Siete consideraciones sobre la infraestructura de IA empresarial al elegir una neocloud

Los requisitos empresariales suelen superar la madurez operativa de los proveedores de procesamiento especializados. Si bien las neoclouds aceleran las pruebas iniciales, las cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) generan presión técnica en la que las deficiencias arquitectónicas afloran tarde en producción. Evaluar el riesgo en seis dimensiones principales puede ayudar a mantener el rendimiento de las cargas de trabajo, la eficiencia de los costes y la regulación.

1. Riesgo de infraestructura: el acceso a las GPU no conforma toda la arquitectura

Garantizar la asignación de GPU es necesario, pero insuficiente para las cargas de trabajo de IA de producción. El rendimiento del almacenamiento, la madurez de la orquestación, los ciclos de actualización del hardware y el aislamiento multiinquilino dictan la estabilidad operativa. Los equipos empresariales que equiparan la disponibilidad de GPU con la preparación para la producción se arriesgan a sufrir un tiempo de inactividad inesperado y una degradación en el rendimiento de los modelos.

Las arquitecturas de almacenamiento deben ofrecer altas operaciones de entrada/salida por segundo (IOPS) para evitar la escasez de recursos en las GPU durante los puntos de control de entrenamiento. Las capas de orquestación deben integrarse sin problemas con las herramientas de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) existentes, mientras que los controles de aislamiento de inquilinos ayudan a minimizar los impactos en el rendimiento en el hardware compartido.

Preguntas para plantearse orientadas a la reducción de riesgos:

• ¿Qué tan rápido se ponen a disposición las nuevas generaciones de GPU tras su lanzamiento oficial?

• ¿Qué capas de almacenamiento son compatibles y qué garantías de IOPS se aplican a los puntos de control?

• ¿Qué capa de orquestación se ofrece y cómo se integra con los stacks de MLOps?

• ¿Cómo se aplica el aislamiento de inquilinos en la infraestructura física compartida?

• ¿Qué procedimientos se aplican si las cargas de trabajo deben migrarse a otro entorno más adelante?

2. Riesgo de red: el rendimiento de la IA depende de algo más que del procesamiento

El entrenamiento de IA distribuida y la inferencia en tiempo real dependen en gran medida del rendimiento de la red. La calidad de las infraestructuras de interconexión, las garantías de ancho de banda de red este-oeste y la transparencia de las estructuras de salida influyen directamente en el rendimiento del sistema y en el coste total de propiedad. Los cuellos de botella en la red pueden hacer que las costosas GPU permanezcan inactivas.

Los equipos empresariales deben evaluar si los proveedores ofrecen InfiniBand, acceso directo a memoria remota sobre Ethernet convergente (RoCE) o tejidos Ethernet estándar. Las garantías documentadas de ancho de banda este-oeste pueden ayudar a reducir los cuellos de botella en las transferencias. Al evaluar una neocloud, verifique que ofrezca una facturación horaria transparente basada en instancias para el procesamiento en bruto sin tarifas de transferencia saliente ocultas, en lugar de asumir que se aplica el modelo tradicional de precios escalonados de transferencia saliente de los hiperescaladores. Las herramientas de supervisión granular deben informar sobre el uso en cuanto a la utilización de GPU, las transferencias de red y el consumo de almacenamiento.

Preguntas para plantearse orientadas a la reducción de riesgos:

• ¿Qué infraestructura de interconexión conecta los nodos de GPU dentro de los clústeres de procesamiento?

• ¿Las garantías de ancho de banda este-oeste están respaldadas por SLA o se ofrecen según el criterio de mejor esfuerzo?

• ¿Ofrece el proveedor precios transparentes de tarifa plana sin cargos de salida complejos?

• ¿Qué opciones de conectividad privada existen de vuelta a los entornos empresariales?

• ¿Cómo se supervisan y gestionan las rutas de red de inferencia sensibles a la latencia?

3. Riesgo de los datos: la gravedad de los datos puede limitar la flexibilidad

La gravedad de los datos crea fricción al trasladar grandes conjuntos de datos entre nubes. Los grandes modelos de lenguaje consumen terabytes de datos de entrenamiento, lo que hace que la transferencia de datos sea lenta y costosa. Colocar conjuntos de datos en un entorno de procesamiento especializado sin una planificación de portabilidad a largo plazo aumenta el riesgo de dependencia de un solo proveedor.

Las organizaciones deben evaluar las políticas de residencia de datos, los mecanismos de entrada y las integraciones con los lagos de datos empresariales existentes. Las estrategias de copia de seguridad deben proteger los puntos de control de los modelos, los datos de entrenamiento y los artefactos ajustados. El uso de almacenamiento definido por software escalable, como la solución Nutanix Unified Storage, ayuda a mantener una gobernanza de datos coherente en entornos híbridos al tiempo que mitiga la fricción en la movilidad de los datos. Tenga en cuenta que los objetivos de soberanía digital a menudo requieren un control operativo y técnico, como claves retenidas por el cliente, y no solo la residencia de datos regional.

