Top 13 Herramientas de automatización de centros de datos y casos de estudio

Las herramientas de automatización de centros de datos pueden ayudar a mantener datos de alta calidad, tomar decisiones informadas basadas en datos y agilizar la automatización de los procesos del centro de datos. Hemos seleccionado 10 herramientas de automatización de centros de datos en función de las características de las herramientas, su presencia en el mercado y el mejor caso de uso. Siga los enlaces para descubrir los estudios de caso y los beneficios de estas herramientas:

Nuestro objetivo es informar a los profesionales de TI sobre las principales herramientas de automatización de centros de datos, sus características y casos de estudio reales para ayudarles a tomar decisiones sobre herramientas de automatización de centros de datos.

Comparación de las 13 principales herramientas de automatización de centros de datos

* Ordenados con los patrocinadores en la parte superior y el resto ordenados según la puntuación media. Las puntuaciones se basan en reseñas de usuarios B2B.

RunMyJobs

RunMyJobs by Redwood se puede utilizar para la automatización de procesos empresariales, automatización DevOps, gestión de almacenes de datos, gestión de seguridad y más. RunMyJobs es una solución SaaS que permite la transparencia y el cumplimiento en toda la empresa al simplificar los procesos de flujo de trabajo entre departamentos. Al ser entregado como SaaS, los usuarios tampoco tienen que preocuparse por actualizar o acceder a la última versión del software.

Ejemplo real

ALSO eligió Redwood como solución para mejorar la velocidad de procesamiento de pedidos de clientes. Al implementar la solución RunMyJobs de Redwood en una semana, ALSO integró con éxito su aplicación de almacén con sus operaciones SAP, lo que les permitió gestionar rápidamente los pedidos entrantes.

Gracias a la automatización de Redwood, ALSO pudo crear procesos de automatización una vez y utilizarlos repetidamente. Esto resultó en una reducción significativa de sus 46.000 definiciones de trabajos SAP a 570 scripts de Redwood, incluyendo 140 conjuntos de trabajos y 300 trabajos independientes. Anteriormente, necesitaban un equipo de seis administradores especializados en SAP Basis para gestionar estos procesos. Sin embargo, con la implementación de Redwood, ahora necesitan un solo administrador, lo que permite al equipo destinar sus esfuerzos a otras tareas importantes.

Los servicios de Redwood son utilizados por organizaciones como Arthex, Avaya, Epson y AMD. Puede consultar sus ofertas en el siguiente vídeo:

Stonebranch UAC

Stonebranch La gestión de cargas de trabajo masivas en diferentes entornos puede ser un desafío para las herramientas tradicionales de automatización de centros de datos. Las herramientas de centro de datos más antiguas pueden tener menos capacidad operativa que las modernas y pueden causar problemas de integración de bases de datos.

Las herramientas modernas de automatización de cargas de trabajo (WLA) y los programadores de trabajos empresariales pueden procesar muchas operaciones comerciales en múltiples plataformas, maximizar los ahorros y aumentar el rendimiento y la escalabilidad. Stonebranch admite tanto instalaciones locales como modelos de implementación SaaS/nube. Los usuarios de Stonebranch pueden acceder a integraciones preempaquetadas impulsadas por la comunidad.

Ejemplo real

Por ejemplo, ITERGO, una empresa de servicios de TI del grupo asegurador ERGO, necesitaba una alternativa a sus herramientas WLA tradicionales para gestionar su centro de datos masivo con aproximadamente 15 millones de transacciones por día y deseaba fiabilidad en las transacciones de datos.¹

Stonebranch les ofreció una plataforma unificada, Universal Automation Center, que conectó su Tivoli Workload Automation Scheduler, otros programadores y sus bases de datos en la nube con 38.000 usuarios.

La plataforma ofreció las siguientes características:

• Un controlador universal para gestionar todas las plataformas en el centro de datos.
• Un agente universal ejecuta procesos de forma remota en varios software.
• Un movedor de datos universal automatiza el pipeline de datos de manera confiable y segura en todos sus servidores.
• Una puerta de enlace de movedor de datos universal para la transferencia segura de datos a empresas terceras desde el centro de datos.

