L'impresa predisposta per i dati e l'AI: principi fondamentali del calcolo ad alte prestazioni
Il calcolo ad alte prestazioni (HPC) è una tecnologia creata per elaborare enormi quantità di dati sfruttando più nodi, o cluster di computer, che operano in parallelo per portare a termine un’attività o una serie di attività.
Più recentemente, presso Digital Realty, abbiamo visto esempi di HPC che includono:
- Previsioni del tempo
- Supercomputer che promuovono l'innovazione nelle scienze della vita
- Mappatura del genoma per scoperte mediche rivoluzionarie
- Test sui semiconduttori
- Simulazioni complesse e multidimensionali
A causa dell'ambiente unico necessario per l'HPC e l'intelligenza artificiale (AI), i dipartimenti IT stanno implementando infrastrutture distribuite che rimuovono le barriere legate alla gravità dei dati. In parole semplici, la gravità dei dati significa che i dati esercitano una forza di attrazione: man mano che un set di dati cresce, attira applicazioni e servizi, creando così un circolo virtuoso che porta alla generazione di un numero ancora maggiore di dati. Per supportare questa infrastruttura distribuita sono necessarie quattro fondamenta digitali strategiche:
- Rete
- Calcolo
- Dati
- Sicurezza
In questo blog, ci concentreremo su come le basi di calcolo dell'HPC guidano la strategia e lo sviluppo dell'infrastruttura IT moderna.
Il calcolo ad alte prestazioni consente la transazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati distribuiti su una rete globale. Visto che i responsabili IT vedono le loro imprese produrre già oggi set di dati esponenzialmente più grandi che mai, le organizzazioni che si affidano ad architetture legacy mettono la propria attività in una posizione di netto svantaggio.
Perché il calcolo ad alte prestazioni e perché proprio ora?
Le aziende all'avanguardia realizzano architetture predisposte per i dati e l'AI, progettate per far fronte al crescente volume di dati. Lo fanno ponendo i dati al centro delle moderne infrastrutture IT, portando il cloud e gli utenti ai dati invece che il contrario. Questo accelera l'elaborazione, l'analisi e la trasmissione dei dati.
Le aziende che eccellono in questo ambito si pongono un passo avanti rispetto alla concorrenza. La crescita dei dati è inevitabile. Il rapporto Worldwide Datasphere di IDC prevede che la quantità di dati aumenterà del 573% ogni anno entro il 2025.¹
Tutte le aziende noteranno l'aumento dei dati, ma solo poche li utilizzeranno efficacemente a beneficio delle proprie organizzazioni.
Spinte dalla crescente adozione delle tecnologie social e mobile, dell'AI/machine learning (ML) e della crescita dei dati dell'Internet of Things (IoT), le imprese moderne richiedono un ambiente di calcolo ad alte prestazioni in grado di creare, elaborare e scambiare dati.
Travis Ewert, Responsabile globale dello sviluppo delle piattaforme presso Digital Realty, illustra le basi dell'elaborazione dati.
Casi d'uso del calcolo ad alte prestazioni in ambito enterprise
Si prevede che la crescita dei dati, pari al 573% ogni anno entro il 2025, deriverà dall'utilizzo esponenziale della tecnologia aziendale per servire gli utenti finali, far crescere il business e proteggere la proprietà intellettuale. I casi d'uso seguenti individuano fonti di crescita dei dati e l'applicazione di potenza di calcolo ad alte prestazioni per gestire tale crescita.
- Generative AI (GenAI): con la crescita dei chatbot nelle operazioni interne ed esterne delle imprese, i dati creati dall'uso di questa tecnologia contengono importanti approfondimenti utili per le aziende pronte a ricevere e interpretare le informazioni.
- Gestione della catena di approvvigionamento: le aziende dotate di modelli di previsione e analisi predittiva sofisticati per le proprie catene di approvvigionamento otterranno risultati migliori rispetto alla concorrenza.
- Transazioni finanziarie: gli analisti prevedono che la parte di gestione finanziaria delle imprese continuerà ad essere una fonte di espansione dei dati.
- Trattamento dei dati degli utenti a livello regionale: le preoccupazioni relative alla privacy dei dati rimangono una priorità per i clienti, ispirando normative locali, regionali e nazionali in materia di sovranità dei dati. L'elaborazione dei dati al punto di raccolta richiede una potenza di calcolo localizzata tramite cluster regionali HPC.
Questi esempi mostrano come le aziende possono utilizzare una strategia semplice per controllare e sfruttare al massimo la crescita esponenziale dei dati.
