Computación ¿Qué es la computación?
La computación es la capacidad de procesamiento que permite ejecutar aplicaciones, analizar datos, procesar instrucciones y admitir cargas de trabajo digitales. Incluye el hardware, el software, los procesadores, la memoria y los recursos de infraestructura que ayudan a los sistemas a realizar tareas en centros de datos, entornos de nube, ubicaciones en el extremo y cargas de trabajo de IA.
Tiempo de lectura: 13 minutos y 13 segundos | Actualizado: 27 de julio de 2026
Índice
Conclusiones principales sobre computación
- La computación se refiere a la capacidad de procesamiento que permite a los sistemas ejecutar aplicaciones, realizar cálculos, analizar datos y procesar cargas de trabajo.
- La computación puede ejecutarse en servidores, máquinas virtuales, contenedores, instancias de nube, dispositivos en el extremo, supercomputers y hardware especializado, como las GPU.
- Las organizaciones utilizan la computación para respaldar aplicaciones empresariales, análisis de datos, IA, aprendizaje automático, computación de alto rendimiento, computación en el extremo y equipos distribuidos.
- El entorno de computación adecuado depende del tamaño de la carga de trabajo, las necesidades de rendimiento, el modelo de costes, los requisitos de seguridad, la ubicación de los datos y los objetivos de escalabilidad.
¿Cuál es el significado de la computación en términos sencillos?
Para explicarlo de manera sencilla, la computación es la capacidad que utiliza un sistema para procesar información y realizar tareas. Cuando se abre una aplicación, una base de datos ejecuta una consulta, un modelo de IA realiza una predicción o un panel de control empresarial analiza datos, son los recursos de computación los que realizan el procesamiento en segundo plano.
La computación es una de las partes principales de la infraestructura de TI, junto con el almacenamiento y las redes. El almacenamiento almacena los datos. Las redes transportan los datos. La computación procesa los datos y ejecuta las aplicaciones que los utilizan.
¿Por qué es importante la computación?
La computación es importante porque casi todos los servicios digitales dependen de la capacidad de procesamiento. Las aplicaciones empresariales, las plataformas de análisis, los sitios web, las bases de datos, los modelos de IA, los dispositivos en el extremo y los servicios de nube necesitan recursos de computación para funcionar.
Para las empresas, el entorno de computación adecuado puede mejorar el rendimiento, reducir los retrasos, respaldar mejores decisiones y ayudar a los equipos a escalar las cargas de trabajo a medida que cambia la demanda. También proporciona a las organizaciones más flexibilidad para ejecutar aplicaciones en el lugar adecuado, ya sea en la nube, de forma local, en el extremo o en un entorno híbrido.
Sin suficiente capacidad de computación, las aplicaciones pueden ralentizarse, los análisis pueden tardar más, los modelos de IA pueden ser más difíciles de entrenar y los equipos pueden tener dificultades para respaldar nuevos servicios digitales.
¿Cómo funciona la computación?
La computación funciona utilizando procesadores, memoria, software y recursos de infraestructura para ejecutar instrucciones y procesar datos. Un procesador recibe instrucciones, realiza cálculos u operaciones lógicas y devuelve un resultado que una aplicación o sistema puede utilizar.
Por ejemplo, cuando un cliente comprueba el inventario en un sitio web, los recursos de computación ayudan a procesar la solicitud, consultar la base de datos, ejecutar la lógica de la aplicación y devolver el resultado. En una carga de trabajo de IA, los recursos de computación ayudan a procesar datos de entrenamiento, ejecutar algoritmos y generar predicciones o resultados.
La computación se puede entregar a través de servidores físicos, máquinas virtuales, contenedores, servicios de nube, sistemas de extremo o de clústeres de computación de alto rendimiento. El mejor enfoque depende de la carga de trabajo y del lugar donde deben procesarse los datos.
¿Cuáles son los principales tipos de computación?
La computación puede adoptar muchas formas dependiendo de dónde se ejecute y de las necesidades de la carga de trabajo.