ActiveBatch

Uno de los aspectos más importantes de un centro de datos que funcione bien es la entrega oportuna de datos a los departamentos o clientes. Sin embargo, las operaciones en centros de datos en la nube y de máquinas virtuales pueden plantear problemas de seguridad, ya que la integración de sistemas puede proporcionar acceso a un grupo de personal que no está autorizado a acceder a ellos.

ActiveBatch integra centros de datos locales, en la nube y entornos híbridos en una única interfaz para soportar de forma segura la gestión de cargas de trabajo en los centros de datos. ActiveBatch también se integra con sistemas heredados como OpenVMS.

La herramienta admite desencadenantes basados en eventos, lo que permite que las tareas se inicien en función de eventos específicos como modificaciones de archivos, recepción de correos electrónicos o alertas del sistema. Esta capacidad reduce la intervención manual y garantiza la ejecución oportuna de los procesos.

Ejemplo real

Por ejemplo, Vero Skatt, una agencia tributaria finlandesa, utilizó ActiveBatch para conectar seis entornos en una interfaz central.² Utilizaron la función de permisos de usuario de ActiveBatch para abordar las preocupaciones de seguridad y controlar el acceso de usuarios/grupos a bases de datos o aplicaciones específicas. Ampliaron el cumplimiento de los requisitos de auditoría interna y externa, al tiempo que redujeron significativamente la escritura manual de scripts y la resolución de problemas.

Las operaciones de Vero Skatt se beneficiaron adicionalmente de ActiveBatch. En comparación con las herramientas de automatización tradicionales como el Programador de tareas de Windows, ActiveBatch tiene una interfaz de bajo código con un diseñador de flujo de trabajo de arrastrar y soltar y múltiples vistas de flujo de trabajo. La interfaz fácil de usar de ActiveBatch permitió a su equipo de TI desarrollar tareas de automatización diversas y complejas que habrían sido difíciles de lograr con herramientas tradicionales.

JAMS Scheduler

La administración del centro de datos es fundamental para que sus servidores comuniquen datos en toda su empresa. Sin embargo, desconectar los centros de datos con PowerShell y otro software puede consumir mucho tiempo y ser abrumador para su equipo de TI.

El programador JAMS de Fortra está construido sobre el framework .NET y puede ayudar a su equipo de TI con scripts de PowerShell. Además, JAMS permite a los equipos de TI comprender los flujos de trabajo entre sus servidores, realizar ediciones rápidas y aumentar su eficiencia, a diferencia de las herramientas de automatización anticuadas. El Diagrama de Trabajo Relacional de JAMS proporciona una representación gráfica de los trabajos que se ejecutan en los servidores, incluyendo sus relaciones, desencadenantes, dependencias y más.

Ejemplo real

Por ejemplo, Jupiter, una firma de gestión de fondos, dedicaba mucho tiempo a monitorear sus procesos, seguridad y cumplimiento. La encriptación en tiempo de ejecución de JAMS, la prueba de cumplimiento y varias otras características permitieron que sus procesos generaran aproximadamente 36.000 desde 1000 procesos FTP y ETL en cientos de servidores.³

BMC Control-M

Una operación empresarial sin fisuras requiere una orquestación de procesos eficaz de sus aplicaciones y flujo de datos dentro de su centro de datos. A medida que su empresa crece, gestionar esta organización puede volverse cada vez más complejo para su equipo de TI, especialmente cuando se trata de mantenerse al día con herramientas manuales o tradicionales.

Control-M, desarrollado por BMC Software, es una herramienta de automatización de flujos de trabajo y programación de trabajos diseñada para simplificar y gestionar el procesamiento por lotes complejo en diversos entornos. En el contexto de la automatización de centros de datos, Control-M proporciona una plataforma centralizada para orquestar flujos de trabajo, garantizando que las tareas se completen en la secuencia correcta, en los momentos adecuados y con una mínima intervención manual. Este enfoque ayuda a los centros de datos a mantener operaciones fiables mientras manejan grandes volúmenes de tareas interdependientes de manera eficiente.

