Cosa c’entra il restauro della mia cucina con i big data?
L’architettura conta
Sono arrivato a metà nella ristrutturazione del mio bungalow del 1910. Sebbene amo questa casa, soprattutto per le sue caratteristiche storiche, rimango costantemente in conflitto con i muri inclinati, la malta a pezzi e uno strano design, come ad esempio quello del tetto della mia cucina. Quindi sono arrivato alla conclusione che l’architettura conta eccome.
Ogni giorno, durante le nostre ore di lavoro, generiamo diverse informazioni che,passando per diversi canali monitorano i livelli di traffico. Anche al mattino, quando semplicemente ci fermiamo a prendere un caffè o una briosch generiamo dei dati. E mentre attendiamo l’inizio di una riunione, generiamo dati nel momento in cui ad esempio condividiamo le nostre foto del weekend su Facebook. Queste per alcuni possono essere solo delle azioni di interazione sociale, ma per altri possono essere la chiave per un nuovo modello di business, per la creazione di un nuovo prodotto o per acquisire un vantaggio competitivo.
Le autorità che si occupano dei trasporti possono utilizzare grandi quantità di dati per progettare e costruire nuove strade in modo da risolvere il problema del traffico, mentre un negozio o un’impresa può analizzare i dati d’acquisto per prevedere il successo di un nuovo prodotto.
L’evoluzione dei Big Data e le sfide a cui si va incontro
La sfida di oggi non è solo quella di gestire l’aumento del volume dei dati, ma anche come occuparsi di essi tenendo conto della loro diversità e imprevedibilità. Questo ci fa ritornare al discorso dell’architettura.........in questo caso per quanto riguarda il software da utilizzare per compilare e analizzare i dati e lo storage su cui lavorare.
“Big data” è un termine che è stato utilizzato di recente in diversi contesti. Tradizionalmente utilizzata solo per descrivere applicazioni di tipo analitico, questa espressione ha toccato successivamente diverse aree. Possono riguardare le cosiddette “informazioni umane”, ovvero comunicazioni tra presone tramite e-mail, video, telefono, voicemail e social media oppure dati “estremi”, rillevati attraverso sensori, tag, sistemi di telecomunicazione o segnali GPS.
Gli analytic software hanno subito una grossa evoluzione rispetto ai tradizionali data-base RDBMS row-based. I databases column come HP Vertica e i motori meaning-based computing come HP Autonomy IDOL costituiscono il nuovo approccio all’architettura informatica basata su una quantità di dati molto elevata.
Il mondo cambia e anche lo storage deve adeguarsi
In HP il big data è uno dei quattro argomenti che più interessa la tecnologia d’impresa. Di questa tematica fa parte il nostro approccio all’ottimizzazione informatica per aiutare l’impresa nell’ottimizzazione dei consumi, nella protezione e nella conoscenza, integrazione, condivisione e creazione delle informazioni riguardanti l’impresa in maniera consistente.
Milan Shetti, VP e CTO per HP Storage, riconosce il bisogno di creare un’unità di business analytics per riuscire a prendere importanti decisioni aziendali analizzado il trend definito dal big data. E a riguardo cita un esempio di un’azienda sanitaria: “immaginate che le informazioni di un’azienda che si occupa di biotecnologia genomica possano integrarsi con quelle di un’azienda farmaceutica, dell’FDA(Food and Drug Administration) e dei pazienti. Tutte queste informazioni possono essere integrate e correlate con le informazioni sui medicinali e queste informazioni possono poi essere trasmessi ai clienti. I medici di conseguenza riescono ad analizzare meglio e possono prendere decisioni più rapide riguardo all’approvazione di un farmaco da parte della FDA. Al momento non esiste nulla a riguardo.”
Per poter gestire le informazioni correttamente è necessario uno storage flessibile e scalabile. To do information optimization right, you need a flexible, scale-out data storage infrastructure. Una classica architettura storage non riesce a supportare grandi quantità di dati.
