La computación en la nube está experimentando una transformación significativa, impulsada por avances tecnológicos como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Su desarrollo amplía sus posibilidades no solo en el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos, sino que también en la oferta de soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia y productividad de las empresas.
Introducción a la computación en la nube
La computación en la nube es un modelo de entrega donde el almacenamiento, los servidores, las aplicaciones y otros elementos se entregan a través de Internet, bajo demanda como servicio.
La “nube” no es un lugar físico, sino un método de gestión de recursos de TI que sustituye principalmente las máquinas locales y los centros de datos privados. En el modelo de computación en la nube, en lugar de tener que comprar y mantener grandes volúmenes de computación, almacenamiento y otros elementos de la infraestructura de TI, así como de disponer de experiencia interna para la gestión de estos equipos, gran parte de esta responsabilidad corresponde al proveedor de servicios de nube.
Los usuarios acceden a los recursos virtuales de computación, red y almacenamiento que están disponibles en línea a través de un proveedor remoto.
Precisamente la virtualización, junto con la automatización de procesos y en el último tiempo la Inteligencia Artificial (IA), es lo que le viene dando impulso a la industria de TI. Según IDC, esta combinación de factores hará crecer al mercado 11% este año, aunque estima que para 2027, las 5,000 empresas más importantes de América Latina dedicarán más del 25% del gasto básico en TI a iniciativas de IA, lo que generará un aumento de dos dígitos en la tasa de innovación de productos y procesos.
¿Qué es la computación en la nube?
La nube es un modelo de computación en el que los servidores, las redes, el almacenamiento, las herramientas de desarrollo y las aplicaciones, se habilitan a través de Internet, comúnmente llamada “la nube”.
En lugar de que las organizaciones tengan que hacer grandes inversiones para comprar equipos, capacitar al personal y proporcionar mantenimiento continuo, algunas o todas estas necesidades pueden tercerizarse a través de un proveedor de servicios en la nube.
Historia y evolución
Las raíces de la computación en la nube se remontan a las décadas de 1960 y 1970, con el desarrollo de sistemas de tiempo compartido que permitían a múltiples usuarios acceder a un único servidor central.
Con la llegada de Internet y la estandarización de protocolos, la idea de computación en la nube comenzó a tomar forma. Uno de los pioneros de este modelo fue Salesforce con su modelo de software como servicio, que allanó el camino para que otras empresas adoptaran esta tecnología.
Más acá en el tiempo, servicios como Google Cloud Platform, Microsoft Azure y Amazon Web Services (AWS) democratizaron en cierta medida el acceso a la nube para las empresas y facilitaron que los proveedores puedan ofrecer una amplia gama de servicios.
En los últimos años, la nube ha evolucionado rápidamente, facilitando la adopción de modelos como IaaS (Infrastructure as a Service, o Infraestructura como Servicio), PaaS (Platform as a Service, o Plataforma como Servicio) y SaaS (Software as a Service, o Software como Servicio), que hasta entonces sólo podían accederse bajo licencia de los fabricantes de modo directo.
Como parte de esa evolución, conceptos como la nube privada, pública o híbrida, transformaron la forma en que las empresas operaban hasta entonces, facilitando la reducción de costos, la escalabilidad, la agilidad, la colaboración, además de una mayor seguridad para los datos.
Importancia
Justamente, la nube ha revolucionado la forma en que las empresas operan y cómo las personas interactúan con la tecnología. La importancia de la computación en la nube radica en sus principales características.
El punto principal es la escalabilidad, la capacidad de ajustar los recursos computacionales según las necesidades del momento, sin grandes inversiones iniciales. Al mismo tiempo, la flexibilidad del modelo, que permite pagar sólo por los recursos que se consumen y la posibilidad de acceder a los datos y aplicaciones desde cualquier lugar con conexión a internet, explican buena parte de su rápida adopción.
Más recientemente, la posibilidad de contar con las últimas tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, sin la necesidad de invertir en hardware y software, así como en personal de TI para su mantenimiento, forman un combo casi irresistible para las organizaciones.
Fundamentos y características
En el modelo de computación en la nube, los usuarios no necesitan preocuparse por los detalles técnicos de los servidores, redes o sistemas operativos. En cambio, interactúan con servicios como almacenamiento o procesamiento de datos, a través de interfaces sencillas.