Ejemplo de la vida real

A medida que KoçSistem se convirtió en una de las mayores empresas tecnológicas de Turquía, su equipo de infraestructura comenzó a sufrir debido a la falta de empleados y al exceso de servidores. Tenían dificultades para inicializar sus servidores para cumplir con los altos estándares de cumplimiento y gestionar los parches de servidores que causaban vulnerabilidades en los servidores.

A diferencia de las herramientas tradicionales, la moderna herramienta WLA Control-M proporcionó gestión de parches y cumplimiento. La gestión de parches les ayudó en su pipeline CI/CD al reducir el tiempo dedicado a las operaciones DevOps del servidor, como la descarga, el análisis, la prueba y la reparación de parches de diferentes proveedores. La gestión de cumplimiento ayudó a KoçSistem a utilizar mejor sus recursos y logró aproximadamente un 100 % de tasa de cumplimiento de parches.⁴

IBM WLA

En las herramientas de automatización tradicionales, el software o la IA pueden ocasionalmente hacer estimaciones inexactas sobre su capacidad de servidor y procesamiento, lo que resulta en estimaciones inexactas de la finalización de tareas. Esto puede dar lugar a malas decisiones de programación que pueden causar retrasos e ineficiencias en el flujo de trabajo del centro de datos.

Las soluciones WLA de IBM contienen un asesor de datos que reduce la posibilidad de que el ordenador haga estimaciones inexactas. El Asesor de Datos (AIDA) puede detectar anomalías en la carga de trabajo general o en trabajos específicos. Por lo tanto, puede permitir a su equipo de TI conocer con precisión el tiempo de finalización de la tarea e informar de las inexactitudes.

Además, puede utilizar datos de big data y métodos de aprendizaje automático y análisis de datos para comparar sus estimaciones del tiempo de finalización de tareas en servidores externos e internos para guiar a su equipo de TI sobre la eficiencia de su centro de datos. Además, su interfaz de usuario (IU) puede ofrecer información valiosa sobre la eficiencia del centro de datos, ya que puede registrar, rastrear y analizar datos históricos de trabajos y estaciones de trabajo.

Ejemplo real

Los esfuerzos de automatización de centros de datos de IBM incluyen su colaboración con el Centro de Datos de Montpellier en Francia. Para reducir el impacto ambiental manteniendo la calidad del servicio, el centro utilizó IBM Turbonomic e IBM Instana. Estas herramientas analizaron el uso de energía impulsado por las aplicaciones y proporcionaron recomendaciones de optimización. Esta automatización mejoró la eficiencia operativa y avanzó en los objetivos de sostenibilidad del centro. ⁵

OpCon

La función de la herramienta WLA OpCon, OpCon deploy, permite a los equipos de TI actualizar sus servidores mientras los procesos empresariales están en curso. En los métodos tradicionales, esto implicaría que algunos servidores deban apagarse y las operaciones empresariales deban detenerse mientras se procesa la actualización.

OpCon ofrece un motor de informes dentro de Solution Manager que genera todos los informes heredados del administrador empresarial (por ejemplo, informes BIRT). La herramienta WLA OpCon puede ser importante en su caja de herramientas DevOps para una gestión eficiente del servidor.

Ejemplo real

Open Technology Solutions (OTS), una organización de servicios de cooperativas de crédito, estaba experimentando errores en sus servidores centrales con su antigua herramienta de automatización. El uso de las herramientas WLA OpCon en sus servidores casi eliminó el tiempo de inactividad del sistema.⁶

Tidal Workload Automation

Debido a las ineficiencias en la programación y la gestión de CPU en los centros de datos, los servidores pueden fallar ocasionalmente durante el procesamiento y la distribución de datos y causar retrasos. Las innovadoras herramientas WLA pueden detectar sobrecargas en los servidores y fallos de CPU y pueden dirigir las tareas a entornos basados en la nube y de máquinas virtuales para garantizar que se cumpla su acuerdo de nivel de servicio (SLA).