L’architettura storage monolitica oggi presente in molte aziende risale a quella che era stata progettata più di 20 anni fa per determinati carichi di lavoro. In ogni modo al giorno d’oggi queste architetture risultano ormai superate. Il vecchio mondo si scontra con il nuovo mondo iper-informatizzato.
Perchè uno storage scalabile? I cambiamenti
Se si può dire che negli ultimi 5 anni la forte crescita dei dati e le turbolenze economiche ci hanno insegnato qualcosa, sicuramente ci hanno insegnato a far fronte ai cambiamenti senza interruzioni. Uno storage scalabile ci aiuta nell’ottenere quella flessibilità necessaria per ottimizzare al meglio le informazioni.
Uno storage con funzionalità scale-out è diverso rispetto ai tradizionali storage scale-up in quanto scalabile tramite diversi dischi da aggiungere ad ogni controller. Quando si ha bisogno di più potenza o spazio di solito si passa ad uno storage più grande affrontando spese e sacrifici molto alti per l’azienda. Mark Peters, storage analyst with Enterprise Strategy Group, scrive che uno scale-out storage può aiutare a migliorare l’assetto informatico, a rendere il sistema più versatile e a fornire più risorse.
Se combinati insieme a storage federati, lo storage scale-out permette la creazione di pool di risorse virtuali e persistenti. Tra l’altro tutto ciò è fondamentale quando si ha a che fare con un’elevata mole di dati.
Lo scale-out permette una scala incrementale e indipendente di capacità, performance e resilienza metre gruppi federati di cluster scale-out forniscono ottime soluzioni che permettono un flusso di lavoro continuo. Quindi si hanno computer più potenti e storage con capienza molto più ampia rispetto ai tradizional storage array.
L’impatto dell’imprevedibilità e del big data sulla performance
Lo storage oggi deve essere capace di gestire numerose richieste e grossi carichi di lavoro. Alcuni storage lavorano alla grande per una determinata sequenza di operazioni ma poi, quando si trovano richieste inattese o informazioni contenenti parecchi metadati, vanno in tilt. Le imprese con grandi quantità di dati non strutturati hanno bisogno di gestire diversi carichi di lavoro e allo stesso tempo mantenere le stesse performance. Bisogna quindi tenera quella che si chiama una dinamica multi-tenant.
Converged storage, big data e trend per il 2012
Questi requisiti dovuti al cambiamento di gestione e all’imprevedibilità sono una delle motivazioni per cui HP Converged Storage viene considerato parte integrante dell’approccio alla Converged Infrastructure. Nel nucleo della nostra strategia basata su Converged Storage c’è un design center che comprende soluzioni federate scalabili su una piattaforma leader nel settore. Quindi l’architettura conta ed è importante che le applicazioni big data possano contare su architetture storage moderne progettate ex novo per affrontare i problemi odierni.
Ecco perchè diventa importante l’unione tra HP IBRIX, che gestisce dati non strutturati, e HP 3PAR, che invece gestisce quelli strutturati. Questi storage convergenti complementari fanno funzionare molti data center cloud computing e contenuti di dati non strutturati in molte aziende nel mondo e sono una parte cruciale dell’infrastruttura IT per le applicazioni big data..
I CTO di HP hanno un ruolo fondamentale nella creazione di tecnologie e strategie per soddisfare le vostre esigenze d’impresa. Ogni giorno analizzano quelli che sono i trend sociali e commerciali e creano soluzioni tecnologiche adatte alle necessità del momento.
Questo link definisce l’importanza che i CTO di HP danno al big data nell’infrastruttura IT di un’impresa e come HP Converged Storage possa essere una pedina fondamentale:
http://www8.hp.com/us/en/business-solutions/soluti
Per saperne di più a riguardo:
>> 4 IT Trends that will help you remain competitive in 2012
>> Converged storage for the new era of computing
>> segui Brad Parks su Around the Storage Block Blog o su Twitter: @HPBradParks
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