Preguntas para plantearse orientadas a la reducción de riesgos:

• ¿En qué regiones se almacenan los datos de los clientes y están los compromisos de residencia respaldados por contrato?

• ¿Qué mecanismos existen para transferir conjuntos de datos de varios terabytes hacia dentro y hacia fuera?

• ¿Qué API y formatos abiertos son compatibles para la integración con las pilas de datos existentes?

• ¿Cómo se protegen los puntos de control de los modelos, los artefactos y los conjuntos de datos de entrenamiento frente a la corrupción de datos?

• ¿Qué procesos técnicos rigen la extracción de datos si una organización abandona la plataforma?

4. Riesgo de seguridad: la madurez del proveedor varía ampliamente

La madurez de la arquitectura de seguridad varía significativamente entre los proveedores de nubes especializadas. Los equipos de seguridad empresarial deben verificar la gestión de identidades, el cifrado, el aislamiento de los inquilinos y los procesos de respuesta ante incidentes antes de exponer conjuntos de datos sensibles o propiedad intelectual a plataformas externas.

Los sistemas de gestión de identidades y accesos (IAM) deben integrarse de forma nativa con los proveedores de identidades corporativas mediante el inicio de sesión único (SSO) y el control de acceso basado en roles (RBAC). Los sistemas de gestión de claves (KMS) deben mantener el control del cliente sobre las claves de cifrado para los datos en reposo y en tránsito. Los modelos de responsabilidad compartida deben definir claramente las obligaciones explícitas en torno al hardware físico, los hipervisores del anfitrión, los contenedores de inquilinos y los pesos de los modelos de IA.

Preguntas para plantearse orientadas a la reducción de riesgos:

• ¿Qué proveedores de identidad empresarial son compatibles para el SSO y el RBAC?

• ¿Quién conserva la propiedad de las claves de cifrado y qué opciones de KMS están disponibles?

• ¿Cuál es el modelo de responsabilidad compartida documentado y dónde termina la responsabilidad del proveedor?

• ¿Qué registros de auditoría en tiempo real son accesibles para los sistemas de gestión de información de seguridad empresarial?

• ¿Cómo se aíslan los modelos, los prompts, las incrustaciones y las salidas de los clientes de otros inquilinos?

5. Riesgo de regulación: es posible que las certificaciones no coincidan con los requisitos de la empresa.

Los marcos de regulación presentan importantes obstáculos operativos durante las evaluaciones especializadas en la nube. Los sectores regulados exigen el cumplimiento auditado de marcos como SOC 2, ISO 27001, HIPAA y PCI DSS. Los marcos regulatorios emergentes, como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, imponen normas estrictas sobre mitigación de riesgos, transparencia algorítmica y gobernanza de datos.

Los proveedores de procesamiento especializado emergentes pueden carecer de las certificaciones de regulación requeridas, lo que limita su idoneidad para cargas de trabajo reguladas. Los equipos empresariales deben verificar las políticas de retención de registros, las capacidades de auditoría y las garantías de localización de datos. Alinear las capacidades de los proveedores con estrategias de soberanía digital más amplias proporciona funcionalidades que ayudan a los clientes a abordar las obligaciones en virtud de los marcos regulatorios emergentes durante las revisiones.

Preguntas para plantearse orientadas a la reducción de riesgos:

• ¿Qué certificaciones de regulación se poseen actualmente y cuál es la hoja de ruta para marcos adicionales?

• ¿Puede el proveedor admitir requisitos de auditoría específicos de cada sector personalizados y necesidades de retención de registros?

• ¿Cómo se está preparando la plataforma para cumplir las obligaciones exigidas por la Ley de Inteligencia Artificial de la UE y la normativa regional?

• ¿Qué prueba escrita valida los compromisos de residencia de datos regional?

• ¿Durante cuánto tiempo se conservan los registros de auditoría y pueden los clientes exportarlos para un análisis de regulación externo?

6. Riesgo operativo: la IA en producción requiere un soporte maduro.

El riesgo operativo surge cuando las cargas de trabajo de producción experimentan problemas técnicos que requieren la escalada inmediata al proveedor. Los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de alta disponibilidad, los tiempos de respuesta de soporte rápidos y las herramientas de observabilidad determinan si los equipos pueden mantener operaciones de IA de misión crítica.

Los responsables de la toma de decisiones deben evaluar la viabilidad financiera de los proveedores, las rutas de escalamiento de soporte y los plazos de respuesta garantizados. Las herramientas de monitorización deben proporcionar visibilidad sobre la temperatura de la GPU, el estado de la cola de trabajos, el rendimiento del almacenamiento y el estado de la red. Los SLA deben especificar recursos financieros claros cuando las interrupciones afecten a las operaciones comerciales.

