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Relatório aponta grande crescimento da adoção de nuvem híbrida na área da saúde

Postado em: 20/02/2019, às 17:40 por Redação

O relatório Enterprise Cloud Index Report divulgado pela Nutanix indica que o setor está cada vez mais inclinado a adotar nuvens híbridas que combinam serviços de nuvem pública e privada e seus respectivos benefícios. A área da saúde ocupa o terceiro lugar em número de implantações de nuvem híbrida em execução atualmente e nos últimos dois anos viu sua implantação de nuvem híbrida de provedores de serviços de saúde passar de 19% de penetração para 37%.

Atualmente organizações de assistência médica precisam atender a uma variedade de necessidades críticas de TI, incluindo a necessidade de maior segurança, proteção de dados confidenciais de pacientes e atendimento à conformidade normativa. Mais de 28% dos entrevistados da área de saúde indicaram a segurança e a conformidade como seu critério de decisão principal na escolha de onde executar workloads.

Para abordar questões de segurança e conformidade contínuas, os resultados mostraram que o setor de assistência médica está se voltando para a nuvem híbrida para obter flexibilidade ideal e a capacidade de mover aplicações entre nuvens privadas e públicas. Mais da metade dos entrevistados da indústria de saúde observou a mobilidade de aplicativos entre as nuvens como "essencial", demonstrando ainda mais essa necessidade de movimento contínuo de aplicações e dados associados, serviços de rede e políticas de segurança entre diferentes tipos de nuvens.

O relatório também destaca que empresas de assistência médica gastam demais em nuvem pública, com 26% de seu orçamento anual de TI para este fim, o que deve aumentar para 35% em dois anos. Outro dado que chama atenção é que enquanto 88% dos entrevistados disseram esperar que a nuvem híbrida impactasse positivamente seus negócios, as habilidades de nuvem híbrida são escassas nas organizações de TI de hoje. Essas habilidades ficaram em segundo lugar em escassez apenas para aqueles em inteligência artificial e aprendizado de máquina.

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