Di Sammy Zhoglami, senior vice president, Nutanix
Da sempre, il cloud promette agilità, intesa come la capacità di innovare rapidamente, adattarsi ai cambiamenti e favorire il successo del business. Eppure, per molte aziende, questa promessa è ancora in gran parte disattesa. Nonostante gli ingenti investimenti in infrastrutture cloud, permangono ostacoli importanti: dati frammentati, sistemi chiusi in silos, difficoltà nell’applicare l’intelligenza artificiale in modo efficace. Il risultato? Troppo spesso ci si limita a raccontare i benefici teorici senza riuscire a concretizzarli.
La forza della tecnologia, però, sta proprio nella sua capacità di evolversi. Ed è così che nasce il modello multicloud ibrido, indicato da molti come il vero punto di svolta. Grazie a una gestione fluida dei dati su ambienti diversi e a una piena integrazione tra innovazione basata sull’IA e obiettivi strategici, il multicloud ibrido consente alle aziende di trasformare l’agilità da concetto astratto a risultato concreto. Un passaggio oggi non solo possibile ma necessario, in un mercato in cui l’IA è ormai un fattore chiave per restare competitivi.
La sfida dell’agilità: perché le aziende sono ancora indietro
Nonostante l’entusiasmo, e i successi, legati alle soluzioni cloud, per molte aziende è sempre più difficile raggiungere la flessibilità e la reattività necessarie per sviluppare e distribuire nuovi carichi di lavoro, ambienti cloud native e, in definitiva, portare innovazione nel business. Uno degli ostacoli principali è la frammentazione dei dati. Pensiamo ad esempio alle banche che implementano soluzioni di IA per il rilevamento delle frodi: i dati sono spesso distribuiti in sistemi isolati, il che rende impossibile l’analisi in tempo reale.
Allo stesso modo, molte aziende trattano l’IA come un esperimento scientifico: iniziative sconnesse tra di loro, che raramente generano un impatto concreto sul business. Un’altra sfida importante è la gestione delle tematiche legate alla privacy. Se da un lato il cloud pubblico offre scalabilità, dall’altro solleva interrogativi sulla sovranità e sulla sicurezza dei dati. Si tratta di un ostacolo significativo per le aziende che gestiscono informazioni sensibili dei clienti. È proprio la complessità degli ambienti frammentati e isolati a soffocare quell’agilità che le imprese cercano con così tanta determinazione.
Il multicloud ibrido per l’agilità
Le soluzioni di multicloud ibrido offrono un framework unificato per superare tali sfide, creando un ambiente dove dati e carichi di lavoro possono fluire senza interruzioni tra cloud pubblici, privati e edge. Un aspetto fondamentale del multicloud ibrido è la capacità di accedere ai dati in tempo reale in ambienti diversi. Ciò elimina i silos, permettendo ai modelli di IA di operare in modo efficiente e accurato.
Inoltre, il multicloud ibrido supporta carichi di lavoro ad alte prestazioni come l’elaborazione del linguaggio naturale e il deep learning senza richiedere infrastrutture specializzate e costose. Permette inoltre di addestrare modelli di intelligenza artificiale in un ambiente e distribuirli in un altro, garantendo prestazioni ottimali e massima adattabilità. Integrando e ottimizzando le risorse, il multicloud ibrido riduce i costi nascosti spesso legati ad architetture frammentate. Grazie a questo approccio integrato, il multicloud ibrido trasforma l’agilità da concetto teorico in una realtà operativa, consentendo alle aziende di accelerare l’innovazione e scalare efficacemente le iniziative di AI.
Applicazioni concrete e casi d’uso
Il potenziale del multicloud ibrido si sta già concretizzando in diversi settori. Nel mondo bancario, i sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale si basano su un’integrazione fluida tra data center locali e modelli IA basati sul cloud. Questo approccio elimina la latenza e migliora la sicurezza. Nel settore pubblico, le strategie ibride rappresentano la soluzione ideale per implementare soluzioni di IA, rispettando rigide normative sulla privacy.
In ambito manifatturiero e nel settore della sanità, le aziende aggregano grandi quantità di dati provenienti da dispositivi e sistemi diversi per creare modelli predittivi, ottimizzare i processi operativi e migliorare i processi decisionali.
Superare la sfida dell’integrazione
Integrare l’IA nelle infrastrutture esistenti è senza dubbio una sfida complessa. Le aziende si scontrano spesso con resistenze al cambiamento e preoccupazioni riguardo ai costi e alla complessità legata alla modernizzazione dei sistemi legacy. Le strategie di migrazione graduale – un approccio che prevede la transizione progressiva dei sistemi verso ambienti multicloud ibridi – rappresentano una soluzione efficace, poiché aiutano a ridurre al minimo le interruzioni e a garantire la continuità operativa.
Questo approccio incrementale al multicloud ibrido affronta anche un’altra sfida importante: garantire che gli investimenti infrastrutturali già effettuati non diventino obsoleti. Modernizzando i sistemi in modo graduale, le aziende ottengono il massimo valore dalle tecnologie esistenti, creando al contempo una base più agile e pronta per il futuro. Inoltre, le migrazioni a fasi permettono di ottenere benefici immediati come il miglioramento delle prestazioni di carichi di lavoro specifici o il potenziamento delle capacità di integrazione dei dati, senza dover procedere a una revisione completa. Dal punto di vista dell’agilità, le aziende possono così dare priorità ai sistemi o ai carichi di lavoro più critici, testare le funzionalità del multicloud ibrido in ambienti isolati e perfezionare l’approccio in base ai risultati concreti ottenuti.
Oltre l’infrastruttura: i dati sono la chiave
L’agilità dipende dal flusso e dall’utilizzo continuo dei dati in modo fluido e senza interruzioni. Unificando e consolidando i dati in un’unica struttura scalabile, le aziende possono conseguire livelli di efficienza operativa e innovazione senza precedenti. Tutto parte da una solida base dati, un solido livello di dati che rappresenta il fondamento per operazioni IA fluide. Tale livello permette l’integrazione di fonti dati diverse, consentendo alle aziende di sfruttare efficacemente modelli di IA e machine learning per ottenere informazioni preziose. Per raggiungere l’agilità, è essenziale eliminare i silos e la frammentazione dei dati.
Una visione unificata dei dati offre alle aziende una fonte unica di verità, favorendo decisioni informate a tutti i livelli. Questo approccio semplificato migliora l’agilità, per rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato, migliorare l’allocazione delle risorse e adattarsi velocemente alle esigenze in continua evoluzione dei clienti. Inoltre, garantire la sicurezza e la privacy dei dati è fondamentale. Una solida strategia ibrida, che combina soluzioni on premise e cloud, assicura la protezione necessaria mantenendo al contempo l’accessibilità e consentendo alle aziende di sfruttare appieno il valore dei propri dati. Prioritizzando unificazione, gestione e sicurezza dei dati, le aziende possono creare una base realmente agile.
Abbracciare il futuro dell’agilità
Il multicloud ibrido sta diventando un elemento strategico per le aziende guidate dall’intelligenza artificiale. Abbattendo i silos di dati, favorendo una scalabilità senza precedenti e semplificando integrazioni complesse, il multicloud ibrido permette alle aziende di liberare il vero potenziale dell’IA e dei carichi di lavoro moderni. Non si tratta solo di tecnologia: è la chiave per sbloccare nuovi livelli di agilità aziendale, accelerare l’innovazione e conquistare un vantaggio competitivo decisivo.
