RealCloud lista 3 tendências em cloud para 2024
Segurança em tempo real, IaC e machine learning estão entre as soluções que Silvio Pereira sugere que as empresas fiquem de olho.
A RealCloud, fornecedora líder de soluções tecnológicas inovadoras para o mercado latino-americano, traz a lista de soluções que devem estar na mira das empresas em 2024. Silvio Pereira, CEO da RealCloud, selecionou três tecnologias que serão protagonistas no próximo ano.
Veja a seguir:
Segurança na nuvem em tempo real
À medida que as empresas viram a necessidade de se precaver de ameaças externas, a cibersegurança se tornou imperativa para os negócios. “No próximo ano, soluções de segurança em tempo real estarão no radar de diversos segmentos, podendo detectar e defender sistemas automaticamente, no momento em que o ataque for executado”, afirma Pereira. Abordagens proativas na detecção de ameaças estarão em alta, com o desenvolvimento de sistemas de segurança na nuvem capazes de prever possíveis vulnerabilidades e ataques, permitindo ações corretivas antes que ocorram danos.
IaC (Infraestrutura como Código)
A tendência de tratar a infraestrutura como código continua a ganhar destaque, permitindo a configuração e gerenciamento automatizados de recursos de TI. Isso resulta em maior flexibilidade, escalabilidade, consistência e governança na gestão de infraestrutura. A integração de práticas de segurança desde a fase inicial do desenvolvimento, combinando IaC e práticas DevOps, torna-se essencial para garantir a segurança contínua da infraestrutura.
IA Generativa e algoritmos que aprendem sozinhos com Machine Learning
A aplicação generalizada de Inteligência Artificial Generativa, na maioria das vezes, é baseada em algoritmos que aprendem e se automelhoram, com técnica chamada de machine learning. Isso está impulsionando a automação inteligente em diversos setores. Empresas estão adotando sistemas cada vez mais sofisticados para otimizar processos, desde a logística até a tomada de decisões estratégicas. “A preocupação com a privacidade dos dados impulsiona o crescimento do aprendizado, permitindo que modelos de machine learning sejam treinados em múltiplos dispositivos sem a necessidade de compartilhar dados sensíveis”, finaliza.
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