Tipo de computación | Qué significa | Caso de uso habitual |
|---|---|---|
| Computación de servidor | Capacidad de procesamiento proporcionada por servidores físicos en un centro de datos o entorno de TI. | Aplicaciones empresariales, bases de datos, virtualización y sistemas empresariales centrales. |
| Computación en la nube | Calcula los recursos entregados a través de servicios de nube y, por lo general, escalados bajo demanda. | Alojamiento de aplicaciones, análisis, pruebas, desarrollo y cargas de trabajo variables. |
| Computación local | Infraestructura de computación propiedad de una organización o gestionada por ella en su propio centro de datos o instalaciones. | Datos confidenciales, cargas de trabajo predecibles, requisitos de cumplimiento y control directo de la infraestructura. |
| Computación en el extremo | Capacidad de procesamiento situada más cerca de dispositivos, usuarios, sensores o máquinas. | IoT industrial, análisis del sector minorista, dispositivos sanitarios, ciudades inteligentes y aplicaciones de baja latencia. |
| Computación híbrida | Computación distribuida entre entornos locales, de nube, nube privada y de extremo. | Organizaciones que necesitan flexibilidad, control de datos y portabilidad de las cargas de trabajo. |
| Computación de contenedores | Computación utilizada para ejecutar aplicaciones contenedorizadas y microservicios. | Aplicaciones nativas de la nube, DevOps e implementación más rápida de software. |
| Computación de IA y GPU | Computación acelerada mediante GPU u otro hardware especializado. | Entrenamiento de IA, inferencia de IA, aprendizaje automático, visión artificial y aprendizaje profundo. |
| Computación de alto rendimiento | Computación a gran escala diseñada para generación de modelos, simulación e investigación complejos. | Investigación científica, ingeniería, generación de modelos meteorológicos, investigación de IA y generación de modelos financieros. |
¿En qué se diferencia la computación del almacenamiento y de la conectividad de red?
La computación, el almacenamiento y la conectividad de red trabajan de manera combinada, pero cada uno tiene un rol diferente. La computación es la parte que hace el trabajo. El almacenamiento almacena la información. Las redes conectan los sistemas para que la información pueda moverse hacia donde debe ir.
Capa de infraestructura | Qué hace | Ejemplo |
|---|---|---|
| Computación | Procesa datos, ejecuta aplicaciones e instrucciones. | Un servidor ejecuta una aplicación o analiza un conjunto de datos. |
| Almacenamiento | Guarda y recupera datos, archivos, aplicaciones e información del sistema. | Un sistema de almacenamiento mantiene los registros de los clientes o los archivos de imagen. |
| Conectividad de red | Conecta sistemas y transporta los datos entre usuarios, aplicaciones, dispositivos y entornos. | Una red transporta datos entre un dispositivo en el extremo y un centro de datos. |
Computación en la nube frente a computación local
La computación en la nube y la computación local proporcionan capacidad de procesamiento, pero difieren en la propiedad, el modelo de costes, el control y la escalabilidad. Muchas organizaciones utilizan un enfoque híbrido para equilibrar la flexibilidad, el control, el rendimiento y la gobernanza.
Ámbito | Computación en la nube | Computación local |
|---|---|---|
| Propiedad | Suministrada por un proveedor de nube. | En propiedad o gestionada por la organización. |
| Modelo de costes | A menudo, pago por consumo o por suscripción. | A menudo implica un coste inicial de infraestructura, además de costes operativos continuos |
| Escalabilidad | Puede escalar o reducir rápidamente los recursos. | Requiere planificación de la capacidad y disponibilidad de hardware. |
| Control | Menos control directo sobre la infraestructura física. | Más control directo sobre los sistemas, los datos y las políticas. |
| Ubicación de los datos | Los datos pueden procesarse en regiones de la nube. | Los datos pueden permanecer en el propio entorno de una organización. |
| Mejor opción | Cargas de trabajo variables, experimentación rápida, equipos remotos y demanda elástica. | Datos confidenciales, cargas de trabajo predecibles, requisitos de cumplimiento y procesamiento local de baja latencia. |
¿De qué manera la computación respalda la computación en el extremo y el IoT?
La computación apoya la computación en el extremo procesando los datos más cerca del lugar donde se crean. En lugar de enviar cada dato a una nube o a un centro de datos central, la computación en el extremo puede analizar información cerca de dispositivos, sensores, máquinas, cámaras o usuarios.
Esto resulta útil para entornos empresariales que necesitan tiempos de respuesta rápidos, toma de decisiones local o tráfico de red reducido. Por ejemplo, una fábrica puede utilizar computación en el extremo para supervisar equipos, detectar defectos, respaldar el uso de la robótica o analizar datos de IoT industrial casi en tiempo real.
La computación en el extremo también puede prestar su apoyo a establecimientos minoristas, hospitales, ciudades inteligentes, centrales energéticas y sistemas de transporte. En estos entornos, la computación local puede mejorar la latencia, reducir las necesidades de ancho de banda y ayudar a mantener los datos confidenciales más cerca de su origen.
¿De qué manera la computación respalda la IA y el aprendizaje automático?
