Oficial En la era de la automatización y la IA generativa (GenAI), es hora de repensar lo que realmente significa "centro de datos". Para aquellos que han invertido mucho en la nube pública, es posible que el centro de datos no sea el primer lugar en el que piense cuando se trata de automatización y GenAI, pero estas tecnologías están cambiando rápidamente lo que es posible en todos los entornos.
Hace XNUMX o XNUMX años, cuando las empresas comenzaron a pasar por alto la tecnología de la información mediante el uso de tarjetas de crédito y dejando a los desarrolladores libres de recursos en la nube, la nube pública fue absolutamente la decisión correcta. En la mayoría de las grandes organizaciones, los clientes internos a menudo eran ignorados o sus necesidades no se satisfacían por completo. Querían flexibilidad, ansiaban escalabilidad y necesitaban un costo inicial bajo para permitir que prosperaran los proyectos de incubación.
Si el tiempo se hubiera detenido, quizás los terribles pronosticadores del final del centro de datos habrían tenido razón. Yo mismo era bastante el evangelista de la nube antes de aprender más sobre el otro lado de la cerca. Entonces, ¿por qué no se ha producido este evento de nivel de extinción? Porque el centro de datos se ha adaptado. Claro, hay modelos "aaS" y de suscripción ahora disponibles en las instalaciones; pero la verdadera fuerza estabilizadora ha sido la automatización.
Lo que nos lleva a la historia del día: GenAI y cómo puede aumentar la automatización en el centro de datos para que sea una experiencia casi a la par con la nube pública. Sin embargo, antes de llegar allí, debemos analizar el papel que han desempeñado la automatización y las secuencias de comandos en el centro de datos. Comenzaremos explicando algunos aspectos esenciales, luego desglosaremos por qué la automatización y GenAI han cambiado lo que es posible en las instalaciones.
Modelo operativo en la nube e infraestructura como código
Comencemos con lo básico: la base de la nube era la infraestructura como código y la idea de consumir TI como servicio. Sus desarrolladores nunca tuvieron que hablar con un administrador de almacenamiento, una persona de operaciones de TI o el equipo de redes para acelerar rápidamente un entorno y ponerse a trabajar. Esto debería ser una apuesta en la mesa en 2023, y la buena noticia es que es completamente posible construirlo usted mismo. La adopción de este modelo operativo significa que TI está aprovechando las políticas y los procesos junto con la automatización para eliminar la fricción del entorno.
Mentalidad de proyecto – Haga clic para ampliar
Representación visual de la experiencia final cuando ha automatizado un modelo operativo en la nube
Conjuntos de herramientas de automatización y datos de telemetría
Hoy en día, hay muchos productos de automatización, administración y telemetría/AIOps disponibles que brindan un control y una perspectiva incomparables de los centros de datos. Los datos son la base de la IA y de la gestión eficaz de un centro de datos. El control y la visibilidad ahora en los centros de datos es a menudo un superconjunto de lo que se puede lograr en la nube pública, aunque los hiperescaladores también han hecho un gran trabajo en ese departamento. Dada la naturaleza multiusuario de la nube, los proveedores de la nube deben ocultar parte del conocimiento operativo para mantener a todos los clientes seguros. Esto da como resultado decisiones arquitectónicas que limitan cómo se pueden implementar algunos sistemas de monitoreo y qué datos se pueden recopilar. Un aspecto importante en el que debe centrarse es asegurarse de que está integrando en gran medida estas soluciones, adoptando la automatización y la infraestructura como código, midiendo/supervisando todo y utilizando un flujo de trabajo cohesivo para todas sus funciones.
Pila común de automatización/gestión: haga clic para ampliar
Representación visual de una pila común de automatización/gestión
La próxima ola de automatización de TI con GenAI
Esto nos lleva a la próxima evolución del centro de datos que incorpora GenAI. Permítanme compartir una historia divertida sobre un puesto anterior en el que el cliente hizo que el consultor de marketing construyera un laboratorio práctico de implementación de HCI para la infraestructura física y virtual, y luego no proporcionó ningún experto en la materia para ayudar. Si no está claro, ese consultor de marketing era yo, y probablemente fue uno de los proyectos más desafiantes en los que he trabajado. Usé fragmentos de código y tutoriales de YouTube para llegar a la base de cómo hacer esa tarea. Pasé semanas armando el rompecabezas, averiguando cómo encajaba cada pieza del rompecabezas. Por algún milagro logré hacerlo bien, aunque no sabía mucho sobre codificación. De todos modos, aquí está Wonderwall... Quiero decir, aquí está GenAI haciendo eso.
GenAI es el motor de búsqueda y la máquina ensambladora de código que estábamos buscando
Ahora fíjese en mi laboratorio práctico, estaba haciendo mucho más que solo instalar Windows Server, pero no tengo ninguna duda en mi mente si le pido que proporcione el resto de ese proceso, podría hacerlo. Lo que es tan importante es que con la mentalidad de infraestructura como código y en nuevos entornos donde los desarrolladores pueden no estar familiarizados con este tipo de llamadas o runbooks, GenAI es un nuevo aliado que realmente puede ayudar. Mucha gente no se da cuenta de que el acceso a los scripts de infraestructura común es frecuente y, a menudo, está escrito por las propias empresas de tecnología. Tanto los proveedores de hardware como los de software tienen grandes repositorios de runbooks, a veces solo es cuestión de encontrarlos: ingrese a GenAI. Otra consideración importante es que la infraestructura en sí es inteligente y segura. Estos comandos se pueden enviar a miles de servidores para fines de administración remota. Esto reduce considerablemente el nivel de gestión de su entorno.