Ejemplo real

Por ejemplo, una compañía de planes de seguros que tenía problemas para procesar los picos en las actividades diarias (aproximadamente de 25.000 a 100.000 trabajos por día) y se producían más errores a medida que crecía el volumen de negocio y reclamaciones. Además, la empresa tenía que presentar los planes de seguros al día siguiente a las 9:00 al gobierno para evitar sanciones financieras.

La automatización WLA de Tidal cumplió con los requisitos de la empresa y le permitió manejar picos que van desde 6.000 hasta 100.000 solicitudes. Además, desde que implementó Tidal en 2007, la empresa no ha incumplido ningún SLA.⁷

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AWS Batch

AWS Batch es un servicio completamente gestionado por Amazon Web Services que permite a desarrolladores, científicos e ingenieros ejecutar de manera eficiente cargas de trabajo de computación por lotes a cualquier escala. Automatiza el aprovisionamiento y la gestión de la infraestructura necesaria, permitiendo a los usuarios centrarse en analizar resultados y resolver problemas sin la sobrecarga de gestionar software de computación por lotes o clústeres de servidores. AWS Batch se integra con otros servicios de AWS, proporcionando una solución robusta y escalable para necesidades de procesamiento por lotes en diversas industrias.

Ejemplo real

El diseñador global de chips Arm Limited migró sus complejas cargas de trabajo de ingeniería EDA desde centros de datos locales a AWS para respaldar un rápido crecimiento y escalado. La migración a la nube optimizó los costes de cómputo, mejoró la eficiencia de la ingeniería y aceleró el tiempo de comercialización. Hoy en día, Arm incluso aprovecha instancias de AWS impulsadas por su propia arquitectura para diseñar y verificar futuros chips. ⁸

AutoSys

AutoSys optimiza la automatización del centro de datos mediante la programación, gestión y monitoreo de tareas en múltiples plataformas como Linux, Windows y UNIX. Sus capacidades basadas en eventos desencadenan tareas según condiciones específicas, lo que garantiza una ejecución eficiente del flujo de trabajo. Con seguimiento en tiempo real, alertas y gestión de dependencias, AutoSys reduce la intervención manual, mejora la fiabilidad y optimiza las complejas operaciones del centro de datos.

Ejemplo real

Hanwha Life Insurance Co Ltd es un proveedor global de seguros de vida con su sede principal ubicada en Corea del Sur. Reconociendo la necesidad de mejorar la eficiencia de TI y reducir la carga de las tareas de gestión de TI, Hanwha Life buscó optimizar la programación de trabajos mediante una mayor automatización. Hanwha Life implementó AutoSys Workload Automation.

Las soluciones se utilizan actualmente para programar tareas tanto en entornos mainframe como UNIX, específicamente en lo que respecta a los sistemas contables y el almacén de datos de la empresa, gestionando aproximadamente 8.000 trabajos en total. El equipo de TI de Hanwha utiliza consolas online intuitivas, que les permiten categorizar los trabajos por carga de trabajo y servidor, así como modificar convenientemente las configuraciones de trabajos por lotes.

Centros de datos virtuales (VDC)

Las herramientas de centro de datos virtual permiten a las organizaciones abstraer el hardware físico en grupos definidos por software de recursos de cómputo, almacenamiento y redes. A diferencia de las plataformas de orquestación de servicios, estas herramientas proporcionan una automatización completa de la infraestructura en la nube a través de una interfaz de gestión unificada.

