miércoles, 29 de abril de 2026

Por Julio Castrejón, Country Manager de Nutanix México

Cuando en meses pasados surgieron informes sobre un ataque a un centro de datos en los Emiratos Árabes Unidos, se puso de manifiesto la creciente vulnerabilidad de la infraestructura digital ante riesgos imprevistos. A medida que los centros de datos se ven involucrados en eventos geopolíticos, la suposición de que la infraestructura en la nube siempre está disponible comienza a parecer frágil. El problema no reside únicamente en el conflicto en sí, sino en lo que representa. Existe una necesidad creciente de que las empresas diseñen sistemas capaces de soportar interrupciones repentinas e impredecibles.
 
Eventos como este siguen siendo poco comunes, por supuesto, pero sí ponen de relieve una pregunta que a menudo se pospone. ¿Qué sucede si los sistemas críticos dejan de estar disponibles? Los servicios en la nube ahora se encuentran en el centro de la infraestructura empresarial, según un informe del IDC el 88 % de las organizaciones están implementando o ya operan una nube híbrida. Pero a medida que ha aumentado la dependencia de la nube, también ha crecido la necesidad de planificar para posibles interrupciones.
 
Es más fácil decirlo que hacerlo. Desarrollar resiliencia implica cada vez más adoptar estrategias híbridas y multinube, lo que permite distribuir y mover las cargas de trabajo según sea necesario. Muchas organizaciones lo reconocen, pero esto conlleva una mayor complejidad. Gestionar diferentes entornos, garantizar la interoperabilidad y mantener la visibilidad entre sistemas, así como la recuperación ante desastres, puede resultar un desafío. Y esto no hará más que intensificarse a medida que crezcan las cargas de trabajo de IA, lo que exigirá más a la infraestructura y dificultará la absorción de fallos.
 
El resultado es una brecha entre la intención y la ejecución. La mayoría de las organizaciones comprenden la necesidad de flexibilidad, pero pocas cuentan con los procesos necesarios para trasladar cargas de trabajo rápidamente o recuperar sistemas a gran escala. En la práctica, lo que parece factible en teoría puede ser difícil de ejecutar bajo presión. Las dependencias entre aplicaciones, la gravedad de los datos y las diferencias entre entornos de nube dificultan una respuesta rápida más de lo previsto.
 
En esos momentos, lo que importa es la rapidez con la que se pueden gestionar esas cargas de trabajo. Los planes que parecen sólidos en los diagramas de arquitectura pueden fallar bajo presión operativa, sobre todo cuando se deben tomar decisiones en tiempo real. En muchos casos, las organizaciones sólo descubren los límites de su resiliencia cuando intentan ponerla a prueba, al darse cuenta de que las dependencias, las limitaciones de latencia o las barreras de gobernanza ralentizan su respuesta.
 
Por ello, la resiliencia se considera cada vez más algo que debe ponerse a prueba, y los simulacros de conmutación por error y la planificación de la recuperación se están convirtiendo en parte de las operaciones habituales, en lugar de ejercicios ocasionales.
 
De la redundancia a la movilidad
Por eso, el enfoque está cambiando de la redundancia a la movilidad. Los modelos de resiliencia tradicionales se basaban en sistemas de respaldo y conmutación por error dentro de un mismo entorno. Cada vez más, las organizaciones buscan ir más allá y adoptar arquitecturas que les permitan transferir cargas de trabajo entre regiones, proveedores o tipos de infraestructura. El objetivo es adaptarse y mantener la continuidad incluso cuando partes del sistema dejan de estar disponibles.
 
La nube híbrida es, sin duda, un elemento clave. Distribuir las aplicaciones entre la nube pública, la infraestructura privada y los entornos periféricos permite a las organizaciones equilibrar el rendimiento, el coste y el control. Y lo que es más importante, reduce la dependencia de una única ubicación o proveedor, lo que facilita la respuesta ante interrupciones.
 
Sin embargo, este enfoque presenta sus propios desafíos. Cuanto más distribuido sea un entorno, más difícil será gestionarlo. La visibilidad, la seguridad y la gobernanza se vuelven más complejas, especialmente cuando los sistemas abarcan múltiples proveedores y jurisdicciones. Garantizar que las cargas de trabajo se puedan trasladar realmente (en lugar de simplemente asumir que son portátiles) requiere planificación, estandarización y pruebas periódicas. Sin ello, las estrategias híbridas conllevan un riesgo operativo.
 
También existe aquí un problema estructural más amplio. El modelo de hiperescala ha proporcionado eficiencia y escala al concentrar la infraestructura en regiones específicas. Según datos de Statista Estados Unidos concentra la mayor parte de la capacidad global de centros de datos hiperescalables, con Europa en un distante segundo lugar, lo que subraya la concentración de la infraestructura en la nube en un número relativamente pequeño de regiones. El desafío para las organizaciones no es abandonar la hiperescala, sino diseñar soluciones que se adapten a esa concentración, equilibrando los beneficios de la escala con la necesidad de resiliencia.
 
Es probable que la IA intensifique aún más estas presiones. A medida que las organizaciones implementan cargas de trabajo con mayor consumo de datos y que requieren baja latencia, la tolerancia a las interrupciones disminuye. Al mismo tiempo, la infraestructura necesaria para soportar la IA, desde las GPU hasta las canalizaciones de datos especializadas, suele ser menos portátil y estar más integrada a entornos específicos. Esto complica la planificación ante posibles interrupciones, sobre todo a medida que la demanda de capacidad de procesamiento sigue creciendo.
 
La lección no consiste en planificar específicamente para el conflicto, sino en reconocer que la disrupción, ya sea geopolítica, técnica o ambiental, forma parte del entorno operativo. Lo que cambia no es el riesgo en sí, sino el nivel de exposición. A medida que aumenta la dependencia de la infraestructura en la nube, también aumenta la necesidad de resiliencia. La mayoría de las organizaciones seguirán dando por sentado que todo funcionará, hasta que deje de hacerlo. Y pocas organizaciones, independientemente de su tamaño o sector, pueden permitirse que eso suceda.