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Inicio/Casos de uso/Secure AI Factory

Una Secure AI Factory estancada, validada en días — no en meses.

Un gran proveedor de salud de EE. UU. se propuso demostrar que las cargas de trabajo de IA empresarial podían ejecutarse de forma segura en sus propias instalaciones — pero integrar Cisco UCS, Red Hat OpenShift, Isovalent, Cisco AI Defense, GPUs NVIDIA y Splunk llevaba meses estancado entre equipos aislados. Los ingenieros de Ngenium levantaron el stack completo, funcionando y observable, en cuestión de días.

Días
hasta una Secure AI Factory validada — no los meses que el proyecto llevaba estancado
Proyecto entregado
4
capas de infraestructura unificadas: seguridad de IA, carga de trabajo, cómputo & observabilidad
Proyecto entregado
1
vista integrada de GPUs, cargas de trabajo, seguridad & eventos de validación de modelos
Proyecto entregado
PROCEDENCIA

El trabajo descrito en este caso de uso fue entregado por ingenieros de Ngenium y refleja la experiencia práctica en Cisco Secure AI Factory que el equipo aporta a cada proyecto. El cliente se describe solo por perfil y no se identifica.

El desafío

Tres prioridades que debían demostrarse antes de una adopción más amplia.

Durante el descubrimiento, los ingenieros de Ngenium y Cisco trabajaron con los equipos de infraestructura, seguridad, OpenShift y operaciones del proveedor para traducir metas amplias de infraestructura de IA en prioridades concretas y medibles.

01 — DESPLIEGUE ESTANCADO

Meses de retraso en un stack multiproveedor.

La combinación de Cisco UCS, Red Hat OpenShift, Isovalent Cilium, Cisco AI Defense y GPUs NVIDIA creó un reto de integración que excedía el ancho de banda disponible y la experticia entre proveedores. Los retrasos se acumulaban en múltiples frentes y los equipos carecían de una ruta de despliegue compartida. El proveedor necesitaba un socio capaz de atravesar la complejidad y levantar un entorno funcional rápidamente.

02 — SEGURIDAD DE CARGAS SIN DEMOSTRAR

Visibilidad por debajo de la capa de red, aún en papel.

Las cargas de IA, las aplicaciones en contenedores y los entornos de inferencia requerían controles de seguridad a nivel de proceso y telemetría de comportamiento que las herramientas existentes no podían ofrecer. Había además preguntas abiertas sobre si Isovalent — una incorporación reciente al portafolio de Cisco — estaba listo para la escala empresarial. Debía demostrarse en la práctica, no posicionarse en una presentación.

03 — OBSERVABILIDAD FRAGMENTADA

Seis equipos, seis silos de herramientas, ninguna vista común.

Los equipos de cómputo, redes, almacenamiento, OpenShift, seguridad e IA trabajaban con herramientas separadas. No existía una vista unificada de la utilización de GPU, los eventos de validación de modelos, la salud de la infraestructura y el comportamiento de las cargas — ni una forma confiable de diagnosticar rápido o gestionar el ciclo de vida de servidores proactivamente en un parque grande.

EL HILO COMÚN

Cada desafío reflejaba la misma realidad de fondo: la Secure AI Factory de Cisco representa un modelo operativo fundamentalmente nuevo — uno que exige experticia profunda y coordinada en infraestructura, redes de contenedores, seguridad de IA y observabilidad empresarial, todas funcionando en conjunto. Muy pocos equipos internos, en cualquier organización, reúnen esa combinación. La evaluación exigía un socio capaz de entregar el stack completo, demostrarlo funcionando y conectarlo con los resultados operativos que los equipos del proveedor necesitaban ver.

La solución

Una sola plataforma de IA segura, del cómputo a la carga de trabajo.

En lugar de cuatro proyectos de infraestructura separados, los equipos del proveedor vieron una plataforma cohesiva en la que la política de seguridad definida en la capa de infraestructura se extiende automáticamente a las cargas de IA, los contenedores de aplicaciones y las herramientas operativas.

ASEGURAR
Cisco AI Defense
Protección a nivel de modelo y aplicación de políticas en todo el entorno de la AI Factory — monitoreando eventos de validación de modelos, aplicando controles de acceso y alimentando telemetría de seguridad directamente a Splunk.
APLICAR
Isovalent Cilium & Tetragon
Redes de contenedores basadas en eBPF y aplicación de políticas de red en OpenShift, con Tetragon extendiendo la visibilidad al nivel de proceso — telemetría de syscalls, identidades de cargas y comportamiento en ejecución.
OPERAR
Cisco UCS, Intersight & NVIDIA
UCS y GPUs NVIDIA forman la base de cómputo; Cisco Intersight suma gestión de ciclo de vida y telemetría operativa — utilización de GPU, salud de la infraestructura y seguimiento automatizado del ciclo de vida.
OBSERVAR
Splunk Enterprise & Observability
Splunk integrado con OpenShift, Intersight, Isovalent y la telemetría de infraestructura — actividad de GPU, eventos de validación de modelos, flujos de paquetes y comportamiento de cargas en una sola vista operativa.
El proyecto

De proyecto estancado a producción, en cinco fases.

