Puestos tecnológicos

Este post explora cómo las capacidades MLOps de Barbara simplifican el despliegue remoto de modelos de IA -como ResNet18- en dispositivos periféricos, todo ello gestionado sin esfuerzo a través de una única consola intuitiva. Descubre lo fácil que puede ser el despliegue de IA en los bordes.

El despliegue de modelos de aprendizaje automático en múltiples ubicaciones se está convirtiendo en algo crítico para escalar la IA. Tanto si construyes infraestructuras como si atiendes a diversos clientes, esta guía cubre las estrategias clave, los retos y las mejores prácticas para desplegar con éxito modelos en múltiples ubicaciones.

Las organizaciones de todos los sectores están desplegando rápidamente soluciones de computación en el Edge para abordar retos relacionados con la latencia, los costos de ancho de banda, la soberanía y el control de los datos, así como la continuidad del negocio. Las soluciones industriales de Edge Computing abordan una variedad de resultados comerciales a través de diferentes casos de uso, facilitando la transformación digital en múltiples sectores. Después de los primeros despliegues, las organizaciones están comenzando a demandar soluciones de computación en el Edge más integradas verticalmente y adaptadas a sus necesidades específicas, según el informe Gartner® Hype Cycle™ en Edge Computing.

Según Gartner, el 13% de las organizaciones que ejecutan proyectos de IoT ya están aprovechando los gemelos digitales, mientras que otro 62% los está planificando o desarrollando activamente. Sin embargo, sectores como la energía, las infraestructuras del agua y la fabricación de procesos se enfrentan a importantes obstáculos a la hora de adoptar estas potentes soluciones. Este artículo profundiza en las posibles estrategias para superar estos retos.

Los 181 zettabytes de datos generados anualmente por más de 13.000 millones de dispositivos superan el ancho de banda global de Internet, lo que plantea retos para la computación en nube debido a los elevados costes, la latencia y los problemas de seguridad. La computación de borde procesa los datos localmente, ofreciendo un análisis eficiente y seguro sin conectividad constante. La plataforma de gestión y orquestación del perímetro industrial de Barbara simplifica la gestión de esta infraestructura proporcionando funciones similares a las de la nube en las instalaciones y reduciendo la brecha entre TI y IoT.

Una de las tecnologías más transformadoras que han surgido en los últimos años es la contenedorización de software, que revoluciona la forma en que las empresas industriales desarrollan, despliegan y gestionan sus soluciones de software. Kubernetes es muy útil para cargas de trabajo grandes y dependientes de la nube, como las aplicaciones web, pero no es óptimo para cargas de trabajo más pequeñas y orientadas a la industria que deben operar en entornos complejos y aislados‍. En este artículo explicamos por qué.