SCENARI

Data center, il modello operativo verso l’on-premises as-a-service

Entro il 2025, stima Gartner, il 40% delle nuove attività di calcolo e storage fisico sarà consumato come servizio per ottenere vantaggi “cloudlike” in sede. Il paradigma dell’hybrid cloud all’interno di un approccio architetturale olistico è la soluzione vincente. Fondamentale l’automazione dell’infrastruttura con l’AiOps. Ma la prima sfida per i team It restano le competenze

Pubblicato il 28 Feb 2023

Patrizia Licata

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Nell’era delle applicazioni distribuite nel cloud anche il data center cambia volto. Non è più necessariamente un data center fisico ma un modello operativo ibrido che include implementazioni in sede e altre distribuite. Questo cambia anche il modo in cui i responsabili I&O (Infrastructure&Operations) delle aziende devono prendere le loro decisioni sull’infrastruttura It, come sottolinea uno studio di Gartner sull’evoluzione del data center fisico verso un modello operativo moderno basato su un sondaggio globale di 6.000 leader I&O.

Il sondaggio ha evidenziato che il data center già non è più un posto fisico per molte organizzazioni e che i modelli operativi e di implementazione aziendali stanno andando oltre il cloud pubblico per includere piattaforme basate su cloud ibrido e accedere a offerte del tipo “on-premises as-a-service”.

Entro il 2025, stima Gartner, il 40% delle nuove attività di calcolo e storage on-premises sarà consumato come servizio, rispetto a meno del 10% nel 2021. Entro il 2025 il 70% delle organizzazioni implementerà l’automazione dell’infrastruttura per offrire flessibilità ed efficienza, rispetto al 20% nel 2021.

In questo contesto la prima sfida per le aziende è avere le competenze necessarie per gestire le tecnologie di automazione dell’infrastruttura. L’automazione e l’Ai sono necessarie per dare velocità e scala all’implementazione delle applicazioni.

Il data center nell’hybrid cloud

Il cloud ibrido, che unisce cloud pubblico, edge, colocation e sedi on-premises, sta rapidamente emergendo come alternativa al cloud pubblico per carichi di lavoro mission-critical e offerte as-a-service. Le funzioni del data center non sono più centralizzate in una posizione fisica, ma distribuite per soddisfare requisiti aziendali complessi utilizzando un mix di siti di deployment: cloud, data center, colocation e edge. Gartner stima che solo il 50% dei carichi di lavoro si sposterà al cloud entro il 2025 e che un terzo delle applicazioni rimarrà on-premises.

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Questo può rendere più difficile per i responsabili I&O progettare e gestire il data center man mano che i carichi di lavoro e l’infrastruttura si espandono oltre le sedi centralizzate tradizionali. Se il data center non è più fisico, infatti, è il collocamento dei workload delle applicazioni a guidare le decisioni in merito all’infrastruttura e non l’infrastruttura a guidare il collocamento delle applicazioni. Per risolvere questa complessità è necessaria una visione più ampia dell’architettura e delle operazioni del centro dati. I responsabili I&O devono anche automatizzare l’ambiente del data center e acquisire competenze di automazione nel loro team. Usare i modelli as-a-service alleggerirà ulteriormente l’onere della gestione dell’infrastruttura esternalizzando alcune responsabilità ai partner.

Il compito dei responsabili I&O

I leader di I&O devono comprendere gli effetti della distribuzione dell’infrastruttura del data center nel cloud ibrido. Le funzioni del data center non risiedono più all’interno delle tradizionali quattro pareti fisiche di un singolo edificio. L’intera infrastruttura va dunque considerata come un modello operativo It cloud ibrido all’interno dei confini virtuali per poterla pianificare e gestire. L’infrastruttura non può più essere vista come singoli componenti a livello di dominio, ma con un approccio olistico, di sistema, garantisce una corretta progettazione e gestione end-to-end.

Gartner indica anche che i responsabili I&O devono sfruttare la virtualizzazione delle funzioni del data center, tra cui reti, backup, elaborazione e storage, per dare supporto ai carichi di lavoro laddove saranno più efficaci in termini di costi, prestazioni, agilità e sicurezza. L’esperienza dell’utente finale è in genere il primo fattore da considerare per l’ubicazione dei componenti dell’applicazione. Ci sarà anche da considerare la questione della sovranità dei dati e della compliance normativa, visto che ora i dati risiedono in più posizioni in tutta l’azienda. Lo stesso set di dati può essere soggetto a leggi diverse a seconda di dove viene raccolto e localizzato.

In questa infrastruttura ibrida la facilità di gestione si ottiene attraverso la standardizzazione, ove possibile, insieme a robusti set di strumenti che consentiranno il monitoraggio e il controllo di sistemi disparati. I sistemi on-premises devono contribuire con la stessa flessibilità, semplicità e facilità di gestione per rimanere parte di sistemi distribuiti. C’è un delicato equilibrio che deve essere mantenuto perché la distribuzione delle funzioni aggiunge una maggiore complessità, rischi per la sicurezza e fragilità a causa di parti più mobili e interdipendenze. Tuttavia, la distribuzione può aggiungere agilità e resilienza se il sistema è progettato e implementato correttamente.