La computación es esencial para la IA y el aprendizaje automático porque los modelos de IA necesitan capacidad de procesamiento para entrenar, ajustar y ejecutar. Cuanto mayor sea el conjunto de datos o el modelo, más poder de computación suele ser necesario.
Durante el entrenamiento, los recursos de computación procesan grandes cantidades de datos para que un modelo pueda aprender patrones. Durante la inferencia, los recursos de computación ejecutan el modelo entrenado con nuevos datos para generar una respuesta, predicción, clasificación, recomendación o acción automatizada.
Las cargas de trabajo de IA suelen utilizar GPU u otros aceleradores porque pueden procesar muchos cálculos al mismo tiempo. Esto hace que la computación acelerada resulte fundamental para el aprendizaje profundo, la IA generativa, la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de datos a gran escala.
¿Qué son los contenedores y las máquinas virtuales en la computación?
Los contenedores y las máquinas virtuales son dos formas habituales de ejecutar aplicaciones con recursos de computación. Ambas son importantes y muchas organizaciones las utilizan en función de la aplicación, las necesidades de seguridad, el modelo de operaciones y la estrategia de modernización.
Ámbito | Contenedores | Máquinas virtuales |
|---|---|---|
| Objetivo principal | Empaquetar y ejecutar aplicaciones de manera uniforme. | Crear sistemas virtuales aislados en hardware compartido. |
| Uso de recursos | Normalmente menor al compartir el sistema operativo del host. | Por lo general, es mayor porque cada máquina virtual incluye su propio sistema operativo. |
| Velocidad de arranque | A menudo mayor. | A menudo, más lentas que los contenedores. |
| Portabilidad | Encaje perfecto con flujos de trabajo nativos de la nube y de DevOps. | Encaje perfecto con el aislamiento de aplicaciones tradicionales y la consolidación de infraestructura. |
| Escalabilidad | A menudo, es más fácil de escalar con herramientas de organización. | Puede escalar bien, pero puede requerir más recursos y gestión. |
¿Cómo eligen las organizaciones la infraestructura de computación?
Las organizaciones deberían elegir la infraestructura de computación en función de la carga de trabajo, los requisitos de datos, las necesidades de rendimiento, el modelo de costes y el entorno operativo.
Una organización que ejecuta análisis, aplicaciones nativas de la nube o cargas de trabajo distribuidas puede necesitar servicios flexibles de computación gestionados o en la nube. Una empresa con datos confidenciales, cargas de trabajo predecibles o estrictos requisitos de cumplimiento puede preferir la computación local, en la nube privada o híbrida. Los equipos que ejecutan entrenamiento de IA, procesamiento de datos intensivo o investigación científica pueden necesitar servidores de GPU, servidores de alto rendimiento o sistemas de computación de alto rendimiento.
Para los centros de datos pequeños, la infraestructura hiperconvergente también puede resultar útil porque combina computación, almacenamiento y virtualización en un entorno integrado más sencillo.
- El tipo de carga de trabajo, como aplicaciones empresariales, análisis, IA, contenedores, extremo o HPC.
- La capacidad de procesamiento, memoria, almacenamiento y rendimiento de red necesarios.
- La confidencialidad y ubicación de los datos.
- El patrón de uso esperado, incluida la demanda constante, los picos estacionales o el crecimiento impredecible.
- La capacidad del equipo para gestionar las operaciones de infraestructura, automatización, seguridad y ciclo de vida.
¿Cuáles son las ventajas de la computación?
La computación proporciona a las organizaciones la capacidad de procesamiento que necesitan para ejecutar servicios digitales, analizar datos y admitir cargas de trabajo modernas.
La mayor ventaja es que la computación ayuda a las organizaciones a convertir los datos y el software en acciones. Proporciona a las aplicaciones y equipos los recursos que necesitan para funcionar, responder y crecer.
- Rendimiento de aplicaciones y procesamiento de datos más rápidos.
- Mejor soporte para análisis, IA, aprendizaje automático y automatización.
- Mayor flexibilidad para ejecutar cargas de trabajo en entornos de nube, locales, en el extremo o híbridos.
- Escalabilidad para respaldar la cambiante demanda empresarial.
- Capacidad mejorada para modernizar aplicaciones e infraestructura.
¿Cuáles son los desafíos de la computación?
La computación puede ser un desafío cuando las cargas de trabajo crecen, aumenta la distribución de los entornos o los equipos necesitan equilibrar costes, rendimiento y seguridad.
Estos desafíos son el motivo por el que las organizaciones necesitan una estrategia de computación que incluya la asignación de las cargas de trabajo, la planificación del rendimiento, la automatización, la seguridad y la gestión del ciclo de vida.
- Elegir el modelo de computación adecuado para cada carga de trabajo.
