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Superar la latencia de los datos y los riesgos de soberanía en la IA empresarial

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Los entornos de nube centralizados tienen dificultades para satisfacer las demandas de inteligencia artificial empresarial. La latencia, las limitaciones de ancho de banda y los desafíos de escalabilidad al enviar volúmenes masivos de datos a una nube distante para su procesamiento pueden obstaculizar el rendimiento y retrasar información crítica para aplicaciones de IA en tiempo real. 

Además, la creciente necesidad de soberanía de datos requiere que las organizaciones mantengan el control sobre sus datos, lo que garantiza el cumplimiento y la privacidad a través del procesamiento localizado. 

Lea este informe técnico para ver cómo una estrategia de inteligencia artificial de edge empresarial bien definida permite una toma de decisiones más inteligente con procesamiento de datos en tiempo real en el edge, más cerca de los usuarios y los datos. Descubra cómo los centros de datos de alto rendimiento ayudan a maximizar el potencial de la IA en el edge con una infraestructura escalable, resistente y de baja latencia.

Lo que encontrará dentro:

  • Una hoja de ruta clara: Una guía de cinco pasos para planificar e implementar su estrategia de vanguardia.
  • Ejemplos del mundo real: Vea cómo la infraestructura de edge respalda la innovación en logística, atención médica y ciudades inteligentes.
  • Beneficios prácticos: Conozca cómo el procesamiento de datos en el edge reduce la latencia, mejora la seguridad de los datos y optimiza los costos.
  • Desacreditando mitos: Obtenga claridad y conocimientos sobre conceptos erróneos comunes acerca del costo, la complejidad y la seguridad de las implementaciones de edge.
  • Selección de socios: Descubra qué buscar en un socio de infraestructura de edge para respaldar su crecimiento.

Preguntas Frecuentes

 

La infraestructura de edge permite el procesamiento de datos en tiempo real más cerca de su origen, lo que reduce la latencia de la IA e impulsa una toma de decisiones rápida e informada. Esto es esencial para las aplicaciones de IA que requieren velocidad, seguridad y cumplimiento.

Al localizar recursos computacionales cerca de fuentes de datos, la infraestructura de edge elimina las demoras causadas por el envío de datos a servidores en la nube distantes, lo que garantiza tiempos de respuesta de submilisegundos para tareas de IA urgentes.

El procesamiento local de datos ayuda a las organizaciones a mantener el control sobre la información confidencial, satisfacer los requisitos de cumplimiento regional y minimizar los riesgos asociados con las transferencias de datos transfronterizas.

Sí. Las arquitecturas de edge distribuidas reducen los riesgos de transmisión y ofrecen implementaciones modulares que disminuyen los costos iniciales al tiempo que brindan ahorros a largo plazo a través de ancho de banda y procesamiento optimizados.

Comience con una hoja de ruta accionable: integre el edge en la estrategia comercial, adopte arquitecturas híbridas, identifique ubicaciones óptimas del edge, garantice una interconexión segura e impleméntela en centros de datos de alto rendimiento.

Hybrid Multicloud Networking Informática del Edge Sustainability Colocación Interconnection Digital Transformation