La velocidad, la seguridad y el Big Data en el mercado de las soluciones para redes empresariales son tendencia en 2018

La velocidad, la seguridad y el Big Data en el mercado de las soluciones para redes empresariales son tendencia en 2018

Actualmente existe una mayor conectividad y cada vez son más las empresas que buscan una transformación digital real de su negocio, convirtiéndose el papel de las redes empresariales en mucho más que crítico. Tendencias como la movilidad de los trabajadores, el aumento del uso del Internet de las Cosas y la proliferación de aplicaciones en […]

Actualmente existe una mayor conectividad y cada vez son más las empresas que buscan una transformación digital real de su negocio, convirtiéndose el papel de las redes empresariales en mucho más que crítico. Tendencias como la movilidad de los trabajadores, el aumento del uso del Internet de las Cosas y la proliferación de aplicaciones en la nube demandan más que nunca que las empresas aumenten sus infraestructuras de red para ser capaces de mantenerse al día con los constantes cambios.

A medida que aumenta la velocidad de las redes empresariales, los responsables de la gestión de estas redes han de hacer frente a una verdad incómoda: los problemas que afectan a la red se multiplican a una velocidad cada vez mayor dice Brendan O’Flaherty. Si puedes analizar tan solamente un porcentaje del tráfico en una red de 10 Gbps, analizarás un porcentaje aún menor del tráfico de una red de 100 Gbps. A esa velocidad, la fuente del problema tendrá ‘más lugares donde esconderse, haciendo que las estrategias de muestreo sean más susceptibles a falsos positivos y falsos negativos.

Cuando se inicia una captura y análisis de paquetes después de que ocurra el problema, en la mayoría de los casos, los paquetes capturados pueden no estar asociados al problema y, por lo tanto, es casi imposible realizar un análisis de causa raíz. La solución adecuada es la de un sistema de monitoreo de red continuo que permita mantener un registro de todas las actividades de la red sin que haya impacto en el almacenamiento ni en la propia red.

Respecto a las tendencias en Big Data: “A medida que las empresas observan aumentos cuantitativos en los datos transportados a través de sus redes, se pone de manifiesto la teoría que dice que cualquier conjunto de datos más grande proporcionará más información accionable que un conjunto de datos más pequeño. Pero los profesionales están empezando a reconocer las limitaciones de los macrodatos: primero, porque más datos no equivalen a extraer datos significativos; y segundo, porque puede resultar demasiado costoso a nivel informático encontrar aquellos datos que pueden proporcionar información realmente valiosa”.

El Big Data genera valor a partir del almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de información digital, pero sigue existiendo el reto de que esta información no puede analizarse con precisión con las técnicas o arquitectura tradicionales y según el McKinsey Global Institute se estima que el volumen de datos está creciendo un 40% al año, y que seguirá creciendo 44× entre 2009 y 2020″.

 

 

Aumenta el uso del Big Data y de la analítica avanzada en las empresas

Aumenta el uso del Big Data y de la analítica avanzada en las empresas

El Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, ​​impulsado por Eurecat, Oracle, la Generalitat de Catalunya y el Ayuntamiento de Barcelona, ​​destaca que el aumento de la oferta de herramientas que facilitan el procesamiento y la analítica avanzada de los datos, la inteligencia inteligencia artificial y el aprendizaje automático abre un nuevo escenario que permite […]

El Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, ​​impulsado por Eurecat, Oracle, la Generalitat de Catalunya y el Ayuntamiento de Barcelona, ​​destaca que el aumento de la oferta de herramientas que facilitan el procesamiento y la analítica avanzada de los datos, la inteligencia inteligencia artificial y el aprendizaje automático abre un nuevo escenario que permite que “más empresas puedan tomar mejores decisiones operativas basándose en las evidencias de una información cada vez más precisa y fiable”.

Según el director del Big Data CoE Barcelona, ​​Marc Torrent, en los últimos años “ha habido grandes avances en el rendimiento de las bases de datos” y se ha experimentado “un incremento importante de la capacidad de procesamiento por una fracción del coste”.

Esto también se aplica al tratamiento en tiempo real de los datos (Streaming Analytics), que “permite a las organizaciones trabajar con la información en el mismo momento en el que se genera”, subraya Torrent, que dirige el equipo de Data Science y Big Data Analytics de Eurecat.