Los usuarios pagan solo por los recursos que consumen y pueden acceder a ellos en cualquier momento y desde cualquier lugar con conexión a Internet.
Una de las virtudes de este esquema es la capacidad de ajustar los recursos informáticos de forma rápida y automática en función de la demanda.
Esto significa que se puede aumentar recursos -escalar hacia arriba-, o bien disminuirlos -escalar hacia abajo-, según sea necesario, sin grandes inversiones iniciales.
En cuanto a las características, algunas de las más relevantes son:
- Multitenencia: Se refiere a la capacidad de una sola instancia de una aplicación de software para servir a múltiples clientes o inquilinos de manera simultánea, que comparten los mismos recursos de hardware y software.
- Virtualización: La tecnología de virtualización permite dividir un único servidor físico en múltiples servidores virtuales, lo que aumenta la eficiencia y la flexibilidad.
- Autoaprovisionamiento: Los usuarios pueden solicitar y configurar nuevos recursos de forma independiente, lo que agiliza los procesos y reduce la dependencia de los equipos de TI.
- Medición: La utilización de los recursos se mide y se factura en función del consumo real, lo que proporciona una mayor transparencia y control de los costos.
- Disponibilidad: Los proveedores de servicios en la nube implementan medidas de redundancia y alta disponibilidad para garantizar la continuidad del servicio.
Conceptos básicos
En lugar de almacenar datos en la computadora personal o en el servidor local, la computación en la nube los almacena en servidores remotos que son accesibles desde cualquier lugar con conexión a Internet.
La computación en la nube ofrece una forma flexible, escalable y rentable de acceder a recursos informáticos. Al eliminar la necesidad de administrar tu propia infraestructura, puedes centrarte en tu negocio.
Principales características
Los proveedores de nube invierten fuertemente en la redundancia y alta disponibilidad para garantizar la continuidad del servicio. Al mismo tiempo, implementan medidas de seguridad robustas para proteger los datos de los clientes.
Entre las características que identifican la computación en la nube, la capacidad de escalar los recursos computacionales hacia arriba o hacia abajo según la demanda está al tope de la lista.
Le sigue la posibilidad de pagar por uso.Resulta muy atractivo pagar solamente por los recursos que se consumen, lo que reduce los costos operativos.
Autoservicio bajo demanda
Se puede acceder a los servicios de computación en la nube cuando se necesite, sin tener que solicitar permiso a un administrador de sistemas.
Si se necesita más espacio de almacenamiento o más potencia de procesamiento, se puede incrementar fácilmente con solo unos clics.
Acceso amplio a la red
La información, los datos y aplicaciones pueden accederse desde cualquier lugar, desde cualquier dispositivo con conexión a Internet, sea una computadora o un teléfono móvil.
Agrupación de recursos
Los recursos de computación, como servidores y almacenamiento, se agrupan y se comparten entre múltiples usuarios. Esto permite una utilización más eficiente de los recursos y reduce costos.
Elasticidad
La nube se adapta a las fluctuaciones del negocio. La capacidad contratada puede aumentarse o disminuir rápidamente según las necesidades, por ejemplo, ya sea que se trate de un proyecto puntual grande o que haya finalizado ese proyecto.
En cualquier caso, solo se paga por los recursos que realmente se utilizan. Adicionalmente, eso permite tener un control detallado de los consumos y costos.
Modelos de Servicio
Infraestructura como Servicio (IaaS)
En este modelo, un proveedor de nube aloja los componentes de infraestructura que tradicionalmente se almacenan en centros de datos internos.
Por ejemplo, el hardware de servidores, almacenamiento y redes, junto con el hipervisor (capa de virtualización), suelen alojarse en las instalaciones. Con IaaS, se puede elegir cuándo y cómo se desean administrar las cargas de trabajo sin necesidad de comprar, administrar y respaldar la infraestructura.
Plataforma como Servicio (PaaS)
Si bien se complementa con el modelo de IaaS, suele ser algo específico de las herramientas de hardware y software para el desarrollo de aplicaciones.
Además de proporcionar componentes de infraestructura, los proveedores de nube también alojan y administran sistemas operativos y middleware que los desarrolladores necesitan para crear y ejecutar aplicaciones.
