Muitas organizações estão tentando atualizar sua infraestrutura para melhorar a eficiência e gerenciar custos crescentes. Mas o caminho raramente é simples. Configurações híbridas, sistemas legados e novas demandas de IA nas empresas geralmente criam compensações para as equipes de TI.
Ações recentes da Microsoft e de vários fornecedores de armazenamento e plataformas de dados destacam como as empresas estão tentando lidar com essas questões e o que outras empresas podem aprender com elas ao planejarem suas próprias estratégias empresariais de IA.
A modernização muitas vezes para quando os custos aumentam
Muitas empresas desejam a flexibilidade da computação em nuvem, mas ainda dependem de sistemas construídos em máquinas virtuais e de anos de processos internos. Um problema comum é que os aplicativos mais antigos nunca foram desenvolvidos para a nuvem. Reescrevê-los pode levar tempo e criar novos riscos. Mas um simples movimento de “lift and shift” muitas vezes leva a contas mais altas, especialmente quando as equipes não alteram a forma como as cargas de trabalho são executadas.
Alguns fornecedores estão tentando resolver isso oferecendo maneiras de mover máquinas virtuais para o Azure sem grandes alterações. Os primeiros usuários dizem que o atrativo é a chance de testar a migração para a nuvem sem retrabalhar os aplicativos no primeiro dia. Para alguns, esses testes iniciais estão vinculados à preparação de sistemas que mais tarde darão suporte a cargas de trabalho de IA corporativas.
Eles também apontam para custos mais baixos de armazenamento quando gerenciados por meio das próprias ferramentas do Azure, o que ajuda a manter a mudança previsível. A principal lição para outras empresas é procurar caminhos de migração que correspondam às suas operações existentes, em vez de forçar uma reconstrução completa desde o início.
A proteção e o controle de dados continuam sendo as principais preocupações em ambientes híbridos
O risco de perda de dados ou interrupções prolongadas ainda mantém muitos líderes cautelosos em relação a grandes planos de modernização. Algumas organizações estão agora construindo sistemas de recuperação mais fortes em locais locais, na borda e na nuvem. O planejamento padrão agora inclui recursos como snapshots imutáveis, replicação e melhor visibilidade dos dados comprometidos.
Uma integração recente entre o Microsoft Azure e vários sistemas de armazenamento procura dar às empresas uma forma de gerir dados em hardware local e serviços Azure. O interesse cresceu entre as organizações que precisam de residência local de dados ou de regras de conformidade rígidas. Estas configurações permitem-lhes manter dados sensíveis no país enquanto ainda trabalham com ferramentas Azure, o que é cada vez mais importante, uma vez que as aplicações empresariais de IA dependem de dados fiáveis e bem controlados.
Para as empresas que enfrentam pressões semelhantes, a principal conclusão é que os modelos híbridos podem apoiar as necessidades de conformidade quando a camada de controlo é unificada.
A preparação para a IA muitas vezes requer bases de dados mais fortes, e não uma reconstrução completa
Muitas empresas querem apoiar projetos de IA, mas não querem reformular toda a sua infraestrutura. O SQL Server 2025 da Microsoft adiciona recursos de banco de dados vetoriais que permitem que as equipes criem aplicativos baseados em IA sem trocar de plataforma. Algumas empresas combinaram o SQL Server com matrizes de armazenamento de alto desempenho para melhorar o rendimento e reduzir o tamanho dos conjuntos de dados relacionados à IA. As melhorias estão se tornando parte de um planejamento mais amplo de IA empresarial.
As equipes que trabalham com essas configurações dizem que a atração é a chance de executar cargas de trabalho iniciais de IA sem se comprometer com uma nova pilha. Eles também relatam que um desempenho mais previsível os ajuda a escalar quando as equipes começam a treinar ou testar novos modelos. A lição mais importante é que a preparação para a IA muitas vezes começa com a melhoria dos sistemas que já contêm dados de negócios, em vez de adotar uma plataforma separada.
Gerenciar Kubernetes junto com sistemas mais antigos introduz uma nova complexidade
Muitas empresas agora executam uma combinação de contêineres e máquinas virtuais. Manter ambos sincronizados pode sobrecarregar as equipes, especialmente quando as cargas de trabalho são executadas em mais de uma nuvem. Algumas empresas estão recorrendo a ferramentas unificadas de gerenciamento de dados que permitem que os ambientes Kubernetes fiquem lado a lado com aplicativos legados.
Um exemplo é o uso crescente do Portworx com o Azure Kubernetes Service e o Azure Red Hat OpenShift. Algumas equipes o usam para mover VMs para o Kubernetes por meio do KubeVirt, mantendo fluxos de trabalho familiares para automação. A abordagem visa reduzir o excesso de provisionamento e facilitar o planejamento da capacidade. Para outros, faz parte de um esforço mais amplo para preparar a sua infraestrutura para apoiar iniciativas empresariais de IA. Também oferece às empresas um caminho mais lento e seguro para a adoção de contêineres. A lição mais ampla é que as estratégias de contentores híbridos funcionam melhor quando respeitam as competências existentes, em vez de forçar mudanças drásticas.
Está surgindo um caminho mais claro para as empresas que planejam a modernização
Entre estes exemplos, destaca-se um tema comum: a maioria das empresas não está a tentar reconstruir tudo de uma vez. Querem planos de migração previsíveis, uma proteção de dados mais forte e formas práticas de apoiar os primeiros projetos de IA. As ferramentas e parcerias que agora se formam em torno do Azure sugerem que a modernização está cada vez menos relacionada com a substituição de sistemas e mais com a melhoria do que já existe.
As empresas que abordam a modernização em passos pequenos e constantes – mantendo em vista os custos, a segurança e as necessidades de dados – podem achar mais fácil avançar sem assumir riscos desnecessários.
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