Architettura cloud

Cos’è l’architettura cloud?

Componenti principali dell'architettura cloud

I quattro pilastri dell'architettura cloud sono le piattaforme front-end, le piattaforme back-end, la delivery basata su cloud e il cloud storage. Questi creano un ambiente cloud efficiente, scalabile e senza interruzioni.

1. Piattaforma di interfaccia con l’utente

Il front-end dei servizi cloud è accessibile, reattivo e di facile utilizzo su tutti i dispositivi.

Elementi importanti.

• Browser web: i punti di accesso più diffusi sono Chrome, Edge, Safari e Firefox. I prodotti cloud SaaS come Gmail, Salesforce e Office 365 si avvalgono della distribuzione basata su browser dato che è leggera e non richiede installazione.
• Applicazioni mobili: consentono agli utenti di accedere alle informazioni anche in movimento (ad esempio, l'applicazione mobile Google Drive). Danno priorità alla connettività mobile, al supporto offline e alle funzioni specifiche del dispositivo.
• Applicazioni desktop e PWA: per carichi di lavoro che richiedono elevata velocità o funzionalità offline. Ad esempio, il software desktop Microsoft Teams include funzionalità non disponibili online. Le Progressive Web App uniscono i vantaggi del browser e delle applicazioni native.
• API (Application Programming Interface) e SDK (Software Development Kit): sono tool utilizzati dagli sviluppatori per collegare le applicazioni ai servizi cloud. Esempio: un'applicazione di pagamento cloud integrata con l'API Stripe.
• Tool di accesso: il provisioning, il monitoraggio e l'automazione delle risorse richiedono dashboard, portali e CLI.
• Client: potrebbero includere laptop, dispositivi IoT o software thin client. Esempio: un termostato intelligente utilizzato come client cloud IoT.

Questo livello garantisce un accesso costante alle risorse cloud, ovunque e in qualsiasi momento.

2. Back-end (server, storage, database)

Il back-end guida il front-end, gestendo l'elaborazione, lo storage e la logica aziendale su vasta scala.

a. Risorse di elaborazione

• Macchine virtuali (VM): forniscono elaborazione on demand. Consentono di eseguire più sistemi operativi sullo stesso hardware. Le startup possono scalare immediatamente da una a migliaia di VM.
• Container: sistemi piccoli e portatili (Kubernetes, Docker) che eseguono programmi in modo uniforme su più piattaforme. Ideali per pipeline DevOps e microservizi.
• Elaborazione serverless: consente di svolgere funzioni senza dover gestire i server.
• Server bare metal: sono server fisici dedicati utilizzati per carichi di lavoro ad alte prestazioni come gaming, machine learning e trading ad alta frequenza.

b. Sistemi di storage

Storage scalabile ed efficiente con database per dati non strutturati e organizzati.

c. I database

• Relazionali (SQL): database relazionali strutturati utilizzati nei sistemi finanziari, ERP e risorse umane.
• NoSQL: senza schemi, pensato per applicazioni ad alto volume come social media o IoT, dove sono essenziali modelli di dati flessibili.
• Data warehouse: ottimizzati per analisi, generazione di report e BI (ad esempio, Snowflake che gestisce terabyte di dati di marketing).
• Database in-memory: utilizzati per la memorizzazione nella cache e l'analisi in tempo reale, dove i microsecondi sono importanti (ad esempio, Redis che memorizza nella cache le pagine dei prodotti per l'e-commerce).

d. Servizi di back-end dell'applicazione

• Microservizi: dividono le applicazioni in servizi più piccoli e indipendenti (ad esempio, Netflix utilizza i microservizi per consigli, streaming e fatturazione).
• Middleware: unisce applicazioni e servizi (Kafka trasmette dati in tempo reale).
• Bilanciatori di carico: distribuiscono il traffico in entrata tra i server per evitare indisponibilità delle risorse.