Preguntas para plantearse orientadas a la reducción de riesgos:

• ¿Qué SLA de tiempo de actividad se garantizan y qué recursos financieros se aplican si no se alcanzan los objetivos?

• ¿Qué capas de soporte existen y qué tiempos de respuesta están garantizados por contrato para incidentes críticos?

• ¿Qué herramientas de observabilidad se proporcionan de serie para la utilización de GPU y la supervisión de trabajos?

• ¿Qué métricas financieras demuestran la estabilidad del proveedor y su viabilidad a largo plazo?

• ¿Qué vía de escalado se aplica durante un trabajo de IA en producción fallido o retrasado?

7. Riesgo ambiental y de dimensionado: las demandas de energía requieren una modelización precisa

Los clústeres de GPU de alta densidad para cargas de trabajo de IA generan una inmensa demanda de energía eléctrica y refrigeración térmica. Depender de un procesamiento especializado sin un dimensionamiento preciso de la infraestructura puede provocar GPU inactivas, sobrecostes presupuestarios y emisiones de carbono innecesarias. Una planificación precisa de la capacidad es esencial para equilibrar los requisitos de las cargas de trabajo con los objetivos de sostenibilidad.

El uso de herramientas de modelado ayuda a las empresas a pronosticar con precisión los requisitos antes de comprometerse con una huella de neocloud.

Preguntas para plantearse orientadas a la reducción de riesgos:

• ¿Cómo se alinean la densidad de potencia y las capacidades de refrigeración de la instalación con los requisitos modernos de las GPU?

• ¿Existen herramientas disponibles para modelar la huella de carbono y energética de las cargas de trabajo de IA implementadas?

• ¿Puede la infraestructura escalar de manera eficiente sin dejar recursos costosos infrautilizados?

Cómo reducir el riesgo de las neoclouds con una estrategia de infraestructura de IA híbrida

Los proveedores de GPU especializados ofrecen una valiosa aceleración para las tareas de procesamiento, especialmente durante el entrenamiento previo y la experimentación iniciales de los modelos. Sin embargo, depender únicamente de un único proveedor de infraestructura genera riesgos de concentración, sobrecostes y brechas de gobernanza. Un enfoque altamente eficaz implica una estrategia de nube híbrida flexible que adapte cada componente de carga de trabajo de IA a su entorno operativo ideal.

Las empresas pueden aprovechar el procesamiento especializado para obtener capacidad en momentos de pico mientras mantienen los conjuntos de datos regulados, la propiedad intelectual principal y las cargas de trabajo de inferencia sensibles a la latencia on-premise o dentro de entornos soberanos controlados. Mantener una gestión consistente, seguridad full-stack y movilidad de datos en diversas ubicaciones ayuda a reducir la fricción operativa y el riesgo de dependencia de un solo proveedor.

Estos riesgos no hacen que los neoclouds no sean adecuados; hacen que el modelo operativo y los controles que los rodean sean fundamentales. Nutanix ayuda a las empresas a adoptar capacidad de neocloud de forma segura mediante un plano de control de IA unificado que amplía la gobernanza, la seguridad, la observabilidad, la gestión de costes y la portabilidad de cargas de trabajo entre la capacidad de GPU de neocloud alojada y la infraestructura on-premise.

Construir una estrategia de infraestructura de IA que reduzca el riesgo de neocloud

Las organizaciones que adoptan una estrategia de infraestructura de IA híbrida necesitan algo más que acceso a procesamiento especializado. También necesitan una forma consistente de gestionar los datos, la seguridad, las operaciones y la gobernanza en múltiples entornos. Sin un enfoque unificado, los equipos pueden enfrentarse a una mayor complejidad, una visibilidad fragmentada y desafíos para mantener el cumplimiento de la regulación a medida que las cargas de trabajo de IA se escalan. Antes de realizar la transición, los equipos deben utilizar Nutanix Sizer para modelar con precisión los requisitos de sus cargas de trabajo de IA y garantizar que los recursos no estén sobreaprovisionados. Además, el uso de Nutanix Carbon and Power Estimator permite a las empresas estimar el impacto energético de sus pipelines de IA, alineando los despliegues híbridos con los objetivos corporativos de sostenibilidad.

La Nutanix Cloud Platform (NCP) proporciona la abstracción de almacenamiento definida por software y virtualización subyacente para unificar la infraestructura en centros de datos, nubes públicas y entornos de periferia. Basado en esto, Nutanix Enterprise AI permite a las organizaciones ejecutar y gobernar aplicaciones de IA de forma segura y coherente. Este enfoque unificado ofrece a los equipos empresariales portabilidad de cargas de trabajo y control de seguridad, lo que les permite aprovechar los recursos de neocloud donde aportan valor y, al mismo tiempo, mantener la gobernanza y la coherencia operativa necesarias para la IA de producción.