Software como Servicio (SaaS)
Este modelo se popularizó aún antes de que se masificara la nube. Los proveedores alojan y administran toda la infraestructura, además de las aplicaciones para usuarios finales. Cuando su empresa elige un modelo de SaaS, no necesita instalar nada; los usuarios pueden iniciar sesión y comenzar a utilizar la aplicación del proveedor de nube que se ejecuta en la infraestructura.
Función como Servicio (FaaS)
FaaS (Function as a Service) es un modelo de computación sin servidor. Permite a los desarrolladores ejecutar fragmentos de código en respuesta a eventos, sin tener que administrar la infraestructura subyacente.
Implementaciones de la nube
Los modelos de implementación de la nube se definen por el lugar donde está ubicada físicamente la infraestructura de la nube, y cómo se ponen los servicios de nube a disposición de los usuarios. Hay tres modelos de computación en la nube que son los más relevantes, y cada uno aborda diferentes necesidades de negocios:
Nube pública, privada e híbrida
La nube pública es la forma más común y accesible de la nube. Los servicios se ofrecen a través de Internet por un proveedor de servicios en la nube (como AWS, Azure o GCP). La infraestructura se comparte con múltiples clientes, lo que permite economías de escala y una alta disponibilidad.
En la nube privada, la infraestructura se dedica a una sola organización y se gestiona internamente o por un tercero. Ofrece un mayor control sobre los datos y la seguridad, pero implica mayores costos de inversión y mantenimiento.
La nube híbrida combina los beneficios de las nubes públicas y privadas, lo que permite migrar cargas de trabajo de forma flexible. Por ejemplo, pueden utilizar la nube pública para aplicaciones menos críticas y la nube privada para datos sensibles.
Modelo multinube y nube comunitaria
El modelo Multicloud implica el uso de servicios de múltiples proveedores de nube pública. Esto permite a las organizaciones diversificar riesgos, aprovechar las mejores ofertas de cada proveedor y optimizar el rendimiento de sus aplicaciones.
La nube comunitaria es una infraestructura compartida por varias organizaciones, generalmente dentro de un mismo sector o consorcio. Ofrece un mayor control que la nube pública, pero con costos más bajos que una nube privada.
Seguridad en la nube
La seguridad juega un papel importante en la tecnología de la nube y es uno de los aspectos críticos del modelo cloud. Sin embargo, las amenazas continúan creciendo y son cada vez más sofisticadas.
De acuerdo al IBM X-Force Threat Intelligence Index 2024, el principal impacto de los ciberataques en las organizaciones fue el robo y la fuga de datos, que representaron el 32 % de los incidentes, frente al 19% en 2022. Aun en este escenario, hay consenso en general con respecto de que los datos almacenados en la nube son probablemente más seguros que los datos en el disco duro. Sin embargo, esto no significa que los usuarios tienen que asumir su responsabilidad por la seguridad de las aplicaciones y la seguridad del entorno que crean.
Desafíos y soluciones
Gestión de Identidades
La gestión de identidades es fundamental para la seguridad. Un acceso no autorizado puede comprometer la integridad de los datos y los sistemas.
Desafíos: La proliferación de dispositivos y aplicaciones aumenta la complejidad de gestionar las identidades de los usuarios. La asignación de privilegios excesivos puede facilitar ataques internos. El robo de credenciales es una amenaza constante.
Soluciones: Cada vez más utilizada, la autenticación multifactor (MFA) exige a los usuarios proporcionar múltiples formas de verificación, como contraseñas, tokens o biometría. Otra es la gestión de accesos basada en roles, que asigna permisos específicos a los usuarios en función de sus roles y responsabilidades. Más sofisticado, el análisis de comportamiento, que detecta anomalías en el comportamiento de los usuarios y activa alertas.
Prevención de pérdida de datos
Una pérdida de datos puede tener consecuencias devastadoras para cualquier empresa.
Desafíos: El uso compartido de archivos sin control puede exponer datos sensibles. Incluso acciones involuntarias, como eliminar archivos por error, pueden causar pérdidas de datos.