Desplegar el entorno fue el comienzo, no el final — el proyecto se estructuró para entregar rápido una base funcional y luego construir valor operativo de forma sistemática.

FASE 01
Descubrimiento & Arquitectura
Mapeó la infraestructura existente, la estructura de equipos y los requisitos de las cargas de IA; definió la arquitectura objetivo y la secuencia de integración entre cómputo, redes, contenedores y seguridad.
FASE 02
Base de la Secure AI Factory
Desplegó UCS, OpenShift, Isovalent Cilium, AI Defense y GPUs NVIDIA — en días — demostrando que las cargas de IA empresarial pueden correr de forma segura en las instalaciones, con control total de infraestructura y datos.
FASE 03
Seguridad de cargas & políticas
Configuró Cilium para la aplicación de políticas de red y Tetragon para visibilidad eBPF a nivel de proceso — controles de identidad de cargas y telemetría de comportamiento más allá del monitoreo tradicional.
FASE 04
Integración de observabilidad
Integró Splunk con OpenShift, Intersight y la telemetría de infraestructura; tableros unificados de utilización de GPU, eventos de validación de modelos, flujos de paquetes, salud de infraestructura y comportamiento de cargas.
FASE 05
Operaciones de IA & ciclo de vida
Demostró diagnóstico asistido por IA y reducción del radio de impacto correlacionando datos de ServiceNow, Intersight, OpenShift y Splunk; conectó los datos de ciclo de vida con la planificación proactiva de servidores.

Cómo se entregó cada prioridad

En menos de una semana, el proyecto entregó lo que los equipos internos llevaban meses persiguiendo — un entorno de Secure AI Factory validado, con seguridad a nivel de carga de trabajo y observabilidad ya en funcionamiento.
Resultado del proyecto
El resultado

Una Secure AI Factory validada — y una plataforma sobre la cual construir.

Infraestructura de IA validada

Cisco Secure AI Factory demostrada en las instalaciones, en un entorno empresarial complejo y regulado — meses de despliegue estancado convertidos en una plataforma funcional y validada en días, y una base creíble para la estrategia de IA más amplia del proveedor.

Seguridad & control mejorados

Isovalent Cilium y Tetragon, combinados con Cisco AI Defense, entregaron aplicación de políticas a nivel de carga y visibilidad de comportamiento a nivel de proceso en cargas de IA y de aplicaciones — capacidades que las herramientas de red tradicionales no podían ofrecer.

Observabilidad & operaciones unificadas

Splunk sobre OpenShift, Intersight y la telemetría de infraestructura dio a operaciones una sola vista de la utilización de GPU, los eventos de validación de modelos, la salud de la infraestructura y el comportamiento de las cargas — habilitando diagnósticos más rápidos, planificación proactiva del ciclo de vida y respuesta a incidentes asistida por IA.

Una plataforma Cisco más sólida

El proyecto validó la arquitectura Secure AI Factory de Cisco en uno de los entornos empresariales más exigentes del sector salud, ampliando la huella del proveedor en UCS, Intersight, AI Defense e Isovalent — y reforzando a Cisco como su estándar estratégico de infraestructura de IA.

Preguntas

Sobre este caso de uso.

¿Quién fue el cliente?

No nombramos clientes sin permiso explícito por escrito. Este proyecto se entregó para un gran proveedor de salud de EE. UU. con un parque de servidores de escala empresarial e infraestructura de IA local que abarca cómputo, GPU, contenedores y seguridad.

¿Es un proyecto entregado o una prueba de concepto?

Entregado. Los ingenieros de Ngenium desplegaron y validaron la base de la Secure AI Factory en el entorno del proveedor — es un proyecto completado, no un ejercicio de laboratorio ni una prueba de concepto con datos sintéticos.

¿Qué tecnologías participaron?

Cisco Secure AI Factory: Cisco UCS con GPUs NVIDIA y Cisco Intersight para cómputo y ciclo de vida; Red Hat OpenShift con Isovalent Cilium y Tetragon para redes de contenedores y seguridad a nivel de proceso; Cisco AI Defense para protección a nivel de modelo; y Splunk Enterprise & Observability como capa unificada de observabilidad.

¿Tiene una iniciativa de infraestructura de IA estancada?

We provide solutions. We deliver success. Traiga a Ngenium a su próxima oportunidad de infraestructura de IA con Cisco.

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