En el evento Pure//Accelerate, Pure Storage ha desvelado una serie de innovaciones centradas en la transición de un almacenamiento tradicional a una gestión avanzada de datos para optimizar el uso de la inteligencia artificial. La empresa, conocida por su ticker en la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE: PSTG), ha enfatizado la importancia de no solo almacenar, sino gestionar los datos de manera efectiva para impulsar las operaciones de inteligencia artificial desde una fase piloto a aplicaciones prácticas.
Rob Lee, director de tecnología de Pure Storage, destacó la relevancia de tener datos accesibles y seguros en tiempo real, tanto en la nube como en el núcleo y el borde, como fundamento para el éxito de la inteligencia artificial. Esto se enmarca en su concepto de Enterprise Data Cloud, una arquitectura que promete control total, automatización y ciberresiliencia en diferentes entornos, sean locales o en la nube.
Un hito importante fue la introducción de Pure Storage Cloud, que busca integrar y gestionar datos en infraestructuras híbridas sin depender de computación específica. Destaca especialmente el Pure Storage Cloud Azure Native, que permite a las empresas migrar cargas de trabajo de VMware a Azure sin necesidad de refactorización, facilitando así la adopción de servicios avanzados de IA en la nube de Microsoft.
Pure también ha reforzado su plataforma con un plano de control avanzado para automatizar la gestión de datos. Han integrado nuevas herramientas como Portworx Pure Fusion y el Pure1 AI Copilot, que mejoran la automatización y administración de aplicaciones basadas en Kubernetes y KubeVirt.
El enfoque en mejorar la eficiencia operativa de la IA es claro. Con el nuevo Key Value Accelerator + NVIDIA Dynamo, apuntan a acelerar las inferencias en entornos multi-GPU. Además, introducen Purity Deep Reduce, un motor de reducción de datos que busca optimizar el uso de almacenamiento y energía sin afectar el rendimiento.
Detrás de estas innovaciones, Pure Storage enfatiza la importancia de la ciberresiliencia para garantizar que la inteligencia artificial no se vea comprometida por incidentes de seguridad. La planificación presentada por la empresa revela una dirección enfocada en fusionar la gestión de datos y la operación de IA, ofreciendo una transición fluida de pruebas a producción, todo bajo un mismo techo operativo.
Varios de estos desarrollos se encuentran en fases iniciales, con algunos lanzamientos planeados para finales de 2026 y principios de 2027. Sin embargo, la dirección es consistente con las demandas del mercado: gestionar eficazmente los datos y operar la IA con principios de seguridad, gobernanza y automatización, manteniendo una clara previsión económica.
Más información y referencias en Noticias Cloud.
