Hay un de McKinsey sobre el impacto inminente de la IA en las inversiones en la nube de una empresa. interesante informe Había una cita al principio del artículo donde McKinsey afirma: "Si bien el posible impacto varía según el sector, la adopción de la nube representa una oportunidad para que la empresa promedio aumente la rentabilidad entre un 20 y un 30 por ciento". Para muchos, esto sería un llamado de atención para poner todo en la nube pública, pero se agrega un matiz importante en la siguiente oración: “Muchas empresas nativas digitales ya están aprovechando al máximo esta oportunidad. Casi un tercio del aumento del valor del EBITDA durante la última década en el S&P 500 provino de solo ocho empresas nativas digitales " que utilizaron infraestructura similar a la nube. Infraestructura similar a la nube. No “porque usaron una nube pública”, sino porque adoptaron el El informe es excelente y lo recomendamos ampliamente. modelo operativo de la nube. Hay otra verdad que vemos una y otra vez y es que al repatriar cargas de trabajo desde la nube, las empresas ahorran en promedio un 60%. Esto es lo que vemos constantemente en los equipos que han publicado sus números como , , , y . Es lo que una de las mayores empresas de seguridad empresarial (y nuestro cliente) guardó (pero no publicó). 37 señales X.com Prerenderizar Ahrefs Entonces la pregunta es: ¿cómo se puede aumentar la rentabilidad yendo a la nube Y saliendo de ella? La respuesta está en la adopción del modelo operativo en la nube. La adopción del modelo operativo de la nube cambia la forma de pensar sobre la infraestructura, la experiencia del desarrollador y la eficiencia técnica de principio a fin (desde el equipo de datos hasta TI). Entrenar, ajustar e implementar modelos de IA generativa requiere proximidad a datos y procesos comerciales en tiempo real. El informe de McKinsey también predice que durante la próxima década cerca de la mitad de los datos seguirán generándose localmente. Dependiendo de una serie de factores, como la privacidad de los datos, los sistemas de punto de venta y otros, una organización debe considerar cuidadosamente su arquitectura de datos local frente a la de la nube pública. El modelo operativo de la nube ofrece infraestructura como código. Eso significa software inteligente y hardware tonto. Google (TPU), AWS (Graviton) y Azure (FPGA) tienen su propio silicio, pero están diseñados para cargas de trabajo de uso general. El software es lo que los hace cantar. Ese es el modelo a seguir. Hardware económico pero potente que es francamente desechable y reutilizable. Es por eso que no se encuentran dispositivos en la nube pública o en el modelo operativo de nube. El modelo operativo de la nube significa compartir y reutilizar herramientas y patrones de aplicaciones preconfigurados en todas las disciplinas de desarrollo. Este enfoque incluye una capa de consumo unificada con autoservicio para desarrolladores y una pila tecnológica estandarizada para respaldar la velocidad, la agilidad y la seguridad. El modelo operativo en la nube también mejora la eficiencia técnica a través de servicios gestionados (bases de datos, almacenes de valores clave, seguridad). Requiere automatización y estandarización de los procesos de TI, como la implementación, el escalado y la gestión. Facilita las prácticas de CI/CD, permitiendo implementaciones de código frecuentes y automatizadas. Cada uno de estos (y otros) hace que una organización sea más eficiente. La conclusión es que dos cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo. Puedes “ir a la nube” y ser más rentable Y puedes “repatriarte” y ser más rentable. El denominador común es el modelo. Si desea hablar sobre qué cargas de trabajo pertenecen y dónde, contáctenos y podemos compartir nuestro pensamiento. Nos encontrará notablemente honestos en nuestros consejos. Si perteneces a la nube pública, no tenemos ningún problema en decirlo, porque si tienes éxito, en algún momento querrás volver a salir. Se trata de para qué optimizas. hola@min.io También aparece . aquí

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Estado cuántico: cómo dos cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo

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