GenAI y construcción de procesos
Una de mis historias favoritas de compromiso con el cliente puede sonar un poco larga, algo así como esas historias de estar perdido o no poder contactar a alguien que son insondables para aquellos que crecieron con teléfonos inteligentes. Escuchamos un montón de conversaciones sobre contenedores, pero cuando abordé este tema con un cliente, dijo: "Ni siquiera puedo mantener a mis administradores de VMware, ¿qué te hace pensar que alguna vez podría hacer contenedores?" Esto es algo en lo que he pensado mucho y es probablemente el mayor desafío con la tecnología: si no tengo el conjunto de habilidades, ¿cómo podría incorporarlo? Ingrese al próximo increíble reductor de fricción de GenAI: escribir o encontrar documentación.
En solo dos indicaciones tenemos un proceso rutinario y de gran valor documentado y listo para usar
Durante mucho tiempo hemos tenido acceso a una cantidad increíble de información, sin embargo, anteriormente no ha habido capacidad para analizarlo todo. Todo esto cambia con GenAI. Ahora, en lugar de navegar por la búsqueda y filtrar los repositorios de código, una simple consulta en lenguaje natural o un indicador brinda exactamente la documentación necesaria. En lugar de horas de buscar respuestas, una extensa documentación está al alcance de su mano en minutos. Esto destruye por completo cualquier barrera para adoptar la tecnología. Síndrome del impostor, lagunas en las habilidades y costos de cambio: estás informado.
Miles de posibilidades pero AI Ops es el siguiente
Quiero reconocer la gran cantidad de formas en que esta tecnología puede ayudarnos a administrar un centro de datos. Probablemente el próximo en agregar un valor significativo sea AI Ops. Esos ricos datos de telemetría pueden decirnos mucho, pero también tienden a tener un problema de relación señal-ruido. Simplemente estamos generando demasiados datos para que los seres humanos los analicen y los comprendan todos. Al introducir estos datos en GenAI y usar el lenguaje natural como interfaz, extenderemos los conocimientos a una audiencia más amplia y haremos posible hacer preguntas en las que quizás nunca hayamos pensado al mirar gráficos y datos sin procesar. El tiempo medio de resolución se desplomará cuando utilicemos este tipo de datos. Pero hay un gran inconveniente, que nos lleva a nuestro punto final.
GenAI y la automatización cambian lo que es posible, pero debemos usarlo con cuidado
Se deben abordar dos de los principales desafíos con GenAI. Ellos son: Fuga de Propiedad Intelectual (PI) y su capacidad para “alucinar” o inventar cosas. Desempaquemos cada uno y determinemos cómo adoptar la tecnología sin tropezar durante la implementación.
Primero, analicemos la fuga de IP. En cualquier escenario en el que los datos se envíen a modelos GenAI que se entregan como un servicio, corremos el riesgo de filtrar IP. Al igual que los primeros días de la nube pública y los cubos S3 abiertos, los primeros experimentadores en su mal uso o malentendidos, riesgo creado para sus empresas. La mejor manera de contrarrestar esto es tener una estrategia de TI centralizada, insertarlos en sus flujos de trabajo comunes o canalización de desarrollo y, por último, priorizar la creación de su propio GenAI en las instalaciones para datos altamente confidenciales que no pueden ir a un AIaaS que está aprendiendo constantemente de su datos.
El otro beneficio de traer un modelo de lenguaje grande (LLM) en casa es que también puede hacerlo más preciso y ponerle medidas de seguridad. Esto hace que las respuestas que genera sean más precisas y en el contexto de su propio negocio. Las medidas de protección también pueden detener algunas de las "alucinaciones", es decir, cuando la GenAI se ve obligada a responder pero proporciona información inexacta y/o inventada para cumplir con la solicitud. Este es un problema común con GenAI. La realidad es que estas herramientas todavía están en pañales. Así como la mayoría trabajaría en las pruebas en su canal de lanzamiento, esta también es un área donde se debe poner más rigor antes de impulsar la producción. Soy un gran defensor del humano en el circuito, o el aprendizaje automático asistido por humanos, como una forma de reducir los errores con la IA.
El futuro está automatizado
El centro de datos llegó para quedarse, pero se puede transformar radicalmente con GenAI y la automatización. Estas herramientas pueden aumentar nuestros flujos de trabajo y ayudar a las operaciones de TI y a los desarrolladores a lograr capacidades sobrehumanas, pero no son un reemplazo directo para las personas. A medida que implementa sus estrategias de IA y automatización, es importante pensar en lo que está tratando de lograr y en qué nivel. de automatización con la que su organización se siente cómoda. El futuro es brillante y la capacidad de innovar en cualquier lugar ya es una realidad.
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- Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/06/23/generative_ai_and_automation_accelerating/