1. IONOS

IONOS Cloud ofrece el Diseñador de Centros de Datos (DCD) para organizaciones que necesitan un enfoque visual para la gestión de la infraestructura junto con marcos de cumplimiento estrictos. Algunas de las características clave de IONOS incluyen:

• Diseñador visual de centros de datos: Una interfaz gráfica de usuario (GUI) que permite a los arquitectos de TI aprovisionar y configurar servidores, almacenamiento y firewalls mediante un sistema de arrastrar y soltar.
• Soberanía de datos europea: Cumple con el RGPD y las iniciativas europeas de nube (como GAIA-X), garantizando el aislamiento de las leyes de acceso a datos fuera de la UE.
• Escalado en vivo: Permite ajustes en tiempo real de CPU, RAM y asignación de almacenamiento sin necesidad de reiniciar el sistema.

Ejemplo real de Ionos

Architrave es una plataforma líder europea de activos PropTech que gestiona más de 60 mil millones de euros en datos inmobiliarios. IONOS Cloud proporcionó al equipo de TI de Architrave la plataforma Data Center Designer para mapear, modificar y cablear visualmente topologías de red complejas de múltiples servidores bajo demanda.

La plataforma proporcionó las siguientes características:

• Un lienzo autodocumentado para reconfigurar visualmente el enrutamiento de red sin errores de escritura en CLI.
• Aprovisionamiento visual instantáneo de infraestructura para activar recursos adicionales con un solo clic.
• Implementación soberana de múltiples servidores que aísla completamente los registros de propiedad del cliente en un entorno compatible con el RGPD.⁹

2. Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Nutanix Cloud Clusters proporciona software de infraestructura hiperconvergente (HCI) que unifica los centros de datos virtuales de nube privada y pública en una única interfaz operativa.

• Portabilidad híbrida multinube: Mueve máquinas virtuales y cargas de trabajo pesadas entre centros de datos locales y nubes públicas (como AWS o Azure) sin modificación.
• Ciclo de vida de infraestructura con un solo clic: Automatiza operaciones como el escalado de almacenamiento, la implementación de clústeres y la aplicación de parches de firmware.
• Resiliencia excepcional: Cuenta con replicación de datos integrada y automatización de almacenamiento autorreparable que detecta y corrige errores de hardware de forma transparente.

Ejemplo real de Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Forestry and Land Scotland, una agencia del gobierno escocés que gestiona más de 1.5 millones de acres de bosque nacional, utilizó NC2 en Microsoft Azure para extender su plataforma Nutanix local de alrededor de 300 máquinas virtuales a la nube pública bajo un mandato de prioridad a la nube. La migración proporcionó:

• Migración sin refactorización a Azure, reutilizando licencias y habilidades existentes
• Escalabilidad bajo demanda para necesidades de capacidad impredecibles.¹⁰

3. VMware Cloud Director

VMware Cloud Director es una plataforma de automatización de nivel empresarial para gestionar recursos de centros de datos virtuales multiinquilino en entornos de hardware distribuidos con características como:

• Agrupación de recursos multiinquilino: Aísla los grupos de cómputo, red y almacenamiento para diferentes unidades de negocio o clientes dentro de la misma infraestructura física.
• Amplio ecosistema de API REST: Permite la automatización completa del aprovisionamiento de centros de datos utilizando herramientas populares de Infraestructura como Código (IaC) como Terraform.
• Redes integradas: Aprovecha VMware NSX para automatizar instantáneamente configuraciones de red complejas, microsegmentación y firewalls.

Ejemplo real de VMware Cloud Director

Expedient, un proveedor de servicios de infraestructura y nube de EE. UU., utilizó VMware Cloud Director junto con VMware Cloud Foundation, NSX y vSAN para ofrecer un modelo operativo de nube de pila completa multiinquilino a sus clientes finales. El cambio produjo:

• 30 % de ganancia en eficiencia operativa
• 18 % menores costes de infraestructura.¹¹

Automatización de almacenes de datos

Si bien la automatización del centro de datos optimiza la infraestructura y las operaciones del servidor, las empresas también deben asegurarse de que sus pipelines de datos, procesos ETL y almacenes de datos estén automatizados para un análisis y generación de informes sin problemas. Las herramientas de automatización de almacenes de datos ayudan a reducir el tiempo de desarrollo, agilizar las actualizaciones de bases de datos y mejorar la precisión de los datos.

