I trend tecnologici dei data center

Le tendenze tecnologiche attuali puntano ad aumentare l’efficienza, ridurre l’impatto ambientale, aderire al cloud ibrido e sfruttare AI e ML per l’ottimizzazione operativa. Inoltre, si punta verso una gestione più dinamica e flessibile, capace di adattarsi facilmente alle nuove richieste dell’IoT

In questo articolo esploreremo i trend più recenti nel mondo dei data center, dalla spinta verso l’efficienza energetica alla rapida adozione di tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Scoprirete come le strategie di raffreddamento innovativo stanno contribuendo a minimizzare l’impatto ambientale, mentre le soluzioni avanzate per l’automazione e l’orchestrazione stanno rendendo la gestione dei data center più agile che mai. E con l’ascesa del cloud ibrido e multicloud, il ruolo dei data center diventa ancora più critico.

Efficienza energetica e raffreddamento

L’efficienza energetica e il raffreddamento sono due elementi sempre più importanti nell’attuale gestione dei data center a causa del crescente aumento di consapevolezza riguardo alla sostenibilità e alla costante necessità di ridurre i costi operativi. 

L’elevato consumo energetico dei data center è dovuto non solo alle esigenze operative dei sistemi, ma anche alle richieste di raffreddamento necessarie per il loro corretto funzionamento. Con l’introduzione di nuove tecnologie e strategie, l’industria dei data center sta facendo passi significativi verso l’efficienza energetica. Una di queste tecnologie è il raffreddamento a liquido, che permette di dissipare il calore più efficacemente e rapidamente rispetto al metodo convettivo con aria. Questo tipo di raffreddamento può assumere diverse forme, dall’immersione diretta delle apparecchiature in un liquido refrigerante, alla circolazione di acqua refrigerata attraverso specifici circuiti presenti nei server.  

L’ottimizzazione dinamica dell’alimentazione è un’altra strategia che i data center stanno adottando per migliorare l’efficienza energetica. Questo approccio implica l’uso di software e hardware avanzati per monitorare e regolare continuamente il consumo energetico in base alle esigenze operative. Per esempio, durante i periodi di bassa richiesta, l’energia può essere ridistribuita o ridotta per minimizzare il consumo inutilizzato.

Infine, l’uso di energie rinnovabili sta diventando sempre più comune nei data center. Molti operatori di data center stanno cercando di ridurre la loro impronta di CO2 attraverso l’uso di fonti di energia sostenibili, come il solare, l’eolico e l’idroelettrico. Alcuni hanno anche iniziato a investire in propri impianti di energia rinnovabile o a stipulare contratti di acquisto di energia con fornitori di energia rinnovabile.

Orchestrazione e gestione

L’automazione e l’orchestrazione dei processi operativi stanno raggiungendo livelli più avanzati grazie all’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning. L’automazione guidata da ML consente di automatizzare le operazioni IT, come il provisioning delle risorse, il monitoraggio e la risoluzione dei problemi, riducendo gli errori umani e migliorando l’efficienza. Inoltre, l’orchestrazione dei servizi su più ambienti cloud, sia interni che esterni, sta diventando sempre più critica per garantire una distribuzione e una gestione ottimali dei carichi di lavoro. Altrettanto fondamentale per i data center moderni è l’uso del software DCIM (Data Center Infrastructure Management) che fornisce una gestione centralizzata e aiuta le aziende a gestire, monitorare e ottimizzare l’uso delle risorse nei loro data center. Questo può includere il monitoraggio del consumo energetico, la gestione dello spazio e del raffreddamento e l’analisi delle prestazioni dei server. Anche in questo caso una delle principali tendenze nel campo del DCIM è l’integrazione con l’intelligenza artificiale e il machine learning: per esempio, un sistema DCIM può utilizzare l’AI per analizzare i dati dei sensori e prevedere quando un componente hardware è probabile che si guasti, permettendo un intervento proattivo oppure può monitorare e ridurre il consumo di energia.

Virtualizzazione e containerizzazione

La combinazione di virtualizzazione e containerizzazione sta trasformando il modo in cui le aziende gestiscono i loro data center. Queste tecnologie consentono un utilizzo più efficiente delle risorse hardware, una maggiore flessibilità e portabilità delle applicazioni e una gestione semplificata dei carichi di lavoro. Tuttavia, richiedono anche nuove competenze e approcci alla gestione dell’infrastruttura IT.