3. Cloud delivery in rete

Tutti i componenti sono collegati tra loro tramite la rete, consentendo un trasferimento dei dati rapido, sicuro e affidabile.

Tra le competenze fondamentali figurano:

• CDN: distribuzione globale più rapida del materiale.
• VPN: comunicazioni sicure tra gli utenti e il cloud.
• Servizi DNS: gestione dei domini.
• Gruppi di sicurezza e firewall: controllo degli accessi a livello di risorsa.
• Bilanciatori di carico: distribuzione del carico di lavoro che ottimizza le prestazioni.
• Gateway API: scalabilità e gestione del traffico API.
• Protocolli per la rete: VPC, subnet e connettività ibrida (ExpressRoute, Direct Connect).

4. Cloud storage

Il cloud storage supporta diversi carichi di lavoro con dati persistenti, scalabili e altamente accessibili.

• Dati non strutturati, backup, supporti (object storage).
• EBS, Azure Managed Disks: storage a blocchi a bassa latenza e ad alte prestazioni.
• File storage: una struttura di file system tradizionale.

Questa flessibilità consente alle aziende di archiviare, preservare e recuperare in modo efficiente i dati per applicazioni transazionali, analitiche e di archiviazione.

Il livello middleware collega le interfacce utente ai server, allo storage e ai database. Consente alle applicazioni sviluppate su tecnologie diverse di interagire, garantendo una comunicazione fluida, l’interoperabilità e una trasmissione sicura dei dati.

Funzioni principali

• Integrazione: il middleware integra i sistemi che utilizzano piattaforme REST, SOAP o basate su eventi come Apache Kafka. Questo consente una connessione senza problemi di applicazioni diverse.
• Messaggistica: il trasporto dati asincrono e affidabile è offerto da broker di messaggi come RabbitMQ o ActiveMQ. Il disaccoppiamento dei componenti consente ai programmi di comunicare in modo sicuro senza dipendenza diretta.
• Servizi per le applicazioni: il middleware consente ai componenti modulari e indipendenti di interagire e scalare con i microservizi. Questo consente di aumentare la flessibilità e la fault tolerance.
• Autenticazione e sicurezza: responsabile della gestione delle identità, dell'autenticazione degli utenti e della crittografia, garantendo che solo gli utenti e i servizi autorizzati abbiano accesso sicuro alle risorse cloud.
• Trasformazione dei dati: il middleware traduce e formatta i dati in modo tale che più applicazioni, protocolli e sistemi possano comprenderli ed elaborarli correttamente.

Tecnologie chiave

• Gateway API: i Gateway API AWS e la Gestione API Azure monitorano il traffico API, applicano le policy e centralizzano le richieste dei client.
• Broker di messaggi: Apache Kafka e RabbitMQ consentono la comunicazione tra i sistemi distribuiti basati su eventi, lo streaming in tempo reale e la delivery affidabile dei messaggi.
• Piattaforme di servizio bus: Azure Service Bus e Amazon SQS gestiscono la messaggistica asincrona e la distribuzione dei carichi di lavoro con code gestite e meccanismi di pubblicazione-sottoscrizione.

La progettazione del cloud si basa sul middleware per collegare, proteggere e ottimizzare le interazioni tra front-end e back-end. Gestisce l'integrazione, la messaggistica, la sicurezza e la trasformazione dei dati per garantire l’interoperabilità, la scalabilità e l’efficienza delle applicazioni e ridurre i tempi di comunicazione.

Ruolo delle tecnologie chiave nell'architettura cloud

La tecnologia di base rende le architetture cloud moderne scalabili, coerenti ed efficienti. Gli ambienti cloud agili e ad alte prestazioni richiedono automazione, container e virtualizzazione.

