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.
- ¿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?
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?
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
- HPE Cray Supercomputing: acelera la innovación y el descubrimiento en la era de la IA con las soluciones y servicios de IA, HPC y HPE Cray Supercomputing.
- HPE ProLiant Compute: computación diseñada para tu mundo híbrido. Extrae más valor de tus datos y acelera los resultados de inteligencia artificial que proporcionan información e innovación.
- HPE Synergy: una infraestructura de blades componible que potencia cualquier carga de trabajo en un entorno híbrido.
- HPE GreenLake for Compute Ops Management: supervisa, gestiona y obtén visibilidad de manera fluida en tu entorno de computación distribuido.
- HPE Compute Security: protege tu infraestructura, cargas de trabajo y datos con la innovación en seguridad líder del sector.