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Nuevas soluciones de IBM para la nube y el Big Data

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IBM  ha presentado nuevos sistemas y soluciones que abordan las crecientes necesidades de las organizaciones en lo que respecta al análisis de Big Data, a la vez que ayudan a los proveedores de servicios gestionados (MSPs) a desarrollar nubes privadas e híbridas para sacar el máximo partido a las cargas de trabajo derivadas de redes sociales, la movilidad y los grandes volúmenes de información.

Según datos de la firma de analistas Gartner, para finales de 2017 cerca de la mitad de las grandes empresas habrán desarrollado nubes híbridas. Para ayudar a las empresas a adoptar con mayor rapidez y flexibilidad la nube y beneficiarse de estos entornos híbridos, IBM amplía su oferta con nuevos sistemas.

PureSystems simplifican la adopción de la nube y el Big Data

IBM ha añadido nuevas capacidades a sus sistemas PureSystems para que empresas de todos los tamaños se beneficien de las ventajas de los sistemas integrados expertos. Los nuevos PureFlex simplifican la prestación de servicios, aceleran la implantación del sistema e impulsan una eficiencia mejorada en entornos cloud. Cuenta con dos configuraciones que pueden integrar todos los procesadores Power y nodos de cómputo basados en x86.

Como complemento a estas dos configuraciones, se lanzan nuevos nodos de cómputo PureFlex y Flex System, opciones de red y PureFlex Solution for IBM i, un sistema completo e integrado que permite a las empresas reducir costes y complejidad. También está ya disponible PureApplication System para simplificar y acelerar el despliegue de aplicaciones en cloud en configuraciones sobre POWER7+ más pequeñas, de 32 o 64 cores, con una densidad, resistencia y rendimiento mejorados. Además, para ampliar y simplificar la adopción cloud en PureFlex, SmartCloud Entry ofrece soporte para OpenStack y un procedimiento sencillo de actualización a los productos SmartCloud avanzados. Además, PureFlex Solution for SmartCloud Desktop Infrastructure aporta un rendimiento y flexibilidad superiores para cubrir las necesidades de negocio de virtualización del escritorio.

Los nuevos PureData System for Analytics, gracias a la tecnología Netezza, cuentan con un nuevo modelo de entrada más efectivo en coste, que permite a las empresas obtener conocimiento de los grandes volúmenes de datos de la forma más simple y rápida. Por otra parte, PureData System for Hadoop proporciona la mejor solución para la analítica de datos no estructurados, en entornos de Big Data como por ejemplo la analítica de textos en las redes sociales.

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Power Systems, claves para entornos cloud y de Big Data

Los nuevos sistemas Power proporcionan un mayor soporte para las nubes híbridas y resultan perfectos para los negocios que necesitan reducir costes con una gran flexibilidad y capacidad de elección frente a otros servidores basados en la ya obsoleta era del PC.

Power Systems Solution Edition for Service Providers facilita una rápida salida al mercado con una solución cloud predesarrollada y preinstalada basada en OpenStack para SmartCloud Entry y PowerVC. Por su parte, PowerVC Virtualization Center permite utilizar mejor los recursos y agilizar las implementaciones de OpenStack.

PowerVP Virtualization Performance simplifica la gestión de las cargas de trabajo, ofreciendo en tiempo real conocimiento sobre su rendimiento a través de la visualización de gráficos. Así, permite optimizar el rendimiento de los sistemas virtualizados.

Power Integrated Facility for Linux aprovecha la fiabilidad, escalabilidad y el rendimiento de los servidores Power para incrementar la calidad del servicio y reducir el coste de gestión de su ecosistema Linux. Cada Power IFL se compone de cuatro activadores de procesador, activadores de memoria y derechos de licencia PowerVM. Los clientes pueden activar rápidamente las aplicaciones Linux sin interrupción y pueden acelerar sus respuestas a trabajos prioritarios que suelen cambiar.

IBM BLU Acceleration Solution – Power Systems Edition utiliza tecnología basada en el procesador POWER7+, permitiendo la generación de informes y analítica de 8 a 25 veces más rápida1 y un ahorro de espacio de almacenamiento 10 veces mayor2. Combina el software IBM DB2 con BLU Acceleration con la tecnología dinámica in-memory y sistemas Power capaces de escalar almacenes de datos de 20 terabytes (TB).