La virtualizzazione è una tecnologia che consente di creare versioni virtuali di risorse hardware, come server, storage e reti nonché di suddividere un singolo server fisico in più macchine virtuali (VM), ognuna delle quali può eseguire un sistema operativo e delle applicazioni indipendenti. Questo approccio consente di utilizzare al massimo le risorse hardware e di spostare rapidamente i carichi di lavoro da un server all’altro. La virtualizzazione può, però, essere onerosa in termini di risorse, poiché ogni VM deve eseguire un proprio sistema operativo completo e la gestione di un grande numero di VM può diventare complessa. 

Ecco dove entra in gioco la containerizzazione. Una tecnologia come Docker consente di impacchettare un’applicazione e le sue dipendenze in un “container”, che può essere eseguito su qualsiasi sistema che supporta Docker. Questo significa che gli sviluppatori non devono preoccuparsi della compatibilità con il sistema operativo o di conflitti tra dipendenze: il container contiene tutto ciò che l’applicazione ha bisogno per funzionare. A differenza delle VM, i container condividono lo stesso sistema operativo, il che li rende molto più leggeri e veloci da avviare. Inoltre, i container sono portatili tra le diverse piattaforme e ambienti cloud, il che li rende ideali per gli scenari di sviluppo, test e distribuzione. Anche in questo caso la gestione di un gran numero di container può essere complessa. Ecco dove entra in gioco Kubernetes, un sistema open source che automatizza la distribuzione, la scalabilità e la gestione dei container. Kubernetes può gestire e orchestrare i container su un gran numero di host, fornendo funzionalità come il bilanciamento del carico, la scoperta dei servizi e la gestione della riservatezza.

Intelligenza artificiale e machine learning 

Intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) stanno trovando applicazione sempre più ampia nei data center per ottimizzare la gestione delle risorse e dell’energia, la previsione della domanda, l’automazione delle operazioni, migliorare l’efficienza operativa nei contesti di cloud ibrido e multicloud e prevedere guasti hardware. Per esempio, tramite ML è possibile analizzare lo storico per prevedere la domanda futura di risorse di calcolo, consentendo ai gestori dei data center di allocare risorse in modo più efficace. Questo diventa particolarmente importante nei contesti di cloud ibrido e multicloud. Inoltre, l’AI e il ML stanno abilitando un’automazione più avanzata delle operazioni dei data center. Gli algoritmi possono identificare modelli e tendenze nei dati operativi, automatizzare processi di routine e persino prendere decisioni in tempo reale per ottimizzare le operazioni. Questa automazione non solo migliora l’efficienza operativa, ma può anche ridurre il rischio di errori umani. 

L’AI e il ML stanno anche giocando un ruolo chiave nel migliorare la sicurezza dei data center grazie alla capacità di monitorare continuamente il flusso di dati per identificare potenziali minacce, dai malware agli attacchi DDoS oppure di identificare modelli di comportamento anomalo che potrebbero indicare un attacco di sicurezza in corso. Infine, l’AI e il ML stanno aiutando i data center a diventare più sostenibili contribuendo a regolare automaticamente l’aria condizionata e il raffreddamento in base alle esigenze effettive.

Hyperconverged infrastructure e Composable architecture 

L’infrastruttura iperconvergente (HCI) consolida le funzioni di calcolo, storage e networking in una singola soluzione, migliorandlo le prestazioni e semplificando notevolmente l’amministrazione e la scalabilità del data center. L’HCI sta diventando ancora più completa con l’integrazione di nuove tecnologie, come la memoria persistente e i modelli di software defined storage migliorando l’efficienza e la scalabilità dei carichi di lavoro distribuiti su ambienti cloud ibridi e multicloud. Oggi, infatti, diversi provider HCI offrono soluzioni “cloud-ready” che permettono alle aziende di sfruttare i vantaggi dell’HCI con l’agilità e la scalabilità dei servizi cloud. 

L’adozione dell’HCI ha portato anche a miglioramenti nella sicurezza dei data center grazie alle funzionalità integrate di protezione dei dati, tra cui backup e ripristino, replicazione di dati e capacità di failover. Inoltre, l’HCI si dimostra particolarmente adatta per le implementazioni Edge. 

I nuovi sviluppi nel software HCI vanno nella direzione dell’ulteriore integrazione e semplificazione dei processi e dell’automazione basata su AI e ML.

La Composable Infrastructure è un concetto che va un passo oltre l’HCI, offrendo un livello ancora più elevato di flessibilità e ottimizzazione delle risorse. L’idea alla base della Composable Infrastructure è quella di considerare le risorse fisiche di calcolo, storage e networking come servizi che possono essere “composti” dinamicamente per soddisfare le esigenze specifiche di un’applicazione o di un carico di lavoro. In un ambiente di infrastruttura componibile, le risorse hardware sono astratte e gestite tramite un’interfaccia di programmazione applicativa (API) che permette agli amministratori di “comporre” e “decomporre” le risorse in base alle esigenze. Questo significa che le risorse possono essere allocate, deallocate e riallocate in tempo reale, senza la necessità di riconfigurare fisicamente l’hardware.

