Modelos de software en la nube y el impacto en sistemas cognitivos

A estas alturas, creo que es indudable el gran impacto, la gran transformación que a nivel de TI y de todo el mundo digital, ha tenido la nube, el cloud computing.

La evolución del cloud computing

Debo confesar que, cuando hace ya bastantes años oí hablar de este concepto por primera vez, no creí que llegara a ser tan revolucionario...pero sí que lo ha sido y lo va a seguir siendo.

En sus  primeras implementaciones prácticas, el cloud computing puso más énfasis, como heredero de los llamados hosting y housing, en todo lo relativo al hardware y la infraestructura, lo que posteriormente se ha reconvertido en los así llamados IaaS (Infrastructure as a Service) y PaaS (Platform as a Service).

Pero con todo y lo importante que desde un punto de vista de negocio y de operación TI es la externalización de la infraestructura y su paso del modelo de propiedad al de uso, creo que la transformación más profunda y su carácter impulsor de la transformación digital global viene dada por la prestación de capacidades de software desde la nube, una prestación que inicialmente se centraba en el modelo SaaS (Software as a Service), que viene a ser, por decirlo coloquialmente, como el alquiler de una aplicación completa pero que se extiende y completa posteriormente con la visión más orientada a servicios, derivada de la filosofía SOA (Service Oriented Architecture) y que con ingredientes adicionales ha dado lugar a las APIs web (típicamente REST), a los contenedores, a los microservicios y al concepto de Función como Servicio (FaaS, Functions as a Service), generando una panoplia de opciones caracterizadas todas ellas por su prestación desde la nube y en modo pago por uso y unas opciones que cada vez se orienta menos a la aplicación y más al servicio, la función y las APIs.

Modelos de software en la nube

Aunque no es el objetivo principal del libro, me ha gustado mucho, por lo compacto y clarificador, el esquema que al respecto de todas las opciones existentes, plantea Jaume Miralles en 'Proyectos de Inteligencia Artificial' y que, a su vez, se basa en el articulo '¿Qué modelo Cloud es el mejor para los desarrolladores?' escrito por Ana López Mancisidor y José Miguel Ordax en un blog de IBM.

El modelo es el que se muestra en la figura:

En ese modelo se observan 9 niveles de capacidades hardware y software que, de abajo a arriba son:

• Networking
• Almacenamiento
• Servidores
• Virtualización
• Sistema operativo
• Middleware
• Configuración del middleware
• Datos
• Aplicaciones

En esos niveles, se puede ver que los tres primeros (Networking, Almacenamiento y Servidores) se concentran más en los aspectos hardware; los siguientes se concentran el el software de plataforma (Virtualización, Sistema Operativo, Middleware y configuración del middleware) y los dos dos últimos (Datos y Aplicaciones) en las aplicaciones finales.

A su vez, el esquema muestra mediante un código de colores en quién recae la responsabilidad de cada uno de esos bloques (azul oscuro es el modelo tradicional, con responsabilidad por parte del cliente o usuario, y azul claro responsabilidad por parte de un proveedor de servicio).

Y con esas bases, los autores encajan seis modelos, que, en orden creciente de externalización y servitización (que no de orden cronológico de aparición en el mercado) son:

• Tradicional ('on premises'): el cliente usuario mantiene la propiedad y responsabilidad de todos los elementos y en sus propias instalaciones.


• IaaS (Infrastructure as a Service): El proveedor de servicio proporciona ya lo relativo al hardware (Networking, Almacenamiento y Servidores) y algo de virtualización.


• CaaS (Containers as a Service): Se introduce el concepto de contenedor y el proveedor del servicio se hace cargo ya del sistema operativo y el middleware.


• PaaS (Plataform as a Service): El proveedor de servicio se hace ya cargo de todo el software de plataforma, añadiendo al caso anterior la configuración del middleware.


• FaaS (Functions as a Service): En realidad no añade externalización ni servitización de ninguna capa, pero sí es cierto que la capa de aplicación y datos cambia y se convierte, de hecho, en lo que los autores denominan 'acciones y disparadores' puesto que, en el caso de FaaS, no existe una aplicación como tal, sino una serie de funciones autocontenidas.


• SaaS (Software as a Service): Supone la externalización y servitización completas donde toda la aplicación y los elementos inferiores necesarios es proporcionada por el proveedor de servicios.

En este esquema se indica que los modelos más a la izquierda proporcionan un mayor rendimiento y control por parte del cliente / usuario, mientras que los de la derecha tienen a proporcionar velocidades crecientes de desarrollo.

El impacto en sistemas cognitivos

¿Y por qué Jaume Miralles se detiene a hablar sobre cloud computing y los modelos de prestación de las capacidades software cuando su libro trata de inteligencia artificial y de proyectos de inteligencia artificial?

Pues porque el impacto de estos modelos en la nube es enorme en el caso de la implantación y popularización de la inteligencia artificial. Porque, como el autor también explica en su libro, con cierta frecuencia (aunque no siempre), cuando una empresa se plantea realizar un proyecto de inteligencia artificial no desarrolla las capacidades cognitivas por sí mismo sino que se apoya en capacidades ya existentes y disponibles normalmente en la nube bajo alguno de los esquemas mencionados o alguno similar, muy especialmente los esquemas en que el software no se ofrece como aplicación sino como servicios y APIs (como sucede, por ejemplo, en CaaS y FaaS). Esto es especialmente notorio cuando hablamos de capacidades tecnológicamente complejas y que precisan muchísimos datos de entrenamiento como pueden ser las relativas a procesamiento de lenguaje natural.

Cuando se buscan los motivos del éxito actual de la inteligencia artificial se apuntan a aspectos como el aumento de la capacidad de computación (y el uso de las GPUs), la aparición de nuevos algoritmos (sobre todo de deep learning) y la gran disponibilidad de datos. Todo ello es cierto, pero creo que no cabe menospreciar sino, bien al contrario, resaltar, la contribución que estos modelos de prestación de servicios cognitivos desde la nube están teniendo en la democratización de la Inteligencia Artificial poniendo capacidades muy avanzadas casi al alcance de cualquiera.