Los dispositivos personales, compartir archivos e incluso los errores humanos son todas amenazas a la seguridad, que ante
Soluciones: La clasificación y etiquetado de datos permite identificar y proteger los datos más sensibles. Una solución que incluya el monitoreo y control del movimiento de datos confidenciales, o algo tan básico como realizar copias de seguridad regulares y pruebas de los procesos de recuperación, pueden ahorrar muchos dolores de cabeza.
Cifrado y recuperación de desastres
El cifrado y la recuperación de desastres son elementos clave para proteger los datos en la nube.
Desafíos: En este caso, el desafío es garantizar que los datos estén cifrados tanto cuando están almacenados como cuando se transmiten. Al mismo tiempo, lograr una recuperación rápida de la información que permita restaurar los sistemas y los datos en caso de un desastre de manera rápida y eficiente.
Soluciones: El cifrado de datos para proteger los datos mediante algoritmos de cifrados sólidos. Desarrollar planes detallados para restaurar los sistemas y datos en caso de un incidente. Realizar pruebas periódicas para verificar la eficacia de los planes.
Aplicaciones y casos de uso
Las empresas están pasando de un enfoque de “por partes” a una transformación digital más holística de extremo a extremo con la Nube en su núcleo. En ese contexto, la consultora Accenture sugiere que los ganadores del mañana serán los que naveguen este cambio rápidamente, tomen las decisiones correctas y se comprometan con los socios apropiados para aumentar sus propias capacidades.
En concreto, la computación en la nube desbloquea un universo de aplicaciones prácticas que transforman la manera en que las empresas abordan desafíos y capturan oportunidades. Algunos de los casos de uso más comunes que pueden citarse son el almacenamiento y gestión de datos, o el desarrollo de aplicaciones.
Además, la nube proporciona la infraestructura necesaria para entrenar y ejecutar modelos de IA, impulsando la toma de decisiones basada en datos.
Usos Empresariales y cotidianos
- Almacenamiento de datos: Desde archivos personales hasta grandes bases de datos empresariales, la nube ofrece un espacio seguro y accesible para almacenar información.
- Colaboración en equipo: Plataformas como Google Drive y Microsoft Teams permiten a equipos trabajar en conjunto en documentos, hojas de cálculo y presentaciones en tiempo real, sin importar su ubicación geográfica.
- Desarrollo de software: La nube proporciona entornos de desarrollo y pruebas flexibles y escalables, acelerando el proceso de creación de aplicaciones.
- Inteligencia Artificial y Machine Learning: La nube facilita el entrenamiento y despliegue de modelos de IA, gracias a su gran capacidad de procesamiento y almacenamiento.
- Análisis de datos: Las herramientas de análisis en la nube permiten a las empresas extraer valor de grandes volúmenes de datos para tomar decisiones más informadas.
- Realidad virtual y aumentada: La nube proporciona la potencia de cómputo necesaria para experiencias de realidad virtual y aumentada de alta calidad.
- Internet de las cosas (IoT): La nube se utiliza para almacenar y procesar los datos generados por dispositivos IoT, permitiendo su análisis y control remoto.
Ejemplos de Aplicaciones en la Nube
Aplicaciones como Google Docs, Salesforce y Microsoft 365 son ejemplos de SaaS (Software as a Service), donde el software se entrega a través de Internet.
Servicios IaaS (Infrastructure as a Service), que posibilitan a las empresas alquilar recursos informáticos como servidores virtuales y almacenamiento. Los ejemplos más conocidos son Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform.
Plataformas como Heroku y Google App Engine proporcionan entornos de desarrollo y despliegue para aplicaciones web y móviles.
También hay aplicaciones para almacenamiento. Las más populares, como Google Drive, Dropbox y Amazon S3, que permiten almacenar archivos y compartirlos con otros usuarios.
Por otro lado, ejemplos de bases de datos en la nube son Amazon RDS, MongoDB Atlas y Google Cloud SQL ofrecen bases de datos relacionales y no relacionales en la nube.
Para los desarrolladores, plataformas como Kubernetes y Docker permiten ejecutar aplicaciones en contenedores, lo que facilita la portabilidad y escalabilidad.
