La resiliencia en la infraestructura, sin ella la IA es sólo una promesa: Nutanix

Todo empieza por reconocer que el rendimiento es consecuencia de una arquitectura más inteligente (y no necesariamente de un mejor hardware). Los mejores sistemas de IA se alimentan de un almacenamiento que puede seguir el ritmo. Sin resiliencia en la infraestructura, la IA es sólo una promesa.

Esto significa que son rápidos, escalables e inteligentes, lo suficiente como para equilibrar costo y velocidad. Cuando las cargas de trabajo o los procesos de generación con recuperación aumentada pisan el acelerador, los datos deben moverse con la misma rapidez.

Las arquitecturas de almacenamiento por niveles optimizadas para IA hacen precisamente eso:

Alimentan las GPU a velocidad de línea y, al mismo tiempo, ofrecen la durabilidad y la auditabilidad necesarias para el cumplimiento normativo.

Pero el rendimiento por sí solo no es suficiente. Sin visibilidad, incluso los sistemas mejor diseñados operan a ciegas.

La observabilidad debe ir más allá de los paneles y las alertas. Debe conectar los puntos entre el estado de la infraestructura y el comportamiento del modelo.

Es la capacidad de ver cómo un pico de GPU en una región afecta la latencia de inferencia en otra, o cómo la congestión de la red está degradando la precisión del modelo.

Cuando se puede ver todo, datos, computación y rendimiento del modelo, se puede ajustar, corregir y, en última instancia, confiar en él.

La resiliencia, una respuesta con sentido

Y luego está la resiliencia, la heroína silenciosa de la escalabilidad de la IA. Cuanto más distribuida se vuelve la IA, más frágil se vuelve.

Los modelos se entrenan en diferentes regiones, los datos fluyen entre nubes, y una sola interrupción puede tener consecuencias negativas para todo.

La respuesta no es la redundancia por la redundancia, sino la resiliencia por diseño.

Migración dinámica de cargas de trabajo, infraestructura autorrecuperable y validación continua de los procesos de conmutación por error. Eso es lo que convierte a la IA de una herramienta experimental a un activo operativo.

En realidad, el rendimiento, la observabilidad y la resiliencia son inseparables. Sin uno, el otro flaquea.

Juntos, definen la preparación real de una organización para la IA a gran escala. No sólo para la fase piloto, sino para la realidad cotidiana de ejecutar cargas de trabajo críticas en producción.

El éxito de la IA depende de considerar su infraestructura como parte de la inteligencia. Los líderes deberían empezar por plantearse preguntas clave sobre visibilidad y control.

¿Pueden sus equipos rastrear los flujos de datos en cada nube? ¿Saben, en tiempo real, cómo las decisiones de infraestructura afectan el rendimiento del modelo? ¿Se prueban sus procesos de recuperación para detectar si algo falla (y no si falla)?

Las respuestas definen la ventaja competitiva.

Las organizaciones deben considerar a la infraestructura como un sistema vivo. Para ello, debe estar continuamente optimizado, instrumentado y sometido a pruebas de estrés, serán las que conviertan la IA en un motor fiable de productividad.

Porque el futuro de la IA no se trata sólo de crear modelos más inteligentes, sino de generar valor. De lo contrario, ¿qué sentido tendría? Y sin sistemas más inteligentes, no tiene sentido.

Por Julio César Castrejón, Country Manager de Nutanix México.