizada, incluso en áreas con poca conectividad. En conjunto con Red Hat Quay, que ofrece un registro de contenedores seguro y un análisis continuo para detectar vulnerabilidades, garantiza la integridad y la seguridad  de las implementaciones en el edge.
• Red Hat Ansible Automation Platform, combinado con Red Hat Satellite, automatiza las tareas de gestión de servidores. Esta combinación garantiza la implementación, la gestión y la actualización uniformes de los dispositivos y las aplicaciones de edge sin intervención manual, lo cual simplifica la gestión de cargas de trabajo y elimina las complejidades operativas en todos los sitios, los dispositivos y los clústeres de edge.

Gestión remota de Red Hat en entornos híbridos y en el edge

Los productos de Red Hat actúan en conjunto para ofrecer la gestión remota de servidores en todo el entorno híbrido.

Si partimos del centro de datos principal, el sistema de gestión de código fuente (SCM) basado en Git admite el desarrollo colaborativo, el control de versiones y la gestión centralizada de la base de códigos. Además, aumenta la eficiencia y la colaboración en el proceso de desarrollo.

El proceso de creación de imágenes de servidor, que se integra en los sistemas de flujo de trabajo de CI/CD, como Jenkins o GitLab CI, automatiza la compilación y el empaquetado de software. Este proceso garantiza una generación de imágenes de servidor uniforme y confiable. Las imágenes se almacenan de forma segura en un registro de imágenes, como Red Hat Quay, que también facilita la detección de vulnerabilidades dentro de las imágenes de contenedores.

Al avanzar hacia la infraestructura de nube híbrida, Red Hat OpenShift actúa como plataforma de desarrollo de aplicaciones basada en Kubernetes. Esta plataforma se destaca por el alto rendimiento y la facilidad de uso, por lo que resulta ideal para implementar y gestionar aplicaciones en contenedores en diversas infraestructuras, incluidos los entornos de edge. Las capacidades de OpenShift, como OpenShift AI, facilitan la implementación y la gestión de cargas de trabajo de IA a gran escala, lo cual permite la toma de decisiones en tiempo real en escenarios en el edge, así como una implementación y una gestión eficientes de las aplicaciones a gran escala, incluso en sitios con un personal de TI mínimo.

Al utilizar RHEL, estarás ejecutando un sistema operativo optimizado atengo a las necesidades y a la seguridad de la empresa. El cliente de Insights se integra con Red Hat Insights para brindar un análisis en tiempo real de los sistemas RHEL registrados a fin de identificar posibles problemas antes de que estos afecten las operaciones.

Red Hat Ansible Automation Platform utiliza las guías de Ansible para automatizar flujos de trabajo complejos y esto simplifica la gestión de aplicaciones e infraestructuras en diversos entornos.

La plataforma Insights ofrece un análisis avanzado de las operaciones y potencialmente integra modelos de IA y aprendizaje automático para predecir y mitigar riesgos operativos.

Por último, para la gestión de infraestructuras, las herramientas de gestión inteligente, como Satellite, proporcionan la gestión de parches, la distribución de software y la compilación estandarizada de sistemas RHEL en distintos entornos.

Arquitectura de la gestión remota de servidores

Independientemente del sector en el que operes, Red Hat puede ayudarte a gestionar el edge. Para obtener información sobre una solución de edge industrial personalizada pensada para entornos de producción, consulta la arquitectura Industrial Edge. Este marco optimiza los procesos de fabricación al brindar información en tiempo real y aprovechar las capacidades de la IA/ML en el edge de la red. Al mismo tiempo que mejora la eficiencia, la calidad y la seguridad, facilita la integración fluida de los centros de datos principales y las plantas de producción.

De modo similar, la arquitectura Enabling Medical Imaging Dignostics with Edge responde a las necesidades de diagnóstico médico, especialmente en la detección del cáncer de piel, a través del edge computing. Al utilizar algoritmos de IA/ML para el análisis de imágenes, esta arquitectura facilita el procesamiento de imágenes en tiempo real en los centros de diagnóstico y el entrenamiento de modelos en los centros de datos médicos. Este enfoque es capaz de mejorar significativamente la eficacia y la precisión del diagnóstico por  imágenes.

El enfoque de Red Hat para la gestión remota en entornos informáticos híbridos y de edge computing aprovecha las capacidades de un centro de datos principal para gestionar entornos informáticos de edge computing a gran escala en forma remota. Esto hace posible que las empresas sorteen las complejidades que plantea la gestión de infraestructuras modernas de manera fluida y eficiente. Para obtener más información, consulta la descripción general de la arquitectura Gestión remota de servidores.