Cloud computing ibrido e multicloud 

I data center sono il cuore dei servizi cloud e ne consegue che il loro futuro è strettamente legato: mentre i data center continueranno a svolgere un ruolo fondamentale come infrastruttura di supporto per i servizi cloud, il crescente spostamento verso il cloud ibrido e multicloud plasmerà lo sviluppo e l’evoluzione dei data center. 

I data center possono ospitare infrastrutture di cloud privato, garantendo il controllo e la sicurezza dei dati sensibili e delle applicazioni critiche. Allo stesso tempo, le organizzazioni possono sfruttare i data center per collegarsi a risorse di cloud pubblico, che offrono maggiore scalabilità e flessibilità, soprattutto durante i picchi di domanda. Nel contesto multicloud, i data center possono ospitare connessioni a più fornitori di servizi cloud, aumentando la resilienza e riducendo i rischi legati alla dipendenza da un unico fornitore a patto di predisporre un’attenta gestione e orchestrazione dei carichi di lavoro attraverso i diversi fornitori di servizi. Parimenti i servizi di gestione e governance del cloud aiutano le organizzazioni a monitorare e gestire l’uso delle risorse dei data center, ottimizzando costi, performance e sicurezza. Gli strumenti per l’automazione, l’orchestrazione dei carichi di lavoro, la gestione delle politiche di sicurezza e conformità e la risoluzione dei problemi sono fondamentali in questo contesto.

Software Defined networking e Intent-Based Networking 

Il Software Defined Networking (SDN) è un approccio alla progettazione di una rete che si basa su l’idea che le sue funzionalità debbano essere principalmente software e non dipendere strettamente dall’hardware specifico di un produttore. Questo concetto è di grande rilevanza per i data center, in quanto consente una gestione della rete molto più flessibile e efficiente e un controllo unificato. In tal modo è possibile, per esempio, applicare le stesse politiche su reti diverse, indipendentemente dalla loro posizione geografica. La SDN si sta evolvendo per supportare una gestione ancora più centralizzata e automatizzata delle reti, consentendo l’implementazione di politiche di rete coerenti su ambienti cloud ibridi e multicloud. Inoltre, la SDN integra funzionalità avanzate come la segmentazione della rete e la sicurezza definita dal software. 

Negli ultimi tempi all’interno delle SDN si comincia ad adottare il concetto di Intent-Based Networking (IBN). L’IBN consente una gestione più efficiente della rete nel data center, migliorando la visibilità e l’automazione, riducendo gli errori umani e accelerando la distribuzione di nuovi servizi. Si tratta di un metodo di gestione della rete in cui l’amministratore di rete specifica l’intento ovvero ciò che la rete dovrebbe fare e il sistema di rete lo implementa. È possibile utilizzare l’intelligenza artificiale per tradurre gli intenti degli utenti in azioni di rete. 

Per esempio, un utente potrebbe avere l’intento di assicurare una connessione sicura tra il data center A e il data center B; l’IBN tradurrà questo intento in una serie di azioni di rete, come la creazione di un tunnel VPN sicuro tra i due data center. 

Internet of Things ed Edge computing 

L’Internet of Things (IoT) continua a espandersi, con un’enorme quantità di dispositivi connessi generanti enormi volumi di dati. I data center dovranno evolversi sempre più per gestire, analizzare e sfruttare al meglio questi dati e per supportare soluzioni IoT-oriented. Tutto ciò sta portando verso l’Edge computing ovvero un modello di elaborazione distribuita dei dati che si contrappone a una gestione di tipo centralizzato. Nell’Edge computing, i dati vengono elaborati e analizzati in prossimità del punto di origine, cioè nelle infrastrutture locali o nelle periferie di rete, dove si trovano i dispositivi IoT e i sensori.

L’obiettivo principale di tutto ciò è ridurre la latenza e migliorare l’efficienza delle reti, consentendo l’elaborazione dei dati in tempo reale e il rilascio di servizi più veloci e affidabili. 

Negli ambienti IoT dove i dispositivi connessi alla rete generano dati in tempo reale, inviare tutti questi dati ai data center centralizzati potrebbe, infatti, causare congestione di rete e problemi di scalabilità. L’Edge computing consente di elaborare e filtrare i dati in loco, inviando solo le informazioni rilevanti e riducendo il carico sulla rete. 

Tra gli altri trend che faranno crescere la domanda di capacità di data center favorendo l’Edge computing vi sono la realtà virtuale/aumentata e il 5G.

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