Tendencias y futuro de la nube
En una encuesta reciente de Gartner a empresas con sede en América del Norte y Europa, cerca del 39 % de los encuestados afirmó haber comenzado a adoptar plataformas de nube para la industria, y otro 14 % se encuentra en pruebas piloto. Aproximadamente otro 17 % está considerando implementarlas para 2026.
En general, la mayoría de los encuestados familiarizados con el concepto de plataformas de nube para la industria se identificaron como adoptantes o posibles evaluadores de plataformas de nube específicas para la industria. Gartner espera que para 2027, más del 70% de las empresas utilizarán plataformas de nube industriales para acelerar sus iniciativas comerciales, frente a menos del 15% en 2023.
En ese escenario, los servicios de Inteligencia Artificial (IA) están estrechamente ligados a la nube. Entre las mejoras que incorpora IA, una de las más destacadas es la asistencia al desarrollar software, independientemente de la especialidad y etapa en el ciclo de vida del software en el cual se enfoca tal desarrollo.
Otro aspecto relevante es la conectividad, que ya juega un rol fundamental a futuro para la computación en la nube, especialmente en América Latina. Según IDC, La creación de nuevas aplicaciones inteligentes, no solamente derivadas de la IA generativa, sino también de la tendencia del “near shoring” en algunos países de la región, van a estar generando aplicaciones inteligentes nuevas que van a exigir quizás una menor latencia que la actual para poder operar de manera adecuada.
En ese contexto, la consultora proyecta que para 2028, el 20% de las 5.000 empresas más importantes de América Latina integrarán conectividad satelital en órbita terrestre baja, creando un tejido de servicios digitales unificado que garantizará un acceso ubicuo y asegurará la fluidez de los datos.
Innovaciones recientes
En medio del crecimiento vertiginoso que tuvo la IA desde el fin de la pandemia a esta parte, algunas innovaciones pasaron casi desapercibidas fuera del ámbito tecnológico.
Una de ellas son los avances en materia de Edge Computing. optimiza las aplicaciones web y los dispositivos de Internet al reducir la distancia entre la fuente de datos y el usuario final. Esto mejora la velocidad y la eficiencia del procesamiento de datos.
Pero probablemente una de las mayores innovaciones provenga de la integración entre la IA y el Machine Learning (Aprendizaje automático). Estas tecnologías permiten análisis de datos más rápidos y precisos, mejorando la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Futuro de la computación en la nube
Si bien la adopción de IA generativa por parte de las empresas está en una fase temprana, la inteligencia artificial llegó para acelerar los procesos de transformación digital en las empresas, pero también para cambiar el paradigma tecnológico definitivamente.
La consultora IDC cree que estenuevo capítulo de la era digital permite a las empresas experimentar soluciones que antes eran inimaginables. Según los resultados de su relevamiento IT Investment Trends, Enterprise Survey 2024, el 42% de las organizaciones encuestadas afirma que experimentan una creciente presión por acelerar el proceso de digitalización del negocio. Un 25% mencionó que la inteligencia artificial generativa se encuentra entre sus tres principales prioridades de inversión. Su adopción mayoritaria se prevé para dentro de cinco a diez años.
Consideraciones para la implementación
La migración a la nube representa un cambio significativo en el manejo de los datos y las aplicaciones. Para garantizar una transición exitosa, es fundamental evaluar cuidadosamente diversos factores y adoptar estrategias adecuadas.
Factores a evaluar antes de la migración
Además de asegurarse que el proveedor cumpla con las necesidades de la implementación y brinde un soporte técnico adecuado, hay algunos factores a evaluar antes de la implementación:
- Compatibilidad: Evaluar la compatibilidad de sus aplicaciones con los servicios en la nube, y determinar el formato y la estructura de los datos para facilitar la migración.
- Costos: Comparar los modelos de pago por uso, reserva de instancias y descuentos por volumen. Considerar costos ocultos, como transferencia de datos, almacenamiento y servicios gestionados. Utilizar herramientas para monitorear y optimizar los gastos en la nube.
- Rendimiento: Evaluar la latencia de la red para garantizar un rendimiento adecuado de las aplicaciones Asegurarse de que la nube pueda escalar para satisfacer las demandas cambiantes. Al respecto, es importante verificar los acuerdos de nivel de servicio (SLAs) del proveedor.
