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High Performance Computing, ¿un arma de doble filo?

A medida que evolucionan las tecnologías, como el Internet de las Cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y las imágenes en 3D, el tamaño y la cantidad de datos con los que las organizaciones tienen que trabajar crece exponencialmente. En ese sentido, gestionar esa información se vuelve un reto para las empresas.

No obstante, a ese ritmo también surgen nuevas soluciones como la informática de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés, High Performance Computing). Se trata de la capacidad de procesar datos y realizar cálculos complejos a altas velocidades.

Hoy se puede utilizar para muchos propósitos. Desde transmisión de eventos en vivo, hasta la prueba de nuevos productos o el análisis de tendencias bursátiles. Es así como la capacidad de procesar información en tiempo real es crucial. De hecho, el HPC está en el centro de los principales avances e innovaciones, y es un recurso estratégico para el futuro en distintas partes del mundo, como Europa.

Sin embargo, el problema está cuando es usado de forma delictiva. “Me llamó la atención el riesgo que corren los bancos con el tema de High Performance Computing”, dijo Alfredo Iglesias, Financial Services para Latinoamérica de Microsoft, durante el Congreso Latinoamericano de Tecnología e Innovación (CLAB). De sus riesgos ampliaremos más adelante.

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Procesamiento de información

HPC es una tecnología que utiliza grupos de potentes procesadores, trabajando en paralelo, para procesar conjuntos de datos masivos multidimensionales (Big Data) y resolver problemas complejos en corto tiempo. 

Para tener una idea. Este sistema suele funcionar a velocidades un millón de veces más que la de los servidores, portátiles o sobremesa más rápidos. Es en este contexto donde cobra aún más relevancia. En el mundo actual, se generan constantemente más y más datos.

Componentes
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Las soluciones HPC tienen tres componentes principales.

  • Calcular
  • Red
  • Almacenamiento

Solo en 2021 representaron 79 zettabytes a nivel mundial y se espera aumente hasta los 181 zettabytes en 2025 (1 zettabyte equivale a 1 billón de gigabytes). Como resultado, la naturaleza de la informática está cambiando, con un número cada vez mayor de aplicaciones críticas con uso intensivo de datos.

Un ejemplo de su uso es en servicios financieros. Además del comercio automatizado y la detección de fraudes, HPC impulsa las aplicaciones en la simulación de Montecarlo y otros métodos de análisis de riesgos. También se utiliza para rastrear tendencias de acciones en tiempo real. Sin embargo, es justo en esas líneas donde encaja la preocupación de Iglesias.

Riesgos

Si bien HPC es clave para procesar y analizar un alto y creciente volumen de datos, así como de sacar el máximo provecho de ellos en beneficio de los ciudadanos, las empresas, los investigadores y las administraciones públicas, representa riesgos.

Representa un desafío en términos “no solo la seguridad cibernética, sino también en la guerra contra el fraude financiero”, dice Iglesias. La informática de alto rendimiento, en manos de criminales, representa un problema que calificó de importante.

“El señor King dijo que hay dos áreas fundamentales. El área de gobernabilidad y el área del cambio climático. Yo agregaría la seguridad cibernética”, explicó. Detalla que HPC, y también el tema de Quantic Computing, representan un riesgo que hay que tener presente.

Casos de uso de HPC

  • Investigación: se utiliza para ayudar a los científicos a encontrar fuentes de energía renovable, comprender la evolución del universo, predecir y rastrear tormentas, así como para crear nuevos materiales.
  • Medios y entretenimiento: sirve para editar largometrajes, generar efectos especiales y transmitir eventos en vivo en todo el mundo.
  • Petróleo y gas: identificar con mayor precisión dónde perforar nuevos pozos y ayudar a impulsar la producción de los pozos existentes.
  • Inteligencia artificial y aprendizaje automático: se utiliza para detectar fraudes con tarjetas de crédito, brindar soporte técnico autoguiado, enseñar vehículos autónomos y mejorar las técnicas de detección del cáncer.
  • Salud: ayuda a desarrollar curas para enfermedades como la diabetes y el cáncer, así como para permitir un diagnóstico más rápido y preciso del paciente.
  • Otros usos: diseñar nuevos productos, simular escenarios de prueba y asegurarse de que las piezas se mantengan en stock para que las líneas de producción no se detengan.

Aunque la herramienta puede ser útil para aumentar la ciberseguridad, también puede convertirse en un arma de doble filo. “Recuerden lo siguiente, nosotros tenemos en estados de nuestras empresas cientos, si no miles de puntos que tenemos que defender para evitar que nos ataquen. El criminal solo necesita uno que sea vulnerable para entrar”, sostuvo.

En ese contexto, destaca que la preocupación no es si las empresas están expuestas o si serán atacadas. “La pregunta es cuándo y qué vamos a hacer una vez que nos atacan. Esto es algo que estamos implementando en otro piloto en el que estoy involucrado en Microsoft para acelerar el tiempo de restauración del entorno de producción en el caso de un ataque de ransomware”, dijo.

Detalla que en la actualidad, las dudas van en torno a “cómo protegernos, cómo detectar” cuando en realidad debería ser cómo restaurar el entorno. "Hoy por hoy, toma tres semanas, o más, llegar a un estado de producción después de que sea identificado el ataque, sea remediado, se han eliminado las vulnerabilidades", advierte.

Hay un estudio que indica que para una empresa de entre 2,000 y 5,000 empleados, cada hora que esté fuera de producción cuesta hasta cinco millones de dólares. Un proyecto que desarrollan desde Microsoft, tiene la intención de reducir esas tres semanas a días utilizando herramientas inteligentes, herramientas que tienen la capacidad de defender los datos que están siendo respaldados y de restaurarlos de una manera eficiente y automatizado. “En lugar de semana, vamos a tener días para restaurar el entorno productivo”, destacó.