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L’apprendimento automatico segna la fine degli umani nel datacentre?

Posted: 5 giugno 2018 By: Stefania Mungai Categories: Storage

L’apprendimento automatico segna la fine degli umani nel datacentre?

Da tempo i clienti desiderano un datacentre più semplice, con un'ottimizzazione continua dei costi, massimizzazione dei servizi e riduzione dell’intervento umano. Fino ad oggi questo obiettivo è stato raggiunto mediante gli avanzamenti incrementali in tecnologie e procedure, ma l'avvento della scienza dei dati e dell’IA prevede rapidi cambiamenti al punto che gli umani potrebbero non essere più necessari nel datacentre.

Uno dei principali cambiamenti è rappresentato dalle dimensioni attuali delle analisi dei dati. Soluzioni di storage come HPE Nimble con InfoSight analizzano i dati su scala globale e su più clienti, massimizzando la disponibilità di informazioni. HPE ha analizzato oltre 12 mila casi d'uso di Nimble in oltre 7500 ambienti di clienti sull’intero stack dell’infrastruttura multi-vendor e multi-sito. Il motore di analisi preventiva di InfoSight aggrega e analizza le informazioni da oltre 70 milioni di punti di dati ogni giorno, creando una visione granulare impareggiabile su ogni infrastruttura e una visione olistica di ogni infrastruttura presso la quale Nimble è presente e impara.

Nimble e InfoSight utilizzano insieme l’apprendimento automatico per sviluppare un’analisi dei potenziali problemi che vanno oltre le capacità di comprensione di un team umano. Nel 90% dei casi, InfoSight è capace di rilevare i problemi e di risolverli prima che i clienti si rendano conto degli stessi.

L’analisi dei dati globale e l’attività di apprendimento automatico hanno rivelato alcune sorprese: ad esempio, normalmente gli umani ritengono che i problemi di storage siano responsabili del divario tra applicazioni e resa dei dati. Tuttavia, InfoSight ha appreso che, in meno del 50% dei casi i problemi sono causati dallo storage. Infatti, nel 54% dei casi i problemi derivano da configurazioni incorrette, interoperabilità e mancanza di prassi migliori. Nel 46% dei casi, i problemi sono imputabili allo storage e dovuti a problemi di hardware e software o a problemi di aggiornamento di software.

Per gli umani, la conseguenza è che la tecnologia sta già prevenendo e risolvendo problemi potenziali e reali in modo più rapido. La tecnologia sta imparando dagli errori di oggi per prevenire gli errori futuri. Li sta distinguendo e sta determinando regole per la relativa risoluzione per poi replicarli su siti di altri clienti in modo più rapido rispetto ad un team umano. L’IA sta anche favorendo futuri aggiornamenti di software implementando ciò che ha già appreso.

In realtà ci vorrà del tempo prima che gli umani vengano eliminati dal datacentre ma le aziende stanno già impiegando un’infrastruttura autonoma per ridurre le dimensioni dei propri team d'assistenza, affidandosi all’IA per risolvere l’80% dei problemi semplici e comuni prima del relativo impatto. Per quanto riguarda il restante 20% di problemi complessi e unici, i clienti stanno impiegando un minor numero di personale altamente qualificato per ottenere il giusto livello di supporto, una tendenza che aumenterà con l’evoluzione dell’IA.

Per informazioni sull’IA nel datacentre, guarda questo video di HPE.

Voce del mercato, 7 previsioni per l’IA nel datacentre

L'intelligenza artificiale e le sue future applicazioni nel campo dell’IT sono tra i temi più discussi del momento. Per questo motivo, abbiamo raccolto le impressioni dei più prestigiosi esperti del settore.

IDC
La spesa globale relativa a sistemi cognitivi, tra cui l’IA, aumenterà da 8 milioni di dollari nel 2016 a oltre 47 milioni i dollari nel 2020.

HPE.com
Visti i progressi in campi quali le tecnologie di storage, le infrastrutture componibili, l’IA e l'apprendimento automatico (...) non c’è da sorprendersi se le tecnologie collegate che uniscono capacità “on-premises e “off-premises” saranno un punto focale degli operatori dei datacenter durante i prossimi anni.

CIO.com
È molto probabile che i datacenter di proprietà delle aziende diventeranno strutture di storage dati con capacità computazionali ottimizzate per l’analisi e l’adattamento all’IA. L’hardware per l'elaborazione di prodotti (...) potrebbe essere sostituito da dispositivi specializzati e unicamente adattati alle tecniche di analisi dell’IA per data store dinamici di terabyte e petabyte.

Forrester.com
Negli Stati Uniti, il 16% dei posti di lavoro sarà sostituito da sistemi cognitivi tra cui l’IA mentre si avrà una creazione di posti di lavoro pari al 9%, con una perdita netta del 7% degli impieghi statunitensi entro il 2025. Il cambiamento sarà rapidamente visibile nel settore dell’impiego del personale amministrativo e di assistenza. Le nuove figure lavorative potrebbero includere: professionisti del controllo dei robot, scienziati dei dati, specialisti dell’automazione e curatori di contenuti.

TechTarget.com
L’intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico offrono grandi opportunità, soprattutto per le aziende che desiderano anticipare e soddisfare totalmente le esigenze dei clienti. Esse offrono inoltre grandi prospettive in termini operativi, avvicinandoci a sistemi auto-riparanti e capaci di anticipare, indirizzare e risolvere problemi prima che abbiano ripercussioni.

Gartner.com
...Per le aziende che desiderano mantenere il proprio datacenter, consigliamo l'adozione dell'IA e dell’apprendimento automatico oppure diventerà inutile. Entro il 2020, il 30% dei datacenter che non adotterà efficacemente l’IA e l’apprendimento automatico cesserà di essere sostenibile in termini operativi ed economici.

TechRepublic / Google
Gli enormi datacenter che sostengono i servizi online di tutto il mondo saranno ben presto operati con il sostegno dell’IA (...) nel 2016. Google DeepMind migliora notevolmente l’efficienza energetica del datacenter di Google mediante aggiustamenti dell'avviamento dei server e della gestione dell’energia e delle attrezzature di raffreddamento per ridurre di circa il 40% l’energia necessaria per il raffreddamento dei server.

HPE Nimble con InfoSight è già disponibile per l’introduzione dell’IA nel datacenter. Rivolgiti ai team di esperti HPE di Tech Data per ottenere assistenza sulla scelta e sull’implementazione di questa soluzione.

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