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Nuevos Storage Systems, mejor gestión de los datos empresariales en la nube

Para ayudar a las pymes a abordar el reto del Big Data, Storwize V5000 proporciona una entrada flexible a las capacidades de gestión y el rendimiento avanzado de la familia Storwize. Se puede configurar con disco y Flash y soporta Easy Tier, que mueve información automáticamente en un sistema de almacenamiento para obtener un rendimiento más rápido y eficiente. Listo para la nube y con soporte para OpenStack, tiene capacidades de virtualización y clúster para obtener todas las ventajas de Software Defined Storage.

System x para las cargas de trabajo en pequeñas empresas

Creado para cargas de trabajo y aplicaciones de pequeñas empresas, IBM System x3250 M5 proporciona un mayor rendimiento, flexibilidad y eficiencia energética, junto con espacio para crecer. El servidor, en bastidor compacto de un solo procesador, ofrece el doble de capacidad de almacenamiento, dos veces la tasa de transferencia de datos, un 18% más de eficiencia energética y un 10% de ahorro en la potencia de la memoria frente a la generación anterior.

En el mundo de la tecnología por casualidad pero enormemente agradecida. Social Media Manager, Redacción, Organización y cualquier reto que se me proponga.

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Amazon quiere comerse el mundo: 3.000 tiendas sin cajeros para 2021

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A día de hoy Amazon se puede definir a la perfección como un gigante del canal minorista online. No hay duda de que la compañía de Jeff Bezos se ha expandido a otros sectores gracias a sus numerosas inversiones, pero su pilar central sigue siendo la venta de productos a través de Internet.

El auge del comercio online y el enorme desarrollo que ha vivido Amazon en los últimos años ha llevado a muchos expertos a hablar de una “decadencia” de la tienda física, un escenario que algunos pintan con un tono tan negro como la noche más profunda que podamos imaginar, pero que en realidad es una mera exageración.

Los cierres de establecimientos siempre han estado ahí, y como nos contaron nuestros compañeros de MuyCanal se ven equilibrados en la mayoría de los casos por la apertura de nuevas tiendas, así que no debemos quitarle a la tienda física la importancia y el valor que todavía tiene.

Amazon es consciente de esa realidad, tanto que la firma de Jeff Bezos tiene claro su próximo paso para seguir “comiéndose el mundo”: abrir 3.000 tiendas Amazon Go sin cajeros para 2021. Este modelo de tienda física permite al cliente realizar sus compras de forma rápida y sencilla, sin tener que interactuar con personas ni con máquinas dedicadas a la comprobación y al pago de productos. Todo está automatizado y gira en torno a una aplicación móvil, la cuenta del cliente y tecnología avanzada que la compañía ha denominado “Just Walk” (simplemente camina).

Este modelo de negocio representa un avance muy importante, no solo por las posibilidades que ofrece al cliente a la hora de agilizar y simplificar sus compras, sino también porque permite a Amazon ajustar al máximo sus costes operativos y maximizar los ingresos. Un proyecto interesante y con muchas posibilidades que representa una oportunidad de oro para la compañía de Jeff Bezos, y un peligro para gigantes como Walmart y Target.

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La IA se establece clave contra brechas de ciberseguridad IoT

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IA Ciberseguridad IoT

A medida que los sistemas de protección de las empresas mejoran, también lo hacen los métodos para sortear la ciberseguridad de las mismas. Es por eso que los equipos de seguridad TI han buscado un nuevo enfoque para proteger sus datos y activos: la Inteligencia Artificial (IA).

Cada vez son más las compañías encuentran en la IA una herramienta clave para hacer frente a las interminables amenazas dentro de sus infraestructuras TI.

Así mismo lo refleja el nuevo estudio realizado por el Ponemon Institute en nombre de HPE Aruba, titulado “Closing the IT Security Gap with Automation & AI in the Era of IoT” (Cerrando la brecha de seguridad TI con automatización e IA en la era de IoT”).