En palabras de Daniel González, Business Data Analyist del Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, ​​uno de los cambios más destacables es que “un buen número de herramientas analíticas disponibles en el mercado ya están pensadas para ser utilizadas en forma de autoservicio para usuarios no expertos y resuelven aspectos de usabilidad, estabilidad, compatibilidad o facilidad de mantenimiento, sin largos periodos de planificación y formación”.

Este hecho está permitiendo “una democratización de la información y una mejora de la productividad de las empresas que las quieran adoptar”, según apunta el Grupo de Investigación en Big Data en el último Libro Blanco sobre madurez tecnológica, publicado este segundo semestre de 2017.

La publicación revisa las características de las principales bases de datos, los sistemas de procesamiento en paralelo y los algoritmos de analítica avanzada. También describe las plataformas más utilizadas y las claves por las que destacan. Asimismo, apunta los retos que presenta esta tecnología y que pasan por “la interoperabilidad y la integración de los datos, su gobierno, la seguridad y la privacidad y las arquitecturas basadas en micro-servicios”.

En este sentido, González señala que “si bien es cierto que muchas organizaciones han empezado a diseñar su estrategia de datos, la adopción de analítica de datos a nivel de negocio requiere afrontar aspectos organizativos, rediseñar algunos procesos y grandes dosis de coordinación y comunicación para la gestión del cambio”.

Finalmente, el informe resalta que la visión de los datos como activo estratégico de la empresa y la evolución de los modelos “as a service” está impulsando un número creciente de organizaciones a mover su infraestructura informática en la nube (o de los híbridos), lo que permite “mejorar los gastos fijos, ajustar mejor el coste por uso y reducir el mantenimiento técnico”, añade el director del Big Data CoE Barcelona.

Los experimentos de rayos X sugieren una alta capacidad de ajuste del material 2-D

Los experimentos de rayos X sugieren una alta capacidad de ajuste del material 2-D

Para ver qué está impulsando el comportamiento exótico en algunos materiales atómicamente delgados o en 2-D, y descubrir qué sucede cuando se apilan como ladrillos de Lego en diferentes combinaciones con otros materiales ultrafinos, los científicos quieren observar sus propiedades en las escalas más pequeñas posibles. En un estudio publicado el 22 de enero en […]

Para ver qué está impulsando el comportamiento exótico en algunos materiales atómicamente delgados o en 2-D, y descubrir qué sucede cuando se apilan como ladrillos de Lego en diferentes combinaciones con otros materiales ultrafinos, los científicos quieren observar sus propiedades en las escalas más pequeñas posibles.

En un estudio publicado el 22 de enero en la revista Nature Physics, los investigadores se centraron en las firmas del comportamiento exótico de los electrones en un material en 2-D con resolución a microescala.

Las nuevas ideas recogidas de estos experimentos muestran que las propiedades del material semiconductor bidimensional que estudiaron, llamado disulfuro de tungsteno (WS2), pueden ser altamente ajustables, con posibles aplicaciones para la electrónica y otras formas de almacenamiento, procesamiento y transferencia de información.

Esas aplicaciones podrían incluir dispositivos de próxima generación generados a partir de campos emergentes de investigación como espintrónica, excitónica y valletronica. En estos campos, los investigadores buscan manipular propiedades como el momento y los niveles de energía en los electrones de un material y partículas de contrapartida para transportar y almacenar de manera más eficiente la información, análoga a la inversión de unos y ceros en la memoria convencional de la computadora.

Spintronics, por ejemplo, se basa en el control de una propiedad inherente de los electrones conocida como spin, en lugar de su carga; Los excitónicos pueden multiplicar los portadores de carga en los dispositivos para mejorar la eficiencia en paneles solares e iluminación LED; y Valleytronics usaría separaciones en las estructuras electrónicas de un material como bolsas distintas o “valles” para almacenar información.

La señal que midieron usando MAESTRO (Microscopic and Electronic Structure Observatory) reveló una división sustancialmente mayor entre dos niveles de energía, o “bandas”, asociados con la estructura electrónica del material. Este aumento en la división es un buen augurio para su uso potencial en dispositivos espintrónicos.

WS2 ya es conocido por interactuar fuertemente con la luz, también. Los nuevos hallazgos, junto con sus propiedades previamente conocidas, lo convierten en un candidato prometedor para optoelectrónica, en el que los dispositivos electrónicos se pueden utilizar para controlar la liberación de luz, y viceversa.

