Se manca la capacità di creare una solida pipeline dati, in grado di gestire con efficacia le informazioni a tutti i livelli dell’infrastruttura IT (nella rete periferica edge, nella rete core e nel cloud), sfruttare appieno il potenziale di business dell’intelligenza artificiale (AI) può rivelarsi davvero complesso e difficile: questo il messaggio chiave emergente dall’annuncio a inizio agosto, da parte di NetApp, della disponibilità dell’architettura Ontap AI, nata dall’integrazione dei supercomputer Nvidia DGX e dello storage all-flash ‘cloud-connected’ NetApp AFF A800.
L’importanza dell’annuncio della nuova architettura per la AI risiede anche nel fatto che Ontap AI è stata sviluppata, collaudata e validata in maniera congiunta dalle due società: “Non si è trattato, semplicemente, di creare un ‘bundle’, impacchettando le due soluzioni in un’unica offerta – spiega Roberto Patano, Senior Manager Systems Engineering di NetApp Italia -. L’obiettivo, invece, è stato metterci insieme e unire le forze per creare un’architettura che, da un lato, sia in grado di sfruttare appieno la potenza computazionale e, dall’altro, possa gestire in modo adeguato la potenza dello storage”. Inoltre, aggiunge il manager, su Ontap AI vengono messi a disposizione degli utenti studi e documenti che permettono di comprendere come è strutturata l’architettura, quali performance può raggiungere, quali livelli di scalabilità si possono ottenere. “Questa, quindi, non è una semplice partnership commerciale, ma una collaborazione che si propone di portare un valore aggiunto al mercato, perché i clienti che adotteranno Ontap AI, in caso di difficoltà nell’implementazione delle soluzioni, potranno ottenere supporto sia da NetApp, sia da Nvidia”.
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Roberto Patano
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Digital transformation, sempre più guidata dalla AI
L’annuncio di Ontap AI si inserisce in una fase in cui le nuove strategie e applicazioni alla base della trasformazione digitale appaiono sempre più collegate all’intelligenza artificiale: per il 2019, la società di ricerche di mercato IDC prevede infatti che il 40% delle iniziative di digital transformation utilizzerà servizi AI, ed entro il 2021 il 75% delle app commerciali di fascia enterprise adotterà tali tecnologie. Questo trend, sempre secondo IDC, genererà una crescita della spesa per hardware, software e servizi legati alla AI che, dai 12 miliardi di dollari del 2017, raggiungerà 57,6 miliardi di dollari nel 2021.
Tuttavia, per le imprese, riuscire a sfruttare gli algoritmi di machine learning (ML) e deep learning (DL) per guidare la trasformazione digitale e ottenere un vantaggio competitivo, dipenderà dal superamento di alcune sfide fondamentali: in primo luogo, spiega NetApp, fare da sé le integrazioni nella pipeline, assemblando e integrando tra loro componenti ‘off-the-shelf’ di elaborazione, storage e networking, e componenti software, può incrementare la complessità, allungare i tempi d’implementazione e portare al dispendio di preziose risorse di data science nelle attività d’integrazione dei sistemi. Un altro problema chiave è poter scalare in modo elastico la capacità in funzione della crescita dei workload AI, cosa che, usando le tradizionali risorse di storage, può condurre a problemi, rallentamenti e downtime dell’infrastruttura.
Accelerare, semplificare e integrare la pipeline dati
L’architettura validata Ontap AI si propone di superare i suddetti problemi infrastrutturali fornendo una soluzione in grado di semplificare, accelerare e integrare la pipeline dati attraverso la creazione di un singolo ambiente di gestione dati per l’AI: una soluzione facile da implementare, capace di scalare senza problemi, e di spaziare dalla rete edge, a quella core, fino al cloud. In Italia, conclude Patano, tra i settori di mercato indirizzabili da Ontap AI attraverso la rete di partner c’è in primis il mondo finanziario, dove è forte l’interesse delle banche a creare ‘roboadvisor’, ossia consulenti finanziari artificiali; ma si possono menzionare altri ambiti, dal settore automotive, alla sicurezza, alla videosorveglianza, alla difesa in senso lato.
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