En este estudio se encuestó a un total de 4.000 profesionales de la seguridad y TI a lo largo de América, Europa y Asia, con el objetivo de entender qué es lo que hace que las brechas de seguridad sean tan difíciles de cerrar, y qué tipos de tecnologías son necesarios para enfrentar al constantemente en desarrollo panorama de amenazas de seguridad.

De esta manera, la investigación reveló que, en la búsqueda de la protección de datos, los sistemas de seguridad que incorporan métodos de aprendizaje automático u otras tecnologías basadas en la inteligencia artificial, resultan ser esenciales para la correcta detección y detención de los ataques contra dispositivos IoT.

La mayoría de los encuestados estuvieron de acuerdo en cuáles son las principales ventajas que suponen las funcionalidades añadidas de IA para los productos de seguridad:

  • Reducen las falsas alertas (68%)
  • Aumentan la eficacia de sus equipos (63%)
  • Proporcionan una mayor eficiencia en la investigación (60%)
  • Capacidad de descubrir y responder más rápidamente a los ataques que han sobrepasado los sistemas de defensa perimetral (56%).

Sólo el 25% de los encuestados confirmó utilizar actualmente algún tipo de solución de seguridad basada en IA, mientas que otro 26%, ya se está planeando implementarlos durante los próximos meses.

Las herramientas actuales no son suficientes: Cloud e IoT como riesgos añadidos

A pesar de las inversiones masivas en programas de ciberseguridad, la mayoría de las empresas aún no son capaces de detener ataques avanzados y dirigidos. De hecho, el 45% de los encuestados cree que no son realmente conscientes del valor de su arsenal de defensa“, declaraba Larry Ponemon, fundador e investigador del Instituto Ponemon.

A lo que también añadió que “se ve agravado por la falta de personal de seguridad con la experiencia necesaria. En este contexto, las herramientas de seguridad basadas en IA se consideran un arma clave para ayudar a las empresas a mantenerse al día frente a los crecientes niveles de amenaza“.

Ciberseguridad IoT

Y es que este estudio reveló que la mayoría de los equipos de seguridad TI cree que la identificación de ataques utilizando dispositivos IoT como punto de entrada, es una laguna importante que actualmente no se cubre:

  • Más de las tres cuartas partes de los encuestados cree que sus dispositivos de IoT no son seguros, afirmando el 60% que incluso los dispositivos de IoT más sencillos suponen una amenaza.
  • Dos tercios de los encuestados admitieron que no poseen conocimiento o capacidades para protegerse de los ataques.

La monitorización continua del tráfico de la red, los sistemas de detección y respuesta, así como la detección de anomalías de comportamiento entre grupos de dispositivos de IoT similares se citaron como los enfoques más eficaces para proteger mejor sus entornos.

En muchas organizaciones que han puesto en marcha iniciativas IoT para mejorar la eficiencia operativa o ahorrar costes […] no se está teniendo en cuenta la seguridad como un requisito crítico, lo que supone incrementar la superficie de ataque y las vulnerabilidades.” declaraba Pedro Martínez Busto, responsable de desarrollo de negocio en HPE Aruba España. “Las tecnologías de Analítica de Comportamiento que utilizan aprendizaje automático para detectar variaciones sutiles en el patrón de comportamiento de un usuario o dispositivo de IoT, constituyen hoy por hoy la mejor opción para detectar y neutralizar este tipo de amenazas”.

Así pues, el estudio del Instituto Ponemon reafirma los resultados paralelos obtenidos en un estudio anterior realizado por Aruba con otros 7.000 empleados de 15 países:

  • Si bien el 52% de los empleados manifestaron un mayor nivel de conciencia frente a ciberseguridad, la gran mayoría, un 70%, también admitió haber corrido otros riesgos como compartir contraseñas y dispositivos de trabajo.
  • El 25% de los empleados declararon haberse conectado a redes Wi-Fi abiertas, potencialmente inseguras.
  • Un 20% confesó utilizar la misma contraseña en múltiples cuentas, admitiendo un 17% haber dejado incluso contraseñas por escrito.