 

Predicciones sobre la inteligencia artificial para 2018

Predicciones sobre la inteligencia artificial para 2018

Sage, líder del mercado en soluciones de gestión empresarial en la Nube, lanza cuatro predicciones sobre el camino que tomará la Inteligencia Artificial en 2018: 1.    La IA de apariencia humana se desvanecerá lentamente. Afortunadamente, en 2018, la industria de la Inteligencia Artificial comenzará a dejar de lado el desarrollo de las tecnologías basadas en estructuras […]

Sage, líder del mercado en soluciones de gestión empresarial en la Nube, lanza cuatro predicciones sobre el camino que tomará la Inteligencia Artificial en 2018:

1.    La IA de apariencia humana se desvanecerá lentamente.

Afortunadamente, en 2018, la industria de la Inteligencia Artificial comenzará a dejar de lado el desarrollo de las tecnologías basadas en estructuras físicamente humanas. Como se vio con Sophia, el robot saudí, intentar humanizar la IA al máximo puede perjudicar el progreso real. En consecuencia, los ingenieros y desarrolladores de IA se orientarán a la construcción de terminales de IA basados en algoritmos que respondan, tomen decisiones e interactúen de una forma humana. Además, se presenciará un cambio en la industria a medida que la IA se integre cada vez más en las plataformas y tecnologías que las personas utilicen para ubicar registros públicos, evaluar experiencias de cliente o administrar sus finanzas.

2.    Priorización de los grandes problemas del mundo.

En 2018, la industria de la IA virará hacia la resolución de problemas que afectan a grandes núcleos de población. Hasta ahora, la mayoría de aplicaciones empresariales y de consumo de IA actuales se centran en pequeños problemas de nicho pero el gran reto es que aborde los mayores problemas a los que se enfrenta el mundo de hoy. Las tecnologías actuales ya tienen el potencial de atajar problemas como la gestión de una fuerza de trabajo completa o la solución del cambio climático y, a lo largo de 2018, las empresas de todos los sectores comenzarán a implementar IA para resolver los problemas más significativos y complicados del mundo.

3.    El capital humano complementado con IA traerá consigo resultados óptimos.

Con demasiada frecuencia, se hacen públicos informes que tratan sobre el impacto de la Inteligencia Artificial en el mercado de trabajo y que provocan una situación de pánico innecesaria. A nivel global, se teme el efecto que los avances en IA puedan tener en las futuras oportunidades de empleo, atracción de talento y lugares de trabajo. Aunque algunos empleos serán reemplazados irremediablemente, la mayoría de ellos evolucionará para incorporar y coexistir con la IA, de forma que los beneficios se maximicen para las empresas. El resultado es que, en los próximos meses, las compañías comenzarán a establecer programas de retención para educar a sus empleados no técnicos en cómo trabajar efectivamente con Inteligencia Artificial.

4.    Mayores índices de adopción de Inteligencia Artificial a nivel consumidor.

Uno de los objetivos de la industria de la IA para 2018 es establecer confianza con los consumidores. El trabajo se basará en garantizar que los consumidores se sienten cómodos con los productos y servicios basados en tecnologías de Inteligencia Artificial. Toda esta comunicación se realizará en un lenguaje simple que los consumidores de a pie puedan comprender y les genere confianza. El hecho de que éstos se sientan más cómodos con dicha tecnología permitirá abordar preocupaciones éticas y técnicas generalizadas, así como a maximizar su adopción desde el punto de vista del consumidor genérico.

“Lo que hemos visto hasta ahora sobre Inteligencia Artificial es sólo el principio de todo lo que esta tecnología puede hacer tanto por las empresas como por las personas en su vida cotidiana”, afirma Kriti Sharma, vicepresidenta de Bots e Inteligencia Artificial de Sage.

“Durante este año, la industria de la IA continuará evolucionando y logrará grandes avances. Más personas se familiarizarán con los matices y complejidades de esta tecnología y las aplicaciones de la IA continuarán aumentando y expandiéndose a nuevos sectores. Externamente, se presionará a la industria de la IA para que asuma la responsabilidad de aumentar su transparencia y rendición de cuentas. Asimismo, multitud de compañías y asociaciones de los sectores privado, público y académico, se formarán y verán crecer su conocimiento sobre esta industria”, concluye Sharma.