Gravidade dos Dados se afasta da Nuvem: Como a IA está remodelando as estratégias de computação

Gravidade dos Dados se afasta da Nuvem: Como a IA está remodelando as estratégias de computação

O fenômeno da gravidade de dados se afastando da nuvem continua enquanto as empresas reavaliam suas estratégias de nuvem. Muitas agora percebem que o fascínio inicial de armazenamento e poder de processamento ilimitados geralmente vem com custos e complicações imprevistos.

Historicamente, a nuvem foi defendida por sua promessa de escalabilidade e flexibilidade. A maioria das empresas, desde então, encontrou uma realidade totalmente diferente do hype de marketing. Embora muitas empresas apliquem métricas diferentes, os custos reais de operação de aplicativos e armazenamento de dados na nuvem são pelo menos 2,5 vezes maiores do que as empresas esperavam.

Despojada de seu fascínio anteriormente invencível, a nuvem está passando por uma migração própria, pois não é mais considerada o destino padrão para dados. Os entrevistados em várias pesquisas apontaram as despesas maiores do que o previsto vinculadas à migração de cargas de trabalho como um motivo fundamental pelo qual muitas organizações reverteram porções significativas de suas operações para ambientes locais.

A culpa é da IA

À medida que as empresas adotam cada vez mais tecnologias de IA generativas, a IA desempenha um papel fundamental na reformulação da maneira como a gravidade dos dados se afasta da nuvem.

Os aplicativos de IA frequentemente geram e processam grandes quantidades de dados que devem ser manipulados perto da fonte para minimizar a latência. Essa necessidade de processamento em tempo real significa que as organizações estão gravitando em direção a soluções de edge computing, onde os dados são analisados perto do ponto de geração. Ao manter os dados locais, as empresas melhoram o desempenho e reduzem os custos de transferência de grandes conjuntos de dados para a nuvem.

Os requisitos imediatos de acesso e análise de dados da IA estão levando as organizações a repensar as estratégias de nuvem. Ambientes de nuvem tradicionais podem, às vezes, introduzir atrasos e gargalos de desempenho, principalmente ao lidar com fluxos de dados de alto volume de dispositivos da Internet das Coisas ou análises em tempo real. As empresas podem aproveitar a IA de forma mais eficaz migrando cargas de trabalho específicas de volta para as instalações ou para infraestruturas híbridas, garantindo tempos de resposta rápidos e melhores experiências do usuário.

A capacidade da IA de otimizar a alocação de recursos pode identificar o melhor local para cargas de trabalho. Insights orientados por IA permitem que as organizações avaliem padrões de uso, custos operacionais e fluxo de dados, descobrindo oportunidades para otimizar processos e identificar quando soluções locais podem ser mais vantajosas do que o armazenamento em nuvem. Essa proeza analítica auxilia na criação de estratégias de gerenciamento de dados mais informadas, refletindo, em última análise, uma mudança na gravidade dos dados.

Preocupações crescentes com a segurança e privacidade dos dados

À medida que as empresas lidam com a conformidade regulatória e a necessidade de proteger informações confidenciais, muitas estão optando por hospedar seus dados em infraestruturas locais. Esse movimento não é meramente reacionário, mas estratégico, pois permite que as organizações mantenham maior controle e mitiguem os riscos associados às vulnerabilidades da nuvem.

A necessidade de governança e segurança de dados está aumentando à medida que a IA se torna mais prevalente. As organizações estão cada vez mais cientes dos riscos associados aos ambientes de nuvem, especialmente em relação à conformidade regulatória. Manter dados confidenciais no local permite controles mais rígidos e adesão aos padrões do setor, que geralmente são essenciais em aplicativos de IA que lidam com informações pessoais ou confidenciais.

A convergência desses fatores sinaliza uma reavaliação mais ampla das estratégias cloud-first, levando a modelos híbridos que equilibram os benefícios da computação em nuvem com a confiabilidade das infraestruturas tradicionais. Essa abordagem híbrida facilita um ajuste personalizado para várias cargas de trabalho, otimizando o desempenho e garantindo a conformidade e a segurança.

O melhor lugar para seus dados

Os dados podem existir em qualquer plataforma, e a acessibilidade não deve ser problemática, independentemente de os dados residirem em nuvens públicas ou no local. De fato, a localização dos dados deve ser transparente. Armazenar dados no local ou com provedores de nuvem pública afeta o quanto uma empresa gasta e a acessibilidade dos dados para os principais aplicativos estratégicos, incluindo IA.

Atualmente, on-prem é a plataforma de IA mais econômica — para a maioria dos conjuntos de dados e soluções. Obviamente, estou falando em generalidades, com o entendimento de que não existe uma solução única para plataformas de IA.

E quanto à escalabilidade? A maioria das pessoas que usam a nuvem para dados entende seus padrões de crescimento de dados e tem bastante tempo para ajustar a capacidade, como armazenamento. No entanto, se sua carga de dados estiver aumentando e diminuindo, a nuvem tem um papel. A maioria das empresas não passa por picos incontroláveis, então a escalabilidade da nuvem tem um custo.

Os sistemas de armazenamento de dados no local são normalmente muito mais baratos do que seus análogos em provedores de nuvem pública, e sua confiabilidade se aproxima da da nuvem. Claro, nada será feito para você, pois está na nuvem. No entanto, a maioria das empresas já tem funcionários que lidam com sistemas no local.

Os benefícios da gravidade de dados migrando para o local são claros. Os sistemas de armazenamento de dados no local não diminuem o valor da computação em nuvem pública; eles apenas fornecem uma alternativa melhor que permite que as empresas extraiam mais valor dos sistemas de dados. No final das contas, é tudo uma questão de valor.

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