Che ruolo ha l’Intelligenza Artificiale nella gestione dello storage? Le sue diverse declinazioni, con una forte prevalenza del machine learning, hanno colonizzato da tempo ognuna delle tre componenti di un’infrastruttura It (server, storage e networking). Per ciascuna di queste, l’Intelligenza Artificiale fornisce un supporto fondamentale, soprattutto nel gestire l’allocazione, intelligente e dinamica, delle risorse.
Che siano risorse di elaborazione, flussi di banda e array storage. Le risorse dello storage non sono altro che i dati, dunque il quesito diventa presto: qual è il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella gestione dei dati aziendali?Razionalizzando, gli ambiti di applicazione sono due: l’archiviazione e la protezione. Gli obiettivi primari dei modelli e delle tecniche di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nella gestione dei dati sono essenzialmente:
- L’allocazione dinamica, “priorizzata” e ottimizzata dei dati all’interno degli array storage.
- L’automazione dei processi di gestione, monitoraggio e manutenzione dello storage.
- La protezione da attacchi, furti e manomissioni dei dati archiviati.
Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale coinvolti nella gestione dei dati sono inclusi nei più importanti software forniti a corredo con l’hardware storage. Da segnalare, in particolare, che l’approccio moderno si rende totalmente indipendente dal luogo in cui i dati sono archiviati, ovvero dalla topologia dell’infrastruttura. Sia che si usino repository in cloud, in forme private, ibride o multicloud, sia che si sfrutti la classica struttura on premise, l’idea è di governare lo storage attraverso una console di gestione unica.
Dall’allocazione dinamica alla protezione: l’AI è dappertutto
Nella allocazione dinamica dei dati si punta a “muoverli” in tempo reale e categorizzarne i set in base alla necessità di averli più o meno disponibili e in base al loro valore aziendale. Di un dato, dunque, si analizza la sua “importanza” in termini di accessibilità: servirà ancora a breve, a quale applicazione o a quale componente di elaborazione?In base a specifici algoritmi di machine learning, il software di gestione collocherà il dato in specifiche “posizioni virtuali” negli array per renderlo più o meno velocemente disponibile all’accesso e alla modifica. L’algoritmo si autoistruisce in base a knowledge base preconfezionate o alla definizione di regole specifiche definite in fase di implementazione ma comunque sempre modificabili, a volte anche in modo autonomo dal sistema.
La corretta allocazione del dato fornisce vantaggi nell’accesso, e dunque nelle performance, e nella archiviazione con l’opportuna applicazione di processi di compressione, ottimizzando lo spazio a disposizione.Gli algoritmi autoapprendenti forniscono, poi, una grande mano al team It. Tutte le operazioni di allocazione dinamica e di manutenzione ordinaria possono essere lasciate in carico all’Intelligenza Artificiale, sollevando il team aziendale da un’attività di monitoraggio e manutenzione ripetitiva e a poco valore aggiunto.
L’Intelligenza Artificiale per la protezione del dato
Infine, altro ruolo fondamentale degli algoritmi di Intelligenza Artificiale applicati allo storage riguarda la protezione del dato. In quest’ambito entra in gioco anche la struttura di networking, il percorso su cui viaggiano i dati passando dai touch point di generazione (dispositivi aziendali, server, dispostivi IoT, applicazioni). In questo caso, si sfruttano strumenti di monitoraggio del flusso di dati che, ancora una volta, si avvalgono di codice autoapprendente. Si monitora in tempo reale la circolazione dei dati all’interno della rete aziendale in attesa di un evento nuovo, insolito. Si categorizzano i dati circolanti in base al loro valore aziendale o, ancora, si alza o si abbassa il “ponte levatoio” dello storage secondario immaginato come un castello circondato da un fossato.
Escluderne la comunicazione con la rete aziendale, protegge il dato dagli attacchi finalizzati al furto o alla modifica dei dati, la tipologia più diffusa in questo momento. La protezione, come detto, può avvenire a livello di rete ma anche all’interno dello storage stesso, soprattutto in ambienti di backup e disaster recovery, con l’utilizzo di opportuni algoritmi di compressione e di messa in sicurezza dei set compressi.
Il tutto per garantire, in ultima analisi, la Business Continuity ovvero il ripristino di un dato “pulito” in caso di interruzione di servizio. A questi ambiti si aggiunge anche la componente di Analytics, che senza l’Intelligenza Artificiale non esisterebbe. In questo caso si parla di analisi dei dati ai fini di business: ovvero usare gli strumenti giusti per l’elaborazione, il matching, l’analisi e la visualizzazione dei dati generati ai fini di implementare, anche in tempo reale, i correttivi necessari a una strategia di business.In definitiva, l’Intelligenza Artificiale non è più un optional ma un must.
Non è possibile controllare una mole di dati in incremento esponenziale senza sofisticati algoritmi di AI, e non è possibile proteggerli con gli strumenti tradizionali. Per questo tutti i maggiori fornitori di soluzioni storage oggi poggiano le loro soluzioni sulle funzionalità degli algoritmi di Intelligenza Artificiale. Tra questi IBM, che propone a clienti e partner il proprio portafoglio di soluzioni basate su IBM Power AI.
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Intelligenza artificiale, il “caso” Digital Value
Detto del ruolo dell’Intelligenza Artificiale in ambito storage poi tocca al territorio, alla pratica, alla capacità di portare questi messaggi/innovazioni preziose dentro i processi delle imprese italiane. Un mestiere che da tempo è al centro del Dna di un ecosistema di valore come
Italware a Digital Value Company, un “gruppo” innovativo all’interno del quale si muovono anime storiche per il mercato Ict italiano. Anche e soprattutto per questo motivo diventa importantissimo ascoltare esperienze e input che arrivano dai manager impegnati in questa sfida decisiva per migliaia di imprese del nostro Paese.
«L’adozione degli strumenti di AI –
spiega Maurizio Leone, Technical Sales Manager di per Italware - non può essere considerata una singola tecnologia ma bensì una famiglia di tecnologie che spaziano dalla conoscenza al ragionamento Automatico al cui interno sono presenti fattori a noi conosciuti quali la pianificazione aspetti decisionali per arrivare fino all’ apprendimento automatico.
Le soluzioni innovative unite alla semplicità e alla possibilità di fare la differenza sul mercato IT diventano per noi un fattore differenziale che ci pone in prima linea nella gestione ed interlocuzione con i nostri clienti. Oggigiorno è necessario offrire soluzioni dinamiche che possano essere di facile attuazione e che siano per il nostro interlocutore un elemento percepito ed utile. Gli algoritmi di AI possono e devono essere introdotti nella gestione dei DataCenter e delle attività da noi fornite e rappresentate ai nostri clienti che in letteratura vengono identificata con i termini più classici Consolidation, Aggregation, Trasformation. Con l’ adozione degli strumenti AI il beneficio è tangibile e facilmente rappresentato per una reciproca Soddisfazione»
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