- Gestionar costes en entornos de nube, locales e híbridos.
- Escalar recursos sin sobreaprovisionamiento.
- Proteger entornos de computación distribuidos.
- Respaldar cargas de trabajo modernas como IA, contenedores, extremo y computación de alto rendimiento.
Cómo respalda HPE la computación
HPE respalda la computación con servidores, software, servicios y soluciones de nube híbrida que ayudan a las organizaciones a ejecutar cargas de trabajo en centros de datos, entornos de nube y ubicaciones en el extremo.
HPE ProLiant Compute admite una amplia gama de cargas de trabajo empresariales, desde aplicaciones empresariales esenciales hasta análisis de datos, virtualización, contenedores e IA. HPE Compute Ops Management ayuda a los equipos a supervisar y gestionar entornos de computación distribuidos con mayor visibilidad y control. GreenLake puede admitir modelos de consumo de nube para organizaciones que desean flexibilidad en entornos híbridos.
HPE también cubre las necesidades de computación especializadas. HPE Private Cloud AI ayuda a las organizaciones a ejecutar cargas de trabajo de IA en un entorno de nube privada. HPE Cray Supercomputing respalda la computación de alto rendimiento, la generación de modelos a gran escala, la simulación y la investigación. Las soluciones en el extremo de HPE pueden ayudar a procesar datos más cerca de dispositivos, máquinas y usuarios.
Con HPE, las organizaciones pueden crear entornos de computación que respalden el rendimiento, la escalabilidad, la seguridad, la automatización y la flexibilidad de las cargas de trabajo del extremo a la nube.
Preguntas frecuentes sobre computación
¿Cuál es la diferencia entre computación y procesamiento?
La computación es la capacidad general que utiliza un sistema para ejecutar aplicaciones, asignar recursos y realizar tareas. El procesamiento es la acción de ejecutar instrucciones o transformar datos. Explicado de manera sencilla, el procesamiento es una actividad dentro de la computación, mientras que la computación incluye el hardware, el software y los recursos de infraestructura que hacen posible el procesamiento.
¿Cómo deberían comparar las organizaciones los costes de computación en la nube y de computación local?
Las organizaciones deberían comparar los costes de computación en la nube y de computación local analizando los patrones de uso, las necesidades de infraestructura, los costes de transferencia de datos, las licencias, el soporte, la energía, el personal y los requisitos de escalabilidad. La computación en la nube puede ofrecer flexibilidad, mientras que la computación local puede proporcionar un mayor control para las cargas de trabajo predecibles, los datos confidenciales y la planificación de la infraestructura a largo plazo.
¿Qué deberían buscar los equipos de IoT industrial en una plataforma de computación en el extremo?
Los equipos de IoT industrial deberían buscar plataformas de computación en el extremo que apoyen el procesamiento de baja latencia, una seguridad sólida, la administración remota, la conectividad fiable y la integración con sensores, máquinas y herramientas de análisis. La plataforma debería procesar datos cerca de las operaciones mientras se conecta a la nube o a los sistemas del centro de datos cuando sea necesario.
¿Qué deberían buscar las organizaciones en la computación GPU para el entrenamiento de IA?
Las organizaciones deberían valorar la computación GPU para el entrenamiento de IA en función del tamaño del modelo, el volumen de datos, el rendimiento de la GPU, la memoria, la velocidad de almacenamiento, las redes, la escalabilidad, la seguridad y las herramientas de gestión. El entorno adecuado debería respaldar el entrenamiento, el ajuste y la inferencia sin crear costes innecesarios ni complejidad operativa.
¿Qué son los servicios de computación gestionados para equipos distribuidos?
Los servicios de computación gestionados ayudan a los equipos a ejecutar, supervisar y escalar recursos de computación sin necesidad de administrar cada parte de la infraestructura. Para los equipos distribuidos, la computación gestionada puede mejorar la coherencia, reducir la carga operativa, apoyar el desarrollo remoto y ayudar a que las aplicaciones se ejecuten en entornos de centros de datos, de nube y el extremo.
¿Dónde pueden las organizaciones comprar servidores para cargas de trabajo pesadas de procesamiento de datos?
Las organizaciones pueden comprar servidores para cargas de trabajo de procesamiento de datos pesadas de proveedores de servidores empresariales, partners de infraestructura o proveedores de nube. Los compradores deberían comparar el rendimiento de los procesadores, la compatibilidad de la GPU, la capacidad de memoria, la velocidad del almacenamiento, la conectividad de red, las herramientas de gestión, las características de seguridad, los servicios de soporte y la escalabilidad antes de elegir una plataforma.