Servidor
¿Qué es un servidor?

Los servidores, también conocidos como servidores de computación, son unas computadoras potentes diseñadas para proporcionar recursos, servicios y funcionalidad a otras computadoras, dispositivos o clientes dentro de una red. Están optimizados para manejar, procesar y gestionar grandes cantidades de datos y realizar cálculos complejos de manera eficiente.

Hombre con una tablet en la sala de servidores.
  • ¿Qué tipos de servidores existen?
  • ¿Cuáles son los casos de uso comunes de los servidores de computación?
  • Portfolio de servidores HPE
¿Qué tipos de servidores existen?

¿Qué tipos de servidores existen?

Hay tres tipos principales de servidores: servidores para rack, servidores blade y servidores de torre:

  • Los servidores para rack se montan en racks de servidores diseñados para ahorrar espacio y, al mismo tiempo, realizar tareas intensivas de computación de alto rendimiento.
  • Los servidores blade son módulos de servidor pequeños y delgados (blades) que encajan entre sí dentro de un único chasis. Están diseñados para optimizar el espacio y la eficiencia energética mientras se realizan tareas de procesamiento intensivo de alta potencia.
  • Los servidores de torre son unidades independientes que se asemejan a los PC de escritorio. Son ideales para pequeñas empresas u oficinas remotas ya que están diseñados para proporcionar capacidades de procesamiento y almacenamiento locales cerca de la fuente de generación de datos.
¿Cuáles son los casos de uso comunes de los servidores de computación?

¿Cuáles son los casos de uso comunes de los servidores de computación?

Los servidores de computación son sistemas versátiles y potentes que se utilizan en diversos sectores y aplicaciones para gestionar tareas de computación intensivas. A continuación se muestran algunos casos de uso comunes:
 

Cargas de trabajo y casos de uso comunes:

Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML)

  • Entrenamiento/ajuste: aprovechamiento de las GPU y los recursos de computación de alto rendimiento para entrenar modelos complejos de IA y ML.
  • Inferencia: implementación de modelos entrenados para el procesamiento de datos y la toma de decisiones en tiempo real.

Análisis de Big Data

  • Procesamiento de datos: uso de marcos como Hadoop y Spark para el procesamiento y análisis de datos a gran escala.
  • Minería de datos: extracción de información y patrones valiosos de conjuntos de Big Data.

Gestión de bases de datos

  • Hospedaje de bases de datos: ejecución de bases de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL) que requieren altos niveles de rendimiento y disponibilidad.
  • Almacenamiento de datos: almacenamiento y gestión de grandes volúmenes de datos estructurados y desestructurados para el análisis y la elaboración de informes.

Desarrollo y pruebas

  • Entornos de desarrollo y prueba: hospedaje de entornos de desarrollo y prueba para crear y probar aplicaciones antes de su implementación.
  • Integración continua/Implementación continua (CI/CD): soporte de pipelines de CI/CD para pruebas e implementación de software automatizadas.

Computación en el extremo

  • Procesamiento de datos de IoT: análisis y procesamiento de datos de dispositivos IoT (internet de las cosas) más próximos al origen de datos.
  • Análisis en tiempo real: proporciona procesamiento de datos de baja latencia para aplicaciones que requieren información inmediata.
  • Oficinas remotas y sucursales (ROBO)

Aplicaciones empresariales

  • Sistemas ERP: ejecución de sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) para gestionar los procesos empresariales.
  • Sistemas CRM: hospedaje de aplicaciones de gestión de relaciones con clientes (CRM) para gestionar las interacciones y los datos de los clientes.

Computación de alto rendimiento (HPC)

  • Investigación científica: ejecución de simulaciones y cálculos para distintas disciplinas en los ámbitos de la física, la química y la biología.
  • Simulaciones de ingeniería: realización de dinámicas computacionales de fluidos (CFD), análisis de elementos finitos (FEA) y otras simulaciones de ingeniería.

Virtualización y computación en la nube

  • Consolidación de servidores: reducción de la cantidad de servidores físicos mediante la ejecución de varias máquinas virtuales (VM) en un solo servidor de computación.
  • Nube privada: alojamiento de una infraestructura de nube privada para proporcionar recursos de computación escalables y flexibles bajo demanda.
  • Integración de la nube pública: ampliación de las capacidades de computación locales a entornos de nube pública para ofrecer soluciones de nube híbrida.

Hospedaje web y entrega de contenido

  • Servidores web: hospedaje de sitios web y aplicaciones web con una alta disponibilidad y rendimiento.
  • Redes de entrega de contenido (CDN): distribución de contenido entre múltiples servidores para mejorar los tiempos de carga y la fiabilidad.

Casos de uso por sectores

Servicios financieros

  • Negociación de alta frecuencia: ejecución de algoritmos para negociaciones de alta frecuencia que requieren una baja latencia y un elevado nivel de fiabilidad.
  • Análisis de riesgos: realización de cálculos de riesgos complejos y modelos financieros.

Salud y ciencias biológicas

  • Genómica y bioinformática: análisis de datos genéticos y realización de investigaciones bioinformáticas.
  • Historias clínicas electrónicas (EHR): hospedaje de sistemas EHR para gestionar datos de pacientes de forma segura y eficiente.

Gaming y medios

  • Servidores de juegos: hospedaje de juegos multijugador en línea con un alto rendimiento y baja latencia.
  • Renderizado de medios: realización de tareas de renderizado para la producción de vídeos y efectos especiales.

Aplicaciones industriales y de fabricación

  • Automatización industrial: ejecución de sistemas de control y software de automatización para procesos de fabricación.
  • Mantenimiento predictivo: análisis de datos de sensores para predecir fallos en los equipos y programar el mantenimiento.

Instituciones educativas y de investigación

  • Investigación académica: proporcionar recursos computacionales para proyectos de investigación académica.
  • Plataformas de aprendizaje electrónico: hospedaje en línea de sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) y aulas virtuales.

Estos casos de uso demuestran la amplia gama de aplicaciones y sectores que se benefician de las capacidades de los servidores de computación. Las organizaciones pueden aprovechar estos potentes sistemas para optimizar sus operaciones, mejorar el rendimiento e impulsar la innovación.

Portfolio de servidores HPE

Portfolio de servidores HPE

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