LONDRA – Lo scorso 8 gennaio Apstra, software house californiana che ha sviluppato un’innovativa tecnologia per l’automazione dei data center, ha organizzato un incontro ristretto con una quindicina di giornalisti e blogger europei nella capitale inglese per annunciare l’ingresso di Bloomberg tra i suoi clienti. Per chi non la conoscesse, Bloomberg (www.bloomberg.com), con un fatturato 2018 stimato a 10 miliardi di dollari, presenza in 12 paesi con 176 sedi e 19 mila dipendenti diretti, è la più grande società a livello globale per la raccolta, elaborazione e distribuzione di dati, informazioni, notizie ed analisi di carattere tecnologico ed economico-finanziario prevalentemente orientate al mondo dell’industria e dell’Hi-Tech. L’anno scorso Bloomberg ha aperto a Londra, nel cuore della City, la nuova sede del quartier generale europeo, un complesso di edifici dall’ardito stile architettonico che ospita, oltre agli uffici direzionali, le strutture necessarie alla produzione e trasmissione dei contenuti audio e video. Si tratta di uno studio centrale che coordina l’attività di due studi di registrazione, tre di trasmissione e uno fotografico; più quella delle relative sale di controllo e degli apparati per il broadcasting quotidiano di otto ore di programmi televisivi e quattro di radio, quasi tutti dal vivo.
L’infrastruttura di rete del centro Bloomberg, basata su IP, comprende più di 90 nodi di un tessuto di oltre 400 connessioni Ethernet 40Gb; oltre 2 mila endpoint attivi connessi via combinazioni di Ethernet 10, 40 e 100Gb; più di 4 mila port (gli indirizzi che identificano gli utenti, umani e non, della rete) e, per finire, 14 Petabyte di sistemi storage video. Si tratta, se solo pensiamo ai nodi di rete come server, quali in effetti sono, di un’infrastruttura simile a quella di un data center i cui carichi di lavoro debbano quasi tutti essere gestiti in tempo reale. Per questo Bloomberg ha pensato che fosse necessario automatizzare per quanto possibile le operazioni e che Apstra fosse il fornitore in grado di affrontare tale compito.
Imparare e prevedere
Fondata nel 2014 a Menlo Park (CA) Apstra ha infatti introdotto nel 2016 una piattaforma software definita di Intent Based Data Center Automation (IBDCA) dalla tecnologia basata su concetti innovativi nell’automazione delle operazioni e che le è valso i riconoscimenti di Gartner come “cool vendor 2017“ e di Idc come “Innovator 2018”.
In estrema sintesi, si tratta di un sistema che sfrutta e combina due delle maggiori aree di sviluppo dell’AI, e cioè il machine learning e le predictive analytics, per organizzare le operazioni di un data center anticipando a monte dei processi le richieste dei carichi di lavoro e a valle la disponibilità delle risorse.
L’idea non è esclusiva Apstra, ma ciò che la sua tecnologia ha in più è l’essere basata sul costante controllo per via telemetrica della rete, che Mansour Karam, Ceo e fondatore di Apstra presente all’incontro, definisce “il sistema nervoso dei data center”, e su agenti software, detti “sonde”, che agiscono secondo regole predefinite estraendo dai dati telemetrici rilevati informazioni che permettono di anticipare lo stato dei sistemi. Questo approccio si è esteso dal networking alle operazioni e alla sicurezza. “Ne consegue – ha detto ancora Karam citando però una dichiarazione di Tony Lott, a capo dei progetti per l’infrastuttura IT di Bloomberg – la capacità di avere una visione unificata dell’intera rete del centro di produzione in modo indipendente dai dispositivi e dalle loro specificità”.
Come altre soluzioni di automazione delle operazioni basate su analisi predittive, l’IBDCA Apstra offre il miglioramento dell’availability, delle prestazioni e soprattutto della flessibilità operativa del data center in concomitanza con una riduzione di quasi la metà (-89%) delle spese operative. Ma in più offre, come implicitamente detto da Lott, il grande vantaggio di essere ‘vendor agnostic’. “I clienti – ha ribadito Karam – vogliono evitare di essere legati a un fornitore in conseguenza di una loro scelta, quale essa sia. Se giusta e specialmente se sbagliata”.
