* Clusters de computación de alto rendimiento (HPC): Estas son colecciones de servidores interconectados que trabajan juntos como un sistema único y potente. Son ideales para tareas computacionalmente intensivas como simulaciones científicas, modelado financiero y análisis de big data. Estos grupos pueden variar desde configuraciones relativamente pequeñas hasta supercomputadoras masivas.
* mainframes: Si bien a menudo se considera tecnología heredada, los mainframes siguen siendo relevantes para grandes corporaciones que manejan enormes volúmenes de transacciones, como bancos o grandes minoristas. Se destacan al procesar cantidades masivas de datos de manera simil y confiable, proporcionando una alta disponibilidad y seguridad.
* Servicios de computación en la nube: Empresas como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP) ofrecen recursos informáticos escalables a pedido. Esto permite a las corporaciones acceder rápidamente a la potencia de procesamiento que necesitan, pagar solo por lo que usan y escalar fácilmente hacia arriba o hacia abajo según sea necesario. Dentro de la nube, pueden utilizar máquinas virtuales, servicios en contenedores o servicios especializados como Servgerless Computing.
* Hardware especializado: Para aplicaciones específicas, las corporaciones pueden emplear hardware especializado como:
* GPUS (unidades de procesamiento de gráficos): Excelente para el procesamiento paralelo, a menudo utilizado en el aprendizaje automático, la IA y la visualización de datos.
* FPGAS (matrices de puerta programables de campo): Hardware personalizable que ofrece soluciones optimizadas para tareas muy específicas.
* TPUS (unidades de procesamiento de tensor): El hardware especializado de Google diseñado específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje automático.
* Sistemas de computación distribuidos: Estos sistemas distribuyen la carga de trabajo en múltiples computadoras, a menudo dispersas geográficamente. Este enfoque es crucial para manejar conjuntos de datos o aplicaciones extremadamente grandes que requieren baja latencia en diferentes ubicaciones.
La elección de los sistemas depende de factores como:
* Presupuesto: El costo del hardware, el software y el mantenimiento pueden variar dramáticamente.
* escalabilidad: La capacidad de aumentar o disminuir fácilmente la potencia de procesamiento según sea necesario.
* Seguridad: Proteger los datos confidenciales es primordial.
* Necesidades específicas: Las diferentes aplicaciones tienen diferentes requisitos (por ejemplo, memoria, velocidad de procesamiento, capacidades de E/S).
En realidad, muchas grandes corporaciones emplean un enfoque híbrido, utilizando una combinación de estas tecnologías para optimizar su infraestructura de TI y cumplir con sus diversos requisitos de procesamiento.