Qual è la strategia migliore per il calcolo ad alte prestazioni?
Mentre i responsabili IT aziendali valutano quale ruolo assumere nel settore dell’HPC e come affermarsi, emergono alcune considerazioni di natura strategica. La chiave dello sviluppo strategico nell'HPC è la conversione dall'architettura IT tradizionale all'architettura HPC moderna.
Le architetture legacy collocano applicazioni, capacità e dati nel cloud, aumentando la latenza e la gravità dei dati. Architetture predisposte per i dati e l'AI posizionano zone di scambio dati tra i cloud e l'edge.
Queste zone di scambio dati permettono alle imprese di gestire e sfruttare i dati per garantire agilità e un processo decisionale basato sui dati. Altrettanto importante, le zone di scambio dati permettono alle aziende di collegare asset digitali nei luoghi in cui operano in tutto il mondo, riducendo l'esposizione ai rischi di sovranità dei dati e accelerando l'accesso ai dati per i membri del team.
Le zone di scambio dati contengono rete, elaborazione, sicurezza e dati come elementi fondamentali digitali che funzionano localmente. Le imprese efficienti collaborano con i provider di servizi di colocation che conoscono le loro esigenze e possiedono una solida rete di connettività, il che garantisce loro un rapido accesso ai provider di servizi più importanti.
Figura 1: Digital Realty, Pervasive Datacenter Architecture (PDx)®, 2021
Spostando la nostra attenzione sul quadrante di calcolo della zona di scambio dati, vediamo sia i rischi che i benefici di un'infrastruttura predisposta per i dati e l'AI. Diamo un'occhiata:
I rischi di non implementare l'HPC includono:
- Spese in conto capitale non necessarie
- Le diverse funzioni dei carichi di lavoro annullano i risparmi sui costi di infrastruttura derivanti dalle implementazioni ibride e multi-cloud
- Innovazione lenta e ostacoli interni alle opportunità di avanzamento
I benefici delle infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni:
- Un sistema che mette l'impresa in pieno controllo della crescente ondata di generazione di dati
- Minore rischio di multe relative alla sovranità dei dati
- Identificazione precoce delle tendenze del settore e dei clienti e capacità di sfruttarle rapidamente
Le aziende farebbero bene a ospitare applicazioni in loco o con un partner di colocation affidabile, ottimizzando i carichi di lavoro e scalando soluzioni HPC.
Ecco perché:
Entro il 2025, i server di calcolo aziendali globali ammonteranno a 15,3 milioni di dollari, con la stragrande maggioranza che sarà costituita da server non cloud, secondo il Data Gravity Index™ 2.0.
Figura 2: Data Gravity Index™ 2.0, giugno 2023
La maggior parte delle imprese elaborerà presto i dati delle proprie applicazioni sui propri server. La chiave per vincere la gara è saper crescere rapidamente a costi contenuti. I data center aiutano le aziende intelligenti a compiere il salto di qualità.
Inoltre, la maggior parte dei dati viene creata e utilizzata al di fuori del cloud pubblico, secondo il Data Gravity Index™ 2.0 di Digital Realty, che evidenzia la necessità di un’architettura ibrida multi-cloud per gestire grandi volumi di dati e la scalabilità.
Fondamenti dell'infrastruttura digitale: riepilogo delle risorse di calcolo
Con il calcolo HPC, le aziende possono scalare l'elaborazione di grandi quantità di dati tramite cluster HPC e interconnessioni affidabili ottimizzate per HPC. Il risultato è un sistema che permette di effettuare transazioni, elaborare dati e prendere decisioni in tempi rapidi.
Un imperativo chiave per la progettazione infrastrutturale è contenere la complessità in tutti i punti del processo progettuale. Il lato computazionale della zona di scambio dati può creare complessità man mano che i dati si espandono. Le soluzioni preintegrate offrono sistemi testati e affidabili su cui costruire un'infrastruttura digitale predisposta per i dati e l'AI.
Il calcolo è una delle quattro basi dell'infrastruttura digitale. Gli altri includono rete, per collegare dati, utenti e applicazioni localmente; sicurezza, per proteggere l'intera progettazione dell'infrastruttura; e dati, per implementare la localizzazione dei set e lo scambio sicuro.
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¹IDC, Worldwide IDC Global DataSphere Forecast, 2023 2027: It's a Distributed, Diverse, and Dynamic (3D) DataSphere, aprile 2023
