Redacción
Durante la celebración del evento HPE Discover, las compañías tecnológicas Veeam Software y Hewlett Packard Enterprise han comunicado la ampliación de su colaboración para modernizar y escalar la nube privada. Esta iniciativa conjunta parte del marco de trabajo basado en la resiliencia de datos desde el diseño, el cual busca asegurar que la información esté protegida, gobernada y sea fácilmente recuperable. El objetivo principal de esta alianza es acelerar la adopción de infraestructuras privadas mediante arquitecturas simplificadas que permitan flujos de trabajo de IA más seguros. Los responsables de ambas empresas han coincidido en señalar que las organizaciones actuales demandan una mayor agilidad y control sobre sus datos. Priorizando el cumplimiento de los requisitos de soberanía y rendimiento. En este sentido, han destacado que la transformación empresarial mediante IA solo es posible si se establecen controles operativos adecuados que garanticen la fiabilidad de la información desde las fases de prueba hasta la producción real.
John Jester, CRO de Veeam afirmó: «La nube privada está evolucionando rápidamente, ya que los clientes buscan agilidad en la nube con un mayor control, una gobernanza más sólida y la capacidad de operar la IA más cerca de sus datos. La IA transformará la empresa, pero solo si los líderes pueden confiar en los datos que la alimentan. Esa confianza comienza con la resiliencia: saber que los datos están protegidos, son recuperables y están gobernados de extremo a extremo. Junto con HPE, Veeam está llevando esa capa de confianza a las nubes privadas con diseños validados y soluciones listas para partners que ayudan a los clientes a proteger y gestionar sus datos, reducir el riesgo en los flujos de trabajo de IA y acelerar los resultados de negocio sin sacrificar rendimiento ni agilidad”.
Para dar respuesta a estas necesidades, las dos firmas van a comercializar nuevos diseños validados para HPE Private Cloud AI, una plataforma integral desarrollada conjuntamente con NVIDIA. Estas arquitecturas prácticas incorporan las soluciones Veeam Data Platform y Veeam Kasten, destinadas a mantener la continuidad operativa tanto en cargas de trabajo virtualizadas como en aquellas basadas en Kubernetes. La integración de estos sistemas facilita una ingesta de datos segura, complementando las herramientas de gestión del ciclo de vida de los modelos de IA propios de HPE. Adicionalmente, y con el fin de simplificar el despliegue a través del canal de distribución, se han presentado herramientas de dimensionamiento y plantillas inteligentes para la implementación de entornos basados en HPE Private Cloud PC3000 con el software Morpheus. Para asistir en la modernización de los centros de datos, se ha puesto a disposición de los usuarios una guía de migración orientada a trasladar máquinas virtuales desde entornos vSphere hacia la nueva infraestructura, asegurando la recuperación de las cargas críticas.
Patrick Osborne, vicepresidente sénior de aceleración tecnológica para la nube híbrida de HPE afirmó: Las empresas están optando por la nube privada para cumplir con los requisitos de rendimiento y soberanía, a la par que establecen los controles adecuados para la IA. Con estos nuevos diseños validados para HPE Private Cloud AI y nuestra colaboración ampliada con Veeam, ofrecemos a los clientes una solución lista para desplegar IA más cerca de sus datos, combinando una infraestructura probada con una gobernanza más sólida y una mayor confianza en cómo se preparan, gestionan y protegen los datos de IA a medida que pasan de las pruebas piloto a la producción real”.
Ante la evolución de la IA hacia sistemas de agentes autónomos, las empresas se enfrentan al reto de demostrar mediante evidencias auditables que sus controles de acceso y recuperación cumplen con las normativas vigentes. Para abordar esta situación, la colaboración se extiende mediante la plataforma Veeam DataAI Command y el modelo de madurez de confianza, el cual contará con los servicios de HPE como socio piloto inicial. Esta plataforma unifica la seguridad, la privacidad y el cumplimiento normativo mediante una capa de inteligencia que conecta diversos entornos locales y en la nube. Por su parte, el modelo de madurez proporciona a los responsables de tecnología un marco objetivo para evaluar el estado de sus infraestructuras basándose en cuatro pilares fundamentales consistentes en la comprensión, la seguridad, la resiliencia y el potencial de los sistemas. De este modo, se busca facilitar una transición fiable hacia la ejecución de proyectos de inteligencia artificial reduciendo los riesgos asociados a la gestión de la información.
