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Il machine learning nel 2018 entrerà nel cloud

Nonostante il cloud pubblico reciti la parte del leone sul mercato anche quello privato e ibrido sta crescendo con forza.

Idc stima che quest’anno i data center tradizionali hanno rappresentato il 62% della spesa infrastrutturale IT, con il 23% del mercato che va al cloud pubblico e il 15% al cloud privato.

Entro il 2020, i data center scenderanno a rappresentare il 50% del mercato, con il cloud pubblico a poco meno di un terzo del mercato e il cloud privato al 20%.

Traduzione: i data center perdono peso e il cloud pubblico e privato sta diventando sempre più importante.

Cloud, le mosse dei big

Quindi, mentre le nuvole private e ibride continuano a crescere, cosa ci si dovrebbe aspettare da questi mercati nel 2018 e oltre?

Forse il più grande sforzo in questo ambito è stato fatto da Microsoft che ha rilasciato Azure Stack – una piattaforma privata cloud IaaS pensata per il mirror cloud pubblico di Azure. Le prime implementazioni stanno già raggiungendo il mercato.

Amazon Web Services, nel frattempo, ha collaborato con il gigante della virtualizzazione della Silicon Valley per offrire VMware su cloud ibridi Aws. Google Cloud Platform ha collaborato con VMware e Nutanix. Oracle e Ibm hanno le proprie offerte di cloud ibridi in-house.

Il megatrend che sta guidando l’intero mercato del cloud sta consentendo agli sviluppatori di applicazioni di innovare e creare nuovo valore commerciale il più velocemente possibile.

Questo non richiede l’impegno verso qualsiasi piattaforma infrastrutturale, ma l’utilizzo di cloud privati e pubblici. Qualsiasi azienda che stia utilizzando il cloud finirà per utilizzare più strumenti e piattaforme. Ma come si gestisce l’ambiente ibrido? Una chiave è l’utilizzo di container per garantire che le applicazioni possano funzionare in qualsiasi ambiente infrastrutturale.

Pochissime organizzazioni utilizzano esclusivamente un cloud privato o pubblico e in realtà hanno carichi di lavoro in ognuno di essi. Qualsiasi uso sostanziale di un cloud ibrido può trarre vantaggio da una connessione di rete ottimizzata al cloud. Un mercato dei fornitori di interconnessione si è sviluppato rapidamente negli ultimi anni a sostegno di questo obiettivo.

Aziende come Equinix, Digital Realty e Qts offrono servizi di gestione e co-location che hanno connessioni dirette con il cloud pubblico, tra cui Aws, Microsoft, Google o molti altri. Mentre il cloud computing ibrido diventa la norma nel 2018 e oltre, stabilire, gestire e ottimizzare queste connessioni sarà una priorità.

Il cloud apre all’intelligenza artificiale

Nel 2015 Amazon Web Services aveva annunciato Lambda, una piattaforma serverless che utilizza dei costrutti di calcolo basati su eventi (a volte chiamati anche funzioni come un servizio o FaaS). Il 2018 potrebbe essere l’anno in cui il serverless computing fa la sua strada fuori dal cloud pubblico e in on-premise data center.

Aziende come Microsoft, Red Hat e altre stanno tentando di creare funzionalità serverless in ambienti on-premise e cloud ibridi. Red Hat, ad esempio, ha abbracciato OpenWhisk, un FaaS open source originariamente sviluppato da Ibm. Microsoft ha la sua piattaforma di funzioni proprie per portare questa tecnologia nascente in-the-cloud on-premise.

Un’altra tecnologia che viene osservata da vicino per entrare potenzialmente in nuvole private e ibride è il machine learning. I fornitori pubblici di servizi in-the-cloud sembrano essere in una certa misura in una corsa agli armamenti che costruisce piattaforme di machine learning e di intelligenza artificiale che i clienti possono integrare nella loro pipeline di sviluppo delle applicazioni. Il 2018 sarà l’anno in cui i fornitori privati e ibridi di cloud parleranno di come portare il machine learning e le capacità di intelligenza artificiale in questi ambienti.

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