Risolvere le problematiche di latenza e sicurezza con l'analisi dei dati nel cloud

In breve

  • Le aziende hanno bisogno di una strategia di cloud ibrido che bilanci e ottimizzi il cloud e l’infrastruttura in sede.

  • Un modello ibrido è in grado di offrire omogeneità, sicurezza e agilità in misura maggiore rispetto a qualsiasi altro cloud pubblico o privato considerato singolarmente.

  • È fondamentale eseguire l’upgrade dell’infrastruttura a CPU standard di settore ad elevate prestazioni e alle tecnologie innovative correlate che supportano carichi di lavoro altamente paralleli.

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Secondo un nuovo documento di Forrester, l’analisi avanzata dei dati rappresenta un’alta priorità per la maggior parte delle organizzazioni. Il 98 per cento degli intervistati ha valutato le tecnologie di analisi dei dati come minimo “piuttosto importanti” per guidare le priorità aziendali.1 Queste tecnologie possono assumere diverse forme. Il sondaggio ha rivelato che le aree d’interesse comprendono le tecnologie dell’Internet delle cose (IoT), l’analisi predittiva, l’intelligenza artificiale e il software di automazione.

Può sembrare naturale che la maggior parte dei carichi di lavoro di analisi dei dati vengano eseguiti in sede, per problemi di sicurezza e di latenza. Tuttavia – secondo la ricerca di Forrester – mentre determinati database, carichi di lavoro e applicazioni risultano più adatti alla tradizionale infrastruttura in sede, numerosi nuovi carichi di lavoro di analisi dei dati si stanno spostando nel cloud. Le aziende non sono costrette a scegliere tra privato o pubblico; una strategia di cloud ibrido è in grado di bilanciare e ottimizzare il cloud e l’infrastruttura in sede. Specialmente con i recenti progressi della Business Intelligence (BI) e degli strumenti di sicurezza, il cloud ibrido diventa a tutti gli effetti un componente del programma di analisi dei dati.

Il meglio dei due mondi

Le tre capacità principali dell’infrastruttura di dati e analisi che le organizzazioni stanno cercando di migliorare, secondo Forrester, sono prestazioni, sicurezza e costi. Il cloud è in grado di offrirle tutte e tre, oltre ad essere rapidamente scalabile in un modo impensabile per un’infrastruttura in sede. D’altra parte, mantenere applicazioni e dati d’importanza critica in sede può essere una scelta più sensata in alcuni casi. Ad esempio, i requisiti di conformità e di regolamentazione possono impedire a un’azienda di trasferire i dati all'esterno dell'azienda.

La possibilità di allocare i carichi di lavoro in modo intelligente sull’infrastruttura ottimale, nonché di spostare senza problemi i carichi di lavoro dal cloud privato al cloud pubblico e viceversa, rappresenta la carta vincente di una strategia olistica di cloud ibrido. Negli ultimi anni l’obiettivo più comune dei decision maker del settore dell’analisi dei dati è stato quello di migliorare l’utilizzo dei servizi di big data basati sul cloud.2 Il cloud offre risorse scalabili per gestire la quantità sempre crescente di dati e i carichi di lavoro dell’analisi, ed è sufficientemente flessibile da tenere il passo con esigenze aziendali in continuo mutamento.

La nuova tecnologia rende l’analisi dei dati nel cloud una realtà

Le tre priorità principali citate in precedenza (prestazioni, sicurezza e costi) sono al centro delle innovative tecnologie Intel®. Intel sta sviluppando strumenti potenti che supportano un’integrazione fluida tra cloud pubblici e privati e consentono alle applicazioni di analisi dei dati basate sul cloud di accedere ai database in sede con una latenza estremamente bassa.

Per loro natura le applicazioni di analisi avanzata dei dati comprendono operazioni matematiche con matrici altamente parallele. Tali applicazioni, come gli algoritmi di deep learning, sono impraticabili se non vengono eseguite su CPU standard di settore ad elevate prestazioni che supportano queste tipologie di operazioni. I potenti processori scalabili Intel® Xeon®, abbinati alle unità Solid State Drive (SSD) Intel® Optane™ e ai prodotti all’avanguardia per la connettività ad alta velocità di Intel, possono contribuire a migliorare la velocità di elaborazione, il caching dei dati e la velocità di trasferimento dei dati. Le funzioni di sicurezza dal silicio alla periferia della rete e le capacità di crittografia veloce in ogni ambiente recepiscono i problemi legati alla sicurezza. Inoltre, sono stati sviluppati nuovi strumenti di Business Intelligence che offrono una robusta funzionalità ibrida e capacità di integrazione.

La domanda di infrastrutture IT continuerà a espandersi man mano che arriveranno sempre più flussi di dati provenienti da dispositivi IoT e altre fonti. Tutti questi dati devono essere archiviati e analizzati, spesso quasi in tempo reale. Più a lungo uno scienziato dei dati deve attendere i risultati, maggiori saranno le tempistiche decisionali basate su tali risultati. Le risorse rapide e complete di computing, storage e networking offerte dal cloud ibrido possono velocizzare l’analisi avanzata dei dati e aiutare le organizzazioni a rimanere al passo con la concorrenza digitale.

Per saperne di più su come le aziende che guardano al futuro utilizzano il cloud ibrido per ottenere una maggiore omogeneità, una migliore sicurezza e un’agilità superiore di quanto disponibile singolarmente con una soluzione di cloud pubblico o privato, leggete il paper “Reach Your Analytics Goals With Hybrid Cloud” (Raggiungete i vostri obiettivi di analisi dei dati con il cloud ibrido).

Informazioni su prodotti e prestazioni

1

“Reach Your Analytics Goals with Hybrid Cloud” (Raggiungete i vostri obiettivi di analisi dei dati con il cloud ibrido), uno studio condotto da Forrester Consulting commissionato da Intel, novembre 2018 https://plan.seek.intel.com/2018_Reaching-Analytics-Goals_REG. Tutte le statistiche successive in questo articolo provengono da questo documento, salvo diversa indicazione.

2

“Move Your Big Data into the Public Cloud” (Spostate i vostri big data sul cloud pubblico), Forrester Research, Inc., 20 giugno 2017.