La comunicación M2M (máquina a máquina) somete a las redes a grandes cantidades de estrés, por lo que los centros de datos deben prepararse para el futuro

 

En el mundo hay más de siete mil millones de personas y, en promedio, cada una de ellas tiene cinco dispositivos conectados. Para mantener esos dispositivos conectados, miles de millones de máquinas alrededor del mundo se mantienen en funcionamiento las 24 horas del día, siete días a la semana, detectando, analizando y transmitiendo datos; esa es la esencia para las comunicaciones M2M (máquina a máquina).

«Los seres humanos, aún con todo el café del mundo, necesitamos dormir; pero las máquinas no tienen las mismas restricciones. No requieren descanso, generalmente permanecen encendidas 24/7”, señaló Carlos Morrison Fell, Director Field Application Engineer – CALA en CommScope, “Los dispositivos superan en número a las personas, y todos éstos y computadoras comienzan a comunicarse entre sí, cualquier red es sometida a una cantidad extrema de estrés. Para el 2018 vemos que este estrés solamente va a incrementar”.

De acuerdo con Carlos Morrison Fell, para 2018 los centros de datos se verán afectados en tres principales formas en cuanto a comunicación M2M:

Sentando las bases para 5G: Todos los dispositivos que necesitan comunicarse entre ellos y con personas impulsarán una cantidad masiva de fibra, especialmente con la llegada del 5G al mercado en los próximos 5 a 10 años pero aún queda mucho por hacer antes de que eso suceda. Las redes inalámbricas necesitan muchos activos “alámbricos” para suministrar fibra de backhaul al núcleo y al borde; la densificación de cell sites (por ejemplo, las small cells) también es requerida para habilitar el 5G. De igual manera, se verán llegar numerosas soluciones de alimentación al mercado, permitiendo a operadores brindar energía a muchos dispositivos en el borde de la red de una manera rentable.

Baja latencia: Las máquinas ahora pueden procesar información casi tan rápido como la reciben, pero los humanos no. En el particular caso de los centros de datos se toman decisiones de manera instantánea, y una red troncal fuerte es necesaria para brindar soporte. “Es una gran diferencia de los centros de datos de antaño que simplemente servían para almacenar datos. Ahora calculan, analizan y procesan información, y deben hacerlo en tiempo real. La IDC ve la ‘modernización’ de los centros de datos como una de sus principales predicciones para el 2018, que harán intensivo de análisis predictivo para incrementar la precisión y reducir la inactividad”, apuntó el Director Field Application Engineer – CALA en CommScope.

Mayor densidad y velocidad: El despliegue de cantidades abundantes de fibra es una solución en el “mejor de los casos”, pero no siempre es factible. El escenario más eficiente es desplegar fibra de alta densidad desde el principio para permitir que las conversaciones de máquina a máquina ocurran lo antes posible, por lo que una plataforma modular de alta velocidad que pueda soportar múltiples generaciones de equipo es la mejor opción.

Un ejemplo frecuentemente utilizado el respecto son los vehículos autónomos. Éstos siempre están ‘atentos’, se mantienen despiertos al volante y tienen mayor velocidad de reacción. Mientras los autos puedan tomar la decisión correcta en el momento correcto, serán completamente viables en el futuro. “Pero los humanos han manejado estos autos por todo un siglo. Todos cometemos errores, ¿debería por eso reemplazar una computadora al humano detrás del volante? ¿Qué hay de la compasión y la empatía, emociones que una máquina no puede sentir, se pierde el elemento humano en esto?”, mencionó Morrison Fell.

Las máquinas únicamente son tan buenas como sus algoritmos y programación, no obstante, siguen siendo vulnerables a la manipulación humana (como el hackeo) e incluso a otras máquinas. Gartner predice que para el 2022 la mayoría de las personas en economías maduras consumirán más información falsa que verídica. Con más dispositivos que personas en el mundo, es necesario decir que los seres humanos se han hecho vulnerables a hackers y ladrones de información, y que al día de hoy existan problemas de privacidad de datos, y preocupación por parte de algunos estudiosos, de que las máquinas asuman labores que antes solo podían realizar los humanos y les quiten trabajo.

Sin embargo, el mismo reporte de Gartner sugiere que el “aprendizaje de máquinas” creará 2.3 millones de empleos para el 2020, mientras que eliminará solamente 1.8 millones. “Aún habrá muchos trabajos para los humanos, aunque sin duda pueden ser distintos a los que realizamos hoy día; pero también habrá problemas. El mundo no funcionará únicamente con robots pronto. La tecnología M2M requiere un cambio de mentalidad. Habrá problemas y ciertamente no será perfecto. Pero es un enorme paso hacia el futuro. Es un gran momento para ser parte de esta industria en constante crecimiento, y CommScope se encuentra listo para el 2018 y más allá”, finalizó Carlos Morrison Fell, Director Field Application Engineer – CALA en CommScope.