IBM anunció productos que permiten ejecutar cargas de trabajo y escalar el valor de sus datos a través de nubes híbridas.
Se trata de IBM Z y LinuxONE desarrollados para los workloads más populares incluyendo los servicios de datos y Red Hat OpenShift. Entre sus características destacan:
- Habilidad de escalar a medida que crece dentro del mismo sistema.
- Tres tamaños de configuración para adaptarse a la mayoría de workloads con alternativa a la nube pública.
- Time to value mejorado con una única configuración con precios predecibles que asegura una entrega e instalación más rápida del servidor.
- Capacidades de confidential computing para que los clientes aprovechen IBM Cloud Hyper Protect Services para los más altos niveles comerciales de privacidad.
En palabras de Renata Santos, directora de IBM Servers América Latina: “Las empresas buscan la libertad de ejecutar y gestionar de forma segura datos y aplicaciones en la nube, y los productos IBM Z e IBM LinuxONE pueden ser los grandes aliados para alcanzar sus objetivos”.
La Ejecutiva explicó que la aceleración de la Inteligencia Artificial viene acompañada de una transición a entornos multicloud híbridos, y el crecimiento de las cargas de trabajo y la necesidad de un mejor acceso a los datos son los nuevos retos en los negocios.
También se anunció que Anaconda, plataforma de distribución de Python más populares para la ciencia de datos y machine learning está disponible para Linux en IBM Z e IBM LinuxONE.
Los científicos de datos podrán beneficiarse de las capacidades de seguridad, disponibilidad y escalabilidad de las plataformas IBM Z y LinuxONE al implementar despliegues de IA dirigidos a cargas de trabajo o transacciones sensibles.
Mientras tanto, IBM Z fue diseñado para entregar precios flexibles y transparentes basados en consumo para los workloads en IBM z/OS.
De igual manera, se anunció un modelo complementario de precios tipo cloud para hardware, el Tailored Fit Pricing para IBM Z.
Así, los clientes podrán reducir el gasto imprevisible de la nube al traer al hardware un modelo de uso basado en el consumo y en cargas para satisfacer las necesidades de negocio durante los picos temporales.