- Seguridad: Implementar controles de acceso basados en roles y encriptación de datos. Desarrollar estrategias para restaurar los datos en caso de incidentes.
Estrategias de migración
Cada empresa es un mundo, y cada migración requiere de una estrategia apropiada.
Una de ellas, adecuada para organizaciones pequeñas o con sistemas menos complejos, es conocida como Big Bang, y consiste en la migración completa de todos los sistemas a la nube en un solo paso.
Otra posibilidad es la migración directa de las aplicaciones existentes a la nube sin realizar cambios significativos. Es una de las formas más rápidas, pero puede que no se aprovechen al máximo los beneficios de la nube.
Una variante de esta es el re-hospedaje, pero con algunas optimizaciones para mejorar el rendimiento en la nube.
En la misma línea, el re-platforming consiste en la modificación de las aplicaciones para aprovechar mejor las características de la nube, como servicios gestionados y escalabilidad automática.
La llamada refactorización, que requiere una mayor inversión de tiempo y recursos, es la reescritura completa de las aplicaciones para aprovechar al máximo las capacidades de la nube.
Mejores prácticas
Las mejores prácticas en una migración van desde desarrollar un plan de migración que incluya todos los aspectos de la transición, la capacitación, hasta la necesidad de que todos los equipos involucrados en el proceso trabajen colaborativamente.
En el medio, se puede incluir una prueba exhaustiva antes de la migración para identificar y solucionar problemas, y seleccionar herramientas adecuadas como las de automatización para agilizar el proceso de migración y reducir el riesgo de errores.
También es recomendable utilizar herramientas de monitoreo para garantizar el rendimiento y la disponibilidad de los sistemas en la nube.
Sostenibilidad y computación en la Nube
No hace mucho tiempo, la consultora Deloitte señaló que los centros de datos, el núcleo de todo lo que se conoce como la nube, consumen el 3,5% de la energía mundial.
No obstante, de un tiempo a esta parte esa percepción se está revirtiendo y las empresas son cada vez más conscientes de la necesidad de reducir el impacto ambiental de las operaciones tecnológicas.
La implementación de tecnologías como la inteligencia artificial y el análisis de datos en la nube también contribuye a una gestión más eficiente y sostenible de los recursos.
Impacto ambiental
La computación en la nube, a pesar de sus beneficios, no está exenta de generar un impacto ambiental significativo. Los centros de datos que alimentan la nube consumen grandes cantidades de energía para el enfriamiento de servidores, la iluminación y las operaciones intensivas de procesamiento de datos.
Esto tiene como consecuencia emisiones de gases de efecto invernadero, dado que la generación de energía a partir de combustibles fósiles contribuye al calentamiento global.
Al mismo tiempo, el enfriamiento de los centros de datos requiere grandes cantidades de agua y la constante renovación de equipos tecnológicos genera una gran cantidad de residuos electrónicos, un problema al que todavía no se ha encontrado solución.
Iniciativas verdes en la nube
La estrategia de sostenibilidad de una empresa puede impulsar resultados directos, como la mejora del cumplimiento, la optimización de recursos o la transformación derivada de nuevos modelos de negocio y ofertas de productos o servicios.
Conscientes de su impacto ambiental, los proveedores de servicios en la nube y las empresas tecnológicas están implementando diversas iniciativas para reducir su huella de carbono.
Sin embargo, según Gartner solo el 38 % de los líderes empresariales afirman haber integrado la sostenibilidad del medio ambiente en sus procesos de toma de decisiones.
Algunas empresas compensan sus emisiones de carbono mediante la inversión en proyectos de reforestación o energías renovables.
De todos modos, varias iniciativas tienen cada vez más adeptos. Muchos proveedores están migrando a fuentes de energía renovables como la solar y la eólica para alimentar sus centros de datos.
Cada vez más, se implementan tecnologías más eficientes para reducir el consumo de energía en los centros de datos, como sistemas de enfriamiento más eficientes y servidores de baja potencia.
Al respecto, modelos como el de la virtualización, permiten consolidar múltiples servidores físicos en uno solo, lo que reduce el número de equipos y, por lo tanto, el consumo energético también evolucionaron modelos como FaaS, que permiten ejecutar código sin la necesidad de administrar servidores, lo que reduce significativamente el consumo de recursos.