1. Virtualizzazione: fornisce l’elaborazione scalabile con le macchine virtuali (VM).

• Funzione: la virtualizzazione astrae l'hardware in più computer virtuali con sistemi operativi, applicazioni e risorse. La flessibilità e l'efficienza del cloud computing dipendono da questa tecnologia.
• Vantaggi
  • Scalabilità: consente di aggiungere o rimuovere le VM in base alle esigenze.
  • Ottimizzazione: consente di utilizzare l'hardware in modo efficiente per ridurre i costi dell'infrastruttura.
  • Isolamento: protegge i carichi di lavoro dalle interferenze.
  • Flessibilità: l'infrastruttura condivisa supporta diversi sistemi operativi e applicazioni.

2. I container Docker assemblano le applicazioni e le dipendenze in unità leggere per garantire coerenza e mobilità. Il sistema operativo host condiviso consente una distribuzione più rapida e un sovraccarico ridotto rispetto alle VM.

• Vantaggi
  • Garanzia di coerenza delle prestazioni in fase di sviluppo, test e produzione.
  • Portabilità: trasferisce i carichi di lavoro tra cloud pubblici, privati e ibridi.
  • Efficienza: un avvio più rapido e un ingombro ridotto rispetto alle VM tradizionali.
  • Scalabilità: ideale per microservizi e scalabilità orizzontale in sistemi distribuiti.
  • Esempio: Docker, la piattaforma di containerizzazione standard di settore.

3. Kubernetes viene utilizzato per automatizzare la distribuzione, la scalabilità e le operazioni delle applicazioni containerizzate nei cluster.

• Vantaggi
  • La distribuzione automatizzata semplifica la distribuzione dei container dei nodi.
  • Scalabilità dinamica: modifica delle risorse in tempo reale on demand.
  • Bilanciamento del carico: migliora le prestazioni distribuendo i carichi di lavoro.
  • La funzione di autoriparazione ripristina l’uptime dopo i guasti.
  • Garanzia di una gestione dei carichi di lavoro coerente in scenari ibridi e multi-cloud.
• Quindi:
  • la virtualizzazione si basa sull’astrazione delle risorse di elaborazione
  • i container garantiscono portabilità e coerenza ambientale
  • l’automazione semplifica le operazioni cloud su vasta scala
  • le piattaforme cloud moderne si affidano a queste tecnologie per agilità, efficienza e scalabilità.

Esempi concreti e casi d’uso di HPE

GreenLake e HPE Private Cloud forniscono la creazione e la gestione di ambienti ibridi agili, scalabili e controllati.

1. Hybrid Cloud Management & Optimization (GreenLake)

• Agilità produttiva: l'infrastruttura IT scalabile di GreenLake garantisce che le tecnologie di cloud ibrido supportino le operazioni mission-critical.
• Retail e omnicanale: GreenLake ha potenziato il retail omnicanale ibrido di Walmart de México, unendo innovazione, efficienza e sostenibilità.
• Servizi finanziari: Barclays ha ottimizzato i carichi di lavoro bancari sicuri e ad alte prestazioni con GreenLake, raddoppiando il suo ambiente di cloud privato.
• Sanità e ricerca: il St. Jude Children's Research Hospital accelera la ricerca pediatrica con i sistemi HPC e AI di HPE. Le funzionalità ibride di HPE migliorano la ricerca medica presso l'Olivia Newton-John Cancer Research Institute.
• Telecomunicazioni: la tecnologia HPE ha reso possibile il laboratorio scalabile di intelligenza artificiale/machine learning di un colosso tedesco delle telecomunicazioni per accelerare proof of concept e demo.
• Intrattenimento e media: GreenLake promuove il coinvolgimento dei tifosi e il successo della squadra dell'FC Barcelona con analisi video ed esperienze immersive.