Il modello on-premises as-a-service

I modelli as-a-service sono comuni nelle installazioni di cloud pubblico per i vantaggi di scalabilità, per il modello di prezzo pay-for-consumption e l’eliminazione della proprietà delle risorse hardware. Ma in questo momento le organizzazioni sono particolarmente interessate a portare questi modelli anche on-premises. I modelli on-premises basati sul consumo collocano hardware e software in loco e utilizzano diversi livelli di gestione di terze parti, a seconda del tipo di servizio utilizzato. In questi modelli i servizi possono provenire da più fonti e possono essere sia basati su cloud che on premises. Ciò si traduce in più vantaggi “cloudlike” in sede. Le applicazioni possono essere progettate e distribuite on-premises utilizzando strumenti di sviluppo cloud, con conseguente maggiore portabilità, migliore sicurezza, maggiori risparmi sui costi e time-to-market più rapido.

L’infrastruttura basata sul consumo locale offre flessibilità per i carichi di lavoro che non sono in grado di spostarsi nel cloud pubblico. Queste piattaforme sono proposte da fornitori di hardware come piattaforma preferita per i modelli di cloud privato e ibrido. I vantaggi includono potenziali risparmi sui costi grazie alla conversione da capex a opex, scalabilità delle risorse, automazione dell’infrastruttura e capacità di burst (ovvero di attuare una configurazione intermedia tra un cloud privato e un cloud pubblico per gestire i picchi nella domanda It) senza acquistare infrastrutture aggiuntive.

Il modello di consumo è adatto alle aziende che hanno bisogno di risorse flessibili e di esternalizzazione della proprietà dell’hardware e della gestione dell’infrastruttura.

Benefici anche per la cybersicurezza

I modelli as-a-service hanno spezzato il tradizionale ciclo di vita di acquisto/deprezzamento. Le organizzazioni possono procurarsi solo ciò di cui hanno bisogno per il periodo di tempo di cui ne hanno bisogno ed evitare le spese in conto capitale legate al possesso dell’infrastruttura. Il modello cloud as-a-service è più flessibile grazie al fatto che è basato dal software in un ambiente multitenant. I servizi on-premises sono in qualche modo limitati dalla durata del contratto e dall’installazione di un singolo tenant hardware.

La capacità di aumentare o ridurre rapidamente le risorse per soddisfare la domanda di utilizzo con efficacia di costi e velocità di delivery è fondamentale. Nei modelli as a service l’allocazione delle risorse o l’espansione della capacità diventa un servizio con un accordo di tipo Sla predeterminato anziché essere un processo di budgeting, progettazione, approvvigionamento e implementazione. I modelli as-a-service permettono alle imprese di concentrarsi sui risultati senza impegni di capitale a lungo termine.

Anche le strategie di mitigazione del rischio cyber possono beneficiare del modello as-a-service. Per esempio, man mano che un ambiente di calcolo diventa più distribuito e tecnicamente complesso, diventa progressivamente più difficile eseguire il backup di file e macchine virtuali. Ma l’obsolescenza dell’hardware e del software non è più un problema nel modello as-a-service perché il fornitore di servizi si assume la responsabilità dei backup, dei test, del ripristino dei dati e degli aggiornamenti dell’hardware.

L’AiOps nel data center 

L’automazione dell’infrastruttura può essere eseguita tramite le offerte Platform as a Service (PaaS) implementate con il software di automazione fornito dal vendor. L’automazione può essere ottenuta anche attraverso un software off-the-shelf progettato specificamente per gli ambienti aziendali. In entrambi i casi, le attività di routine possono essere affidate al software di automazione ottenendo maggiore efficienza operativa e produttività nelle funzioni che possono essere completate senza l’intervento umano, liberando risorse nei team It per compiti più avanzati.

In particolare l’intelligenza artificiale per le operations It (AiOps) viene integrata nelle soluzioni di automazione per migliorare l’agilità, la facilità di scalabilità, la riduzione degli errori e la semplificazione generale dei processi. L’analisi automatizzata monitora l’infrastruttura e si occupa di gestire e manutenere l’infrastruttura molto più velocemente di quanto un operatore umano sia in grado di fare. Le capacità di autogestione di AIOps riducono i costi e migliorano l’agilità. Gartner prevede che questa tecnologia diventi più diffusa nelle reti aziendali nel tempo per ridurre al minimo le interruzioni e accelerare i tempi di risoluzione dei ticket.

Le competenze al centro della strategia

Con sistemi sempre più complessi e distribuiti i leader di I&O sono chiamati a fronteggiare una difficoltà: la carenza nel team It delle competenze necessarie per gestire un tale ambiente.

Per migliorare la portata e la portata dell’automazione dell’infrastruttura, i leader di I&O devono dunque:

  • Acquisire/sviluppare/sostenere set di competenze di automazione in più domini tecnologici.
  • Incoraggiare una mentalità “automation-first” in tutti i loro team.
  • Guidare la collaborazione tra i team tecnologici per rimuovere i passaggi di consegne e le fasi di attesa che rallentano la consegna.

Man mano che l’infrastruttura diventa più automatizzata, i team It interni devono anche essere in grado di comunicare efficacemente con i team dei vendor partner che gestiranno alcuni aspetti dell’ambiente attraverso i servizi.

Gartner fornisce queste raccomandazioni ai responsabili I&O che installano l’infrastruttura del data center:

  • Espandere le opzioni di installazione integrando il cloud ibrido in un approccio architetturale olistico per il delivery delle applicazioni.
  • Implementare le funzioni principali dell’infrastruttura del data center sfruttando i modelli as-a-service per offrire prestazioni, sicurezza e agilità al giusto prezzo.
  • Migliorare la loro capacità di soddisfare la domanda dei clienti investendo nell’automazione dell’infrastruttura, nelle competenze e negli strumenti di automazione e Ai.
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