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Last year at this time I made three, what I considered bold, predictions. I didn’t want, and still don’t, to be obvious in my predictions; I wanted to make it more difficult and try to forecast something outside of the norm. Last year, I predicted that the percentage of organizations that had pulled at least one workload back from the cloud would increase. I predicted that NVME over Fabrics adoption would increase with FC growing at a faster rate. And finally, I projected that many AI projects would fail due to lack of content awareness in tools and technologies.1 |
El año pasado en esta época hice tres predicciones, que consideré audaces. No quería, y sigo sin hacerlo, ser obvio en mis predicciones; quería hacerlo más difícil y tratar de pronosticar algo fuera de lo normal. El año pasado, predije que aumentaría el porcentaje de organizaciones que habían retirado al menos una carga de trabajo de la nube. Predije que la adopción de NVME sobre Fabrics aumentaría con el crecimiento de FC a un ritmo más rápido. Y, por último, proyecté que muchos proyectos de IA fracasarían debido a la falta de conocimiento del contenido en herramientas y tecnologías.1 |
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In a 2019 study of IT storage decision makers, 55% of organizations pulled a workload back from the cloud.2 I am going to count that as something I got right. For anyone who has not read my earlier writing on workload repatriation: These moves are not an indictment of the cloud. The moves, though common, only happen with a handful of applications, and IT organizations that pull workloads back generally continue to use the cloud and think highly of public cloud services. These moves are often the result of overuse of a “lift and shift” approach to shifting workloads to the cloud, not conducting proper due diligence, and not refactoring the apps. These events will likely eventually fade overtime as cloud adoption and expertise grow, but until that time, these efforts increase the cost of the cloud adoption. |
En un estudio de 2019 de responsables de la toma de decisiones sobre almacenamiento de TI, el 55% de las organizaciones retiraron una carga de trabajo de la nube.2 Voy a contar eso como algo que hice bien. Para cualquiera que no haya leído mi escrito anterior sobre la repatriación de la carga de trabajo: estos movimientos no son una acusación de la nube. Los cambios, aunque comunes, solo ocurren con un puñado de aplicaciones, y las organizaciones de TI que retiran las cargas de trabajo generalmente continúan usando la nube y piensan muy bien en los servicios de la nube pública. Estos movimientos suelen ser el resultado del uso excesivo de un enfoque de «levantar y cambiar» para trasladar las cargas de trabajo a la nube, no llevar a cabo la debida diligencia y no refactorizar las aplicaciones. Es probable que estos eventos se desvanezcan con el tiempo a medida que crezcan la adopción y la experiencia de la nube, pero hasta ese momento, estos esfuerzos aumentan el costo de la adopción de la nube. |
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On NVMe over fabrics, it is still early, but the results so far are different than I expected. Based on current research data, the preference for NVMe over fabrics adoption is trending toward Ethernet.3 The prevalence of Fibre Channel combined with how easy it is to upgrade an existing FC environment to NVMe over Fibre Channel still suggests that NVMe over FC will have strong adoption moving forward, but the jury is still out on this. |
En NVMe sobre telas, aún es pronto, pero los resultados hasta ahora son diferentes de lo que esperaba. Según los datos de investigación actuales, la preferencia por la adopción de NVMe en lugar de estructuras tiende a Ethernet.3 La prevalencia del canal de fibra combinada con lo fácil que es actualizar un entorno de FC existente a NVMe en lugar de canal de fibra aún sugiere que NVMe sobre FC tendrá una fuerte adopción en el futuro, pero el jurado sigue deliberando sobre esto. |
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On AI projects failing due to lack of content awareness, I might have been too bold on that claim. The value created by AI initiatives is so high that inefficient data management adds cost but is not causing the initiative to be considered a failure. I still expect, however, that understanding content will be a major storage focus area moving forward. |
En cuanto a los proyectos de IA que fracasan debido a la falta de conocimiento del contenido, puede que haya sido demasiado audaz en esa afirmación. El valor creado por las iniciativas de IA es tan alto que la gestión ineficiente de los datos agrega costos, pero no hace que la iniciativa se considere un fracaso. Sin embargo, sigo esperando que la comprensión del contenido sea un área de enfoque importante en el almacenamiento de información en el futuro. |
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1. See ESG Blog, 2019 Data Storage Predictions: More Cloud Missteps, FC Is Back, and Finding Data Holds Back AI, January 2019. |
1. Consulte el blog de ESG, Predicciones de almacenamiento de datos de 2019: más errores en la nube, el FC está de vuelta y la búsqueda de datos frena la IA, enero de 2019. |
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2. Source: ESG Master Survey Results, 2019 Data Storage Trends, to be published November 2019. |
2. Fuente: Resultados de la encuesta maestra de ESG, Tendencias de almacenamiento de datos de 2019, que se publicará en noviembre de 2019. |
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3. ibid. |
3. ibíd. |