2. Cloud privato per carichi di lavoro specifici (soluzioni di cloud privato HPE)

• Sviluppo e distribuzione di AI/ML: HPE Private Cloud AI fornisce un'infrastruttura predisposta per l'intelligenza artificiale, da piccole attività di inferenza al fine tuning su larga scala.
• Trasformazione digitale mission-critical: un'azienda automobilistica e di ingegneria presente nella classifica Fortune 500 esegue SAP e altre applicazioni critiche su un cloud privato HPE con servizi pubblici per garantire un'elevata disponibilità.
• Cloud repatriation: una borsa merci ha migrato i carichi di lavoro da due cloud pubblici a un cloud privato HPE per motivi di sicurezza, gestione e contenimento dei costi.

3. Edge computing e IT distribuito (edge GreenLake)

• Retail e filiali: offre un'esperienza cloud alle sedi all'edge, garantendo un'amministrazione uniforme tra i siti remoti e riducendo i costi di latenza e larghezza di banda.

Integrazione dell’OT nella produzione: promuove la convergenza IT/OT con la manutenzione predittiva, il monitoraggio delle condizioni e ispezioni della qualità del reparto produzione basate sull'AI.

HPE supporta l'architettura cloud moderna

HPE offre numerosi prodotti e servizi per progettare, creare e ottimizzare i sistemi cloud, soprattutto in contesti ibridi.

1. GreenLake garantisce un'esperienza cloud unificata che comprende gli ambienti on-premise, all’edge, di data center e di colocation. Gestisce carichi di lavoro ibridi, tra cui l'intelligenza artificiale, con un piano di controllo unificato e servizi cloud-native.

• HPE Private Cloud Business Edition: cloud privato self-service e autogestito con scalabilità on demand e pagamento in base all'uso, che consente una configurazione più rapida e un consumo paragonabile al cloud.
• Flessibile e scalabile: gli approcci di acquisto, abbonamento o pagamento in base all'uso soddisfano le esigenze in termini di prestazioni, costi e complessità.
• AIOps agentico: apprendimento continuo e ottimizzazione automatizzata incorporati.
• Opzioni specializzate: cloud privati AI gestiti e chiavi in mano.

2. Soluzioni di cloud privato.

I carichi di lavoro on-premise HPE acquisiscono l’agilità del cloud con operazioni uniformi e una gestione più semplice nell'ambito della tecnologia Private Cloud.

• HPE Private Cloud Enterprise: cloud privato gestito di livello enterprise per carichi di lavoro mission-critical (prestazioni, sicurezza, compliance).
• Ottimizzazione per i carichi di lavoro: edge preintegrato, ROBO, GenAI e altre applicazioni importanti.
• Portafoglio: HPE Private Cloud AI, Enterprise e Business Edition.

3. Servizi di consulenza per il cloud

Le organizzazioni imparano a creare e implementare una strategia di cloud ibrido con HPE Pointnext.

• Strategia di cloud ibrido: valutazione degli ambienti attuali, dei gap tecnologici e dei percorsi di migrazione.
• Migrazione e adozione: transizioni accelerate con modelli collaudati e best practice.
• Gestione del cloud: governance operativa end-to-end, compliance e controllo dei costi.
• Engagement specializzati: workshop di accelerazione, programmi di trasformazione e analisi economica per il cloud.

4. Gestione software-defined e multi-cloud

Le procedure complesse vengono semplificate dall'infrastruttura software-defined HPE.

• Visibilità unificata: gestione da un unico pannello per ecosistemi multi-cloud.
• Piattaforme principali: HPE OneView (gestione dell'infrastruttura), HPE Synergy (infrastruttura componibile), HPE SimpliVity (iperconvergenza).

5. Servizi di elaborazione cloud-native

Concepiti per garantire agilità e velocità nella delivery delle applicazioni moderne.

• Supporto di container e microservizi: distribuzione e orchestrazione con Kubernetes, DevOps e microservizi.
• Ottimizzazione del cloud ibrido: integrazione di AIOps, FinOps e automazione per un utilizzo efficiente delle risorse.

HPE aiuta i clienti a creare ambienti cloud durevoli, scalabili e ottimizzati in termini di costi, in grado di funzionare in contesti ibridi e multi-cloud.