Oggi un numero crescente di imprese punta a sfruttare la potenza degli algoritmi e delle applicazioni di intelligenza artificiale (AI) per migliorare l’attività di business e rispondere in maniera più efficace ed efficiente alle esigenze di utenti e consumatori, se possibile arrivando ad anticipare i loro bisogni. Tuttavia, per trasformarsi davvero in imprese ‘data-driven’, e sfruttando realmente tutto il valore dei dati per soddisfare, e prevedere sempre meglio, le necessità dei vari mercati, le aziende si trovano sul punto di dover compiere un salto di qualità nell’IT: per funzionare in modo efficace, le soluzioni di AI richiedono infatti l’adozione di nuove categorie di sistemi di gestione dei dati; in particolare, le applicazioni di intelligenza artificiale, i loro casi d’uso, e i relativi workload che generano a livello di storage, non risultano più gestibili unicamente attraverso i tradizionali data center, ma impongono sempre più il ricorso al cloud. Da ciò consegue che la diffusione di tali evolute applicazioni sta portando all’attenuazione delle linee di demarcazione tra i data center e la nuvola. Più esattamente, oggi servono sistemi di amministrazione dello storage in grado di spostare e gestire i dati e le applicazioni in modo trasparente tra ambienti on-premise e cloud, per ottimizzare le prestazioni, i costi economici e molte altre priorità di business.
Dal paradigma ‘hybrid cloud’ al modello multi-cloud
Solitamente per rispondere alla necessità di far girare alcuni workload ‘in house’ e usare il cloud pubblico quando si verificavano picchi di domanda computazionale, le imprese hanno cominciato a utilizzare il cloud ibrido, ossia un ambiente di cloud computing costituto da un mix di cloud privato ‘on-premise’ e di cloud pubblico fornito da terze parti.
La successiva evoluzione, tutt’ora in corso, è quella che porta dal cloud ibrido verso le architetture multi-cloud: con queste ultime, l’IT tradizionale e i data center si trasformano in hub di molteplici piattaforme cloud, in grado di operare assieme in maniera fluida e trasparente per erogare applicazioni di business più agili, anche nella gestione dei dati in mobilità. Nel modello multi-cloud, le organizzazioni si avvantaggiano di molteplici risorse cloud, pubbliche e private, per raggiungere gli obiettivi di business: oggi in genere un’implementazione multi-cloud può essere costituita da un mix di ambienti IaaS (infrastructure as-a-service), come IBM Cloud, Amazon Web Services e Microsoft Azure.
Direzioni IT, i tanti ‘mal di testa’ sul multi-cloud
La ragione per cui la maggioranza delle imprese desidera implementare un ambiente multi-cloud è offrire ai propri clienti un modello di consumo simile a quello fornito dai public cloud provider. Scegliere il multi-cloud significa anche evitare il ‘data lock-in’ con un solo provider e aumentare il valore dei servizi offerti, ma questa architettura non è priva di inconvenienti: gli ambienti multi-cloud, in cui per esempio si utilizza un vendor per gli aspetti di sicurezza, un altro per la parte di compliance, e dove vi possono essere sovrapposizioni nei servizi di storage e backup, generano molte nuove sfide e mal di testa ai responsabili IT. Tra i punti dolenti, si va dalla complessità di gestione dei singoli portali e processi dei vari fornitori, alla crescita disordinata degli ambienti multi-cloud, che rende difficile mantenere traccia di quali applicazioni stanno girando, dove, e quanto stanno costando, giorno dopo giorno. Vi sono i problemi di migrazione di app e servizi da un’implementazione cloud ibrida (private-public) esistente verso i molteplici cloud, in cui si desidera trasferire e dispiegare in automatico gli standard e le policy già in essere. Vi sono i numerosi requisiti di compliance (HIPAA, PCI DSS, FISMA, SOX) che ogni specifico provider dovrà soddisfare prima di diventar parte dell’infrastruttura multi-cloud dell’impresa; e vi sono, non certo per ultimi, gli aspetti di security, da considerare con attenzione prima di firmare un SLA con un determinato provider sulle responsabilità coperte in caso di violazioni e perdite di dati.
IBM, soluzioni multi-cloud ‘software-defined’ a 360 gradi
La suite IBM Spectrum Storage si posiziona proprio per indirizzare e risolvere le preoccupazioni delle imprese, quando migrano verso un’architettura multi-cloud. Si tratta di una famiglia completa di soluzioni software-defined storage (SDS) per tutti i tipi di dati, residenti on-premise o nel cloud, ed è in grado di amministrare i workload che necessitano di un’infrastruttura multi-cloud, come quelli legati all’intelligenza artificiale o alle applicazioni analitiche.
IBM Spectrum Storage Suite abilita il supporto di ogni sfaccettatura, aspetto tecnico e normativo connessi alla gestione di un ambiente multi-cloud, attraverso un’ampia famiglia di software: IBM Spectrum Control, per esempio, fornisce un’efficiente gestione ‘analytics-driven’ dell’infrastruttura per lo storage software-defined, virtualizzato o nel cloud; IBM Spectrum Protect è invece una piattaforma di protezione dati che offre alle imprese un singolo punto di controllo e amministrazione nelle attività di backup e recovery; IBM Spectrum Archive è un’interfaccia che abilita le organizzazioni a spostare con facilità, dalle unità disco sulle unità a nastro, e senza bisogno di usare applicazioni proprietarie, i dati a cui si accede con scarsa frequenza, riducendo il TCO (total cost of ownership) del sistema di archiviazione; IBM Spectrum Virtualize permette di virtualizzare gli ambienti di storage tradizionali per ottimizzare la capacità di memorizzazione, spostando i dati tra differenti pool di storage, senza causare interruzioni nel funzionamento delle applicazioni o nelle attività degli utenti; IBM Spectrum Accelerate consente di implementare una piattaforma di storage enterprise in circa mezz’ora utilizzando i server x86 esistenti; IBM Spectrum Scale, infine, è una soluzione di storage a elevate prestazioni e scalabilità, in grado di gestire fino a un miliardo di petabyte di dati non strutturati.