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Cómo China registrará un crecimiento del empleo gracias a la tecnología disruptiva

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Según un informe de la consultora Pwc, presentado esta semana en el Foro Económico Mundial en Tianjin, en las próximas décadas, China podría registrar un crecimiento neto del empleo del 12% (más de 90 millones de nuevos puestos de trabajo) como consecuencia de la aplicación de la Inteligencia Artificial y de otras tecnologías relacionadas como los robots, los drones y los vehículos autónomos.

El análisis revela que, entre 2017 y 2037, estas nuevas tecnologías podrían sustituir en torno al 26% de los puestos de trabajo que existen en China -unos 204 millones de empleos-.  Pero, a su vez, concluye que serán capaces de crear un 38% de trabajos nuevos, unos 297 millones de empleos. Aunque estos datos nos suenen muy lejanos a los europeos, lo cierto es que podrían crear un precedente importante sobre qué es lo que está por venir en Europa y en España, a medio y largo plazo.

La mayor parte de los nuevos puestos en el país oriental se concentrarían en el sector servicios, donde se estima un incremento neto del empleo del 29% -97 millones de trabajos netos-, seguido de la construcción (+23%/14 millones), y de la industria (+3%/4 millones de puestos netos).  La agricultura, por el contrario, será el único sector que no logrará compensar la destrucción de empleo, que caerá un 10% -22 millones de trabajos netos menos-. El documento incluye también las siguientes conclusiones:

  • Servicios. Se espera que sea el sector con el mayor impacto positivo, donde el desarrollo de la IA y de las tecnologías relacionadas solo sustituyan al 21% de los puestos de trabajo, que se compensarían con la creación de 169 millones de empleos.  Esto refleja, en parte, el hecho de que muchos servicios requieren un alto nivel de habilidades interpersonales, lo que hace que los empleados no puedan ser sustituidos fácilmente por robots. En el impacto positivo en la creación de empleo neto tendrá también mucho que ver las favorables expectativas de crecimiento que tiene el sector para los próximos años, en la medida en que China está en un proceso de transición de una economía exportadora a otra de consumo y de servicios.
  • Construcción. Según las últimas proyecciones de ONU, se espera que en China alrededor de 250 millones de habitantes migren del campo a las ciudades. Estos movimientos demandarán muchos trabajos de construcción, gran parte de los cuales serán realizados por IA y se concentrarán, sobre todo, en las nuevas ciudades inteligentes. En cualquier caso, estos nuevos empleos no tendrán nada que ver con el trabajo tradicional de los albañiles.
  • Industria: A pesar de que las estimaciones apuntan a que  la Inteligencia Artificial tendrá un impacto relativamente neutro en el empleo neto, la naturaleza de las nuevas ofertas de empleo cambiará drásticamente como consecuencia de  estas tecnologías.  China ya es el primer país del mundo en la compra de robots industriales: en 2016, aglutinó el 30% de las ventas totales, según datos de la Federación Internacional de Robots. Estos números seguirán creciendo a medida que los robots sean cada vez más precisos, adaptables e incluso capaces de completar más tareas que los humanos. Además, China es cada vez más innovadora y menos imitadora, lo que causará un crecimiento histórico en la demanda de tecnologías de fabricación.
  • Agricultura: Las expectativas sugieren que este será el único de los grandes sectores de la economía China que experimentará un efecto negativo en el empleo (-10%) en términos netos. Las innovaciones en la mejora de la producción, junto con las tecnologías que reducirán la jornada laboral harán que la demanda del empleo agrícola en China siga cayendo.

En definitiva, el documento adelanta que la Inteligencia artificial y otras tecnologías relacionadas podrían tener un impacto positivo en el empleo. Pero también refleja que este escenario tiene numerosas incertidumbres y que su resultado dependerá de cómo el gobierno chino, las empresas y las personas e adapten a estas nuevas tecnologías.

Por ejemplo, el año pasado, el Gobierno chino lanzó el programa Next Generation AI Plan, un programa detallado sobre cómo China pretende convertirse en el líder mundial en IA y que si se consiguiera implantar en su totalidad y coordinarlo con otros planes, como el Made in China 2025,  convertiría al gigante asiático en una sociedad inteligente y con el ecosistema necesario para maximizar los beneficios de la inteligencia artificial.

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