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Micro Focus Summit 2018: approfondimenti e confronti sui temi caldi della trasformazione

L’evento annuale di Micro Focus, che quest’anno si svolgerà a Roma il 22 novembre e a Milano il 4 dicembre, consentirà di approfondire le tematiche chiave della trasformazione digitale oggi: hybrid IT, DevOps e nuove architetture applicative, cybersecurity, predictive analytics e machine learning per abilitare la data driven enterprise

Pubblicato il 06 Nov 2018

Micro-Focus-Summit

Massimizzare il ritorno sugli investimenti IT, ma soprattutto innestare nella propria azienda un’innovazione che consenta di rispondere in modo sempre più rapido e resiliente alle esigenze del business.

Intraprendere questo percorso non è semplice: è necessario esplorare differenti modalità di sourcing delle risorse e saperle governare; bisogna sviluppare applicazioni coerenti con i nuovi contesti; è indispensabile garantire la sicurezza degli ambienti contro attacchi sempre più sofisticati; ed è indispensabile che l’intera infrastruttura, fisica e applicativa, sia permeata da una nuova intelligenza che possa abilitare la cosiddetta insight economy.

Le aziende sentono dunque il bisogno di confrontarsi sulle proprie esperienze perché non esiste una sola modalità per intraprendere il percorso di trasformazione. È fondamentale comprendere quali sono i punti di attenzione vitali affinché ciascuno possa poi decidere le proprie priorità all’interno di un disegno più ampio. Ed è proprio questo confronto che viene proposto dal Micro Focus Summit 2018 “Business Application – Sviluppo, Sicurezza e Analytics nell’Hybrid IT” nel quale, accanto a manager Micro Focus di statura internazionale, ci saranno numerosi interventi di aziende utenti italiane (Enel, Poste Italiane, Sky Italia, solo per citare alcuni nomi) che racconteranno le sfide che stanno fronteggiando, in occasione dei due eventi “gemelli” che si svolgeranno a Roma il 22 novembre e a Milano il 4 dicembre.

Ma vediamo nel dettaglio i macro temi che verranno affrontati durante il Summit.

Hybrid IT, per la gestione ibrida flessibile di servizi on-premise, cloud, mobile e mainframe

Il panorama delle infrastrutture IT delle aziende è rapidamente passato negli ultimi anni da ambienti ibridi con l’utilizzo combinato di data center on premises e cloud privato ad ambienti multicloud dove vengono utilizzati in modo integrato due o più servizi di public cloud e dove, dallo stesso, vengono erogate anche applicazioni mission critical. La parola chiave per trasformare questa inevitabile complessità in un vantaggio per il business è orchestrazione. Capacità di governare le risorse sulla base dei carichi di lavoro (in base a volumi e tipologie), delle massime performance applicative e delle priorità definite dal business.

Security & Risk Governance per la protezione predittiva di dati, identità e applicazioni

Nel governo di ambienti ibridi e multi cloud la sicurezza è un tassello chiave. Ma se ormai da tempo si è accantonato il concetto di sicurezza perimetrale che, con il data center esteso, non è più in grado di rispondere alle esigenze di security, oggi si rende sempre più necessaria una cybersecurity di nuova generazione. Servizi, fruiti anch’essi in cloud, che si basano su tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale, rappresentano la nuova frontiera per abilitare la protezione predittiva di dati, identità e applicazioni.

DevOps, per accelerare l’innovazione aziendale

Grazie alla loro modularità, scalabilità e standardizzazione, le architetture applicative cloud native, come microservizi, serverless e container, emergono come quelle meglio in grado a rispondere alle esigenze di flessibilità e agilità del mercato. C’è quindi oggi più che mai l’urgenza di adottare metodi più agili e collaborativi per innovare il parco applicativo oltre che fame di strumenti per velocizzare e rendere continui i cicli di rilascio, integrare la security, combattere le rigidità che ancora ostacolano il cambiamento

Predictive Analytics & Machine Learning per una migliore Insights Economy

Analisi dei dati in real time, integrando diverse fonti informative, con algoritmi innovativi basati sul machine learning in grado di apprendere nel tempo sulla base dei dati con cui vengono alimentati. Capacità dei sistemi di adattarsi ai cambiamenti e di migliorarsi per una conoscenza più puntuale che consenta di prendere decisioni sempre più basate sulla certezza dei dati.

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