Muchas de las herramientas de automatización de cargas de trabajo (WLA) mencionadas anteriormente ofrecen capacidades de automatización de almacenes de datos. Sin embargo, también existen soluciones DWA dedicadas específicamente diseñadas para optimizar los procesos de almacenamiento de datos.

• Integraciones perfectas: Las herramientas DWA deben admitir conectores prediseñados, APIs e integración en tiempo real para ingerir fácilmente datos de bases de datos (SQL, Oracle), sistemas operativos (CRM, ERP) y aplicaciones de terceros, al tiempo que garantizan un flujo de datos fluido hacia las plataformas de BI y análisis.
• Automatización de bajo código: Un diseñador de flujo de trabajo de arrastrar y soltar, plantillas de automatización prediseñadas y automatización basada en metadatos reducen los esfuerzos de codificación manual, lo que permite una gestión de pipelines de datos más rápida y eficiente.
• Automatización de pruebas ETL: Automatiza la validación de la extracción, transformación y cambios de esquema de datos garantizando la precisión, el cumplimiento de las reglas de negocio y la coherencia entre los datos de origen y los transformados, reduciendo los errores en el análisis y la generación de informes.

Automatización de almacenes de datos (DWA) frente a automatización de centros de datos (DCA)

Aquí se muestra en qué se diferencian estas dos tecnologías:

• Enfoque:
  • DWA se centra en automatizar el diseño, la implementación, el funcionamiento y el mantenimiento de un almacén de datos.
  • DCA cubre la infraestructura de TI más amplia dentro de un centro de datos, automatizando las configuraciones de hardware, software y redes.
• Tareas a automatizar:
  • Para DWA: Procesos de ingesta de datos y ETL (Extracción, Transformación, Carga), creación y actualización de esquemas, modelado y optimización de datos, ajuste de rendimiento, gestión de metadatos, pruebas y validación de pipelines de datos
  • Para DCA: Aprovisionamiento y orquestación de servidores, gestión de almacenamiento y redes, cumplimiento de seguridad y monitoreo, recuperación ante desastres y automatización de copias de seguridad, gestión de energía y optimización de recursos.

Orquestación del centro de datos

La orquestación del centro de datos es la gestión coordinada de tareas de TI interdependientes en servidores, almacenamiento, redes y aplicaciones para garantizar que los procesos se ejecuten en la secuencia correcta y a tiempo. A diferencia de la automatización, que ejecuta tareas o scripts individuales, la orquestación se centra en el flujo de trabajo de extremo a extremo, conectando múltiples tareas automatizadas en un proceso fluido y fiable.

Orquestación del centro de datos frente a automatización del centro de datos

• Automatización: Realiza tareas individuales de forma automática (por ejemplo, ejecutar un script, hacer una copia de seguridad de un servidor).
• Orquestación: Coordina múltiples tareas automatizadas en todos los sistemas para lograr un flujo de trabajo empresarial o de TI completo de manera eficiente.

Cita esta investigación

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@misc{dilmegani2026,
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Enlaces de referencia

1.

ITERGO Cuts Costs & Boosts Efficiency

2.

How Finland’s Tax Administration Transformed Workflow Creation With ActiveBatch

3.

Job Scheduling Use Cases, Solutions & Applications | JAMS

4.

KoçSistem | BMC Helix

5.

Montpellier DC | IBM

6.

Open Technology Solutions Case Study

7.

Automating Mission-critical Claims Processing Fulfills Compliance SLAs

8.

Arm Scales Performance for Chip Design Using Amazon FSx for NetApp ONTAP

9.

https://ce1.uicdn.net/shopsfar/pdf/ionos-success-story-architrave-en.pdf

10.

Newly Devolved Scottish Government Agency Gets Lift To The Cloud With Nutanix

11.

https://www.vmware.com/docs/expedient-case-study

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 60% de Fortune 500 cada mes.

El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.

A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Hazal Şimşek

Analista de Industria

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Hazal es analista de industria en AIMultiple, dedicándose a la minería de procesos y la automatización de TI.

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