Workload automation per cloud e Big data

La ragion d’essere della funzione It di una qualsiasi impresa e del suo data center, che ne è il ‘braccio’ operativo, è fornire i servizi necessari per sostenere e sviluppare le attività e le operazioni di business in modo tempestivo, affidabile e per quanto possibile efficiente quanto all’impiego delle risorse assegnate. Nell’assolvere a questo compito i responsabili I&O (dell’infrastruttura e delle operazioni) si trovano però di fronte al fatto che raramente i servizi richiesti sono forniti da una singola applicazione residente su un dato sistema, ma che, al contrario, sono spesso collegati ad applicazioni collocate su sistemi diversi e tecnologicamente eterogenei. Una situazione che oggi è resa più complessa che mai dagli effetti che sull’I&O hanno le applicazioni di analisi sui big data e le risorse in cloud. Nel comporre i servizi al business si incomincia infatti a far ricorso sia a dati e informazioni che per volume e complessità sono gestiti da sistemi specializzati sia a servizi applicativi erogati via cloud, quindi da sistemi diversi e, nel caso di cloud pubblico, nemmeno sotto il controllo diretto dell’It aziendale.

A fronte di questa realtà non è più possibile che i responsabili I&O pensino di poter ancora gestire lo scheduling e l’esecuzione dei carichi di lavoro con i metodi tradizionali, basati su pochi strumenti specifici impiegati manualmente. Occorre una soluzione omnicomprensiva in grado di automatizzarne i compiti in modo efficace e soprattutto veloce, in tempo reale o quasi al verificarsi degli eventi. Vista in quest’ottica, la Workload Automation non è solo una soluzione che ottimizza l’impiego delle risorse interne e cloud a tutto vantaggio della efficienza dell’It, ma lo snodo abilitante l’integrazione dei servizi al business e quindi dei processi ad essi collegati.

I requisiti essenziali di un sistema di workload automation

Nel settembre 2013 Ema (Enterprise Management Associates) ha condotto una ricerca sugli aspetti relativi all’importanza della workload automation in un contesto di servizi cloud e di applicazioni analitiche di big data, nonché sui vantaggi che ne possono trarre imprese di ogni settore e dimensione. I risultati dell’indagine, che è stata svolta su incarico di Orsyp, software house franco-americana con oltre venticinque anni di esperienza nell’area del job scheduling e della workload automation (oltre che nel performance e capacity management e nell’ottimizzazione delle reti geografiche), sono stati raccolti nel White Paper Workload Automation: il Fulcro dell’Integrazione dei Processi di Business nell’Era del Cloud e dei Big Data, del quale ricapitoliamo qui i punti essenziali.

Quali sono i requisiti che un sistema di workload automation deve avere per rispondere agli attuali compiti dell’It? Questi sono divisi in quattro gruppi, cui sono dedicati altrettanti capitoli del Report.

Figura 1 – Oltre all’ovvio aumento di complessità derivante dal crescente numero dei progetti It, è interessante notare il peso attribuito ai big data e alle soluzioni di self-provisioning che anziché alleggerire il lavoro dell’It, lo complicano notevolmente. Fonte: Enterprise Management Associates

Il primo riguarda l’integrazione della workload automation negli ambienti It con i sistemi business (Erp, Crm, e-commerce), le applicazioni custom e le basi dati. È un lavoro sul quale l’80% delle imprese è oggi impegnata, ma che nella maggioranza dei casi si rivela più difficile del previsto, con ampio ricorso a script integrativi e codice ad hoc scritto a mano.

Il secondo punto approfondisce il bisogno di un controllo centralizzato dei livelli di servizio per scoprire in tempo eventuali violazioni degli Sla stabiliti. È significativo il fatto che il 58% dei comparti It consenta alle business unit di monitorare lo stato dei workload e che entro l’anno si pensa che questa pratica possa raggiungere l’80% dei casi. In altre parole: il rispetto degli Sla diventa un fatto ineludibile.

Il terzo capitolo si occupa degli effetti dei big data, un importante fattore di complessità e d’incremento delle risorse per la maggioranza dei data center, mentre il quarto tratta della scalabilità delle risorse It nel cloud: già il 60% dei comparti It ricorre al cloud per realizzare ambienti di sviluppo e testing o per sopperire a picchi di lavoro, e per tutte la workload automation è stata la tecnologia abilitante.

Figura 2 – Nonostante la virtualizzazione delle risorse sia ormai matura, solo nel 10% dei data center tutti i carichi di lavoro sono slegati dall’infrastruttura, mentre prevale una situazione mista e nel 37% dei casi si è ancora legati a una rigida corrispondenza fra sistemi e applicazioni. Fonte: Enterprise Management Associates

La seconda parte del rapporto, più breve, tratta delle doti specifiche che permettono alle soluzioni di workload automation di Orsyp di rispondere ai requisiti esposti in precedenza. Senza entrare nei dettagli, diciamo che si tratta essenzialmente di sei punti:

1) la scalabilità della soluzione grazie all’architettura distribuita del software;

2) il bilanciamento dei carichi di lavoro tramite code logiche e fisiche dei job assegnati;

3) il controllo centralizzato dei compiti, che permette un efficiente change management;

4) l’essere una soluzione integrata in grado di correlare la task automation alle funzioni di gestione, monitoraggio e reporting;

5) la capacità, per la propria architettura, di gestire dinamicamente i carichi di lavoro inerenti a piattaforme big data molto distribuite (come Hadoop);

6) gli strumenti di capacity planning e di performance management di cui la soluzione Orsyp è dotata, che le permettono di identificare eventuali colli di bottiglia in ogni ambito: server, rete, applicazioni, cloud pubblico o privato.