Piattaforma di elaborazione

Cos'è una piattaforma di elaborazione?

Un'ampia gamma di piattaforme di elaborazione moderne e legacy viene oggi utilizzata nel mondo dell'elaborazione Dalle piattaforme hardware a quelle cloud, fino alle PaaS, ne esistono davvero per qualsiasi tipo di ambiente e applicazione.

• Le piattaforme hardware operano all'interno di un'architettura dati che consiste di una serie di componenti hardware compatibili, spesso all'interno di sistemi di elaborazione legacy. Sono generalmente in grado di risalire alla compatibilità attraverso il ciclo di vita dell’architettura dati aziendale
• e vengono utilizzate per la distribuzione delle applicazioni in un ambiente cloud, che si tratti di software o di servizi.
• La tipologia platform-as-a-service (PaaS) prevede un pacchetto completo per lo sviluppo e la distribuzione di servizi basati su cloud. Fornendo l'architettura completa necessaria alle organizzazioni per ospitare le applicazioni ed eseguire il software, queste piattaforme stanno rapidamente guadagnando terreno come soluzione per gli ambienti di elaborazione.
• Le piattaforme client/server forniscono infrastruttura e capacità di elaborazione su server web fisici. Essendo disponibili in loco, consentono alle organizzazioni di accedere immediatamente all'hardware per qualsiasi esigenza di accesso o di sicurezza.

Infrastruttura on-premise che le organizzazioni distribuiscono e gestiscono nei loro data center fisici o nelle strutture di colocation. Ecco due esempi di piattaforme di elaborazione tradizionali.

• Server bare metal: i server bare metal offrono accesso diretto alle risorse hardware, garantendo prestazioni elevate e i massimi livelli di controllo, sicurezza e personalizzazione per carichi di lavoro specifici.
• Tecnologie di virtualizzazione: gli hypervisor consentono l'esecuzione simultanea di più sistemi operativi e applicazioni su un singolo server, ottimizzando l'uso delle risorse e garantendo flessibilità attraverso l'astrazione dell'hardware.

Nelle piattaforme di elaborazione tradizionali, le organizzazioni hanno il pieno controllo sulla propria infrastruttura, ma devono affrontare le problematiche legate ai costi elevati e alla manutenzione. La transizione verso le soluzioni basate su cloud promette scalabilità, efficienza in termini di costi e servizi gestiti, spingendo le organizzazioni ad adottare il cloud computing per migliorare l'agilità e ridurre le spese.

Le piattaforme di cloud computing fanno riferimento all’infrastruttura e ai servizi forniti dai cloud service provider per consentire alle organizzazioni di eseguire le applicazioni e i processi in un ambiente basato su cloud. I tre tipi di piattaforme di cloud computing sono i seguenti.

• Infrastructure-as-a-service (IaaS)
• Platform-as-a-service (PaaS)
• Function-as-a-service (FaaS)

Le piattaforme di cloud computing offrono alle organizzazioni la flessibilità, la scalabilità e l'efficienza in termini di costi necessarie per creare, distribuire e scalare le applicazioni nel cloud.

Le piattaforme di elaborazione dei container sono incentrate sulle tecnologie di containerizzazione e sulle piattaforme di orchestrazione dei container. Osserviamole più da vicino.

Tecnologie di containerizzazione (ad esempio Docker)

• Isolamento: i container offrono isolamento a livello di processo, consentendo l'esecuzione indipendente delle applicazioni senza interferenze.
• Portabilità: i container possono essere distribuiti su qualsiasi sistema che supporti la tecnologia di containerizzazione, per un comportamento coerente.
• Efficienza in termini di risorse: i container sono leggeri, condividono il kernel del sistema host e ottimizzano l'utilizzo delle risorse per prestazioni efficienti.

• Panoramica dell’elaborazione quantistica: l’elaborazione quantistica utilizza i qubit, che possono esistere in più stati contemporaneamente, per eseguire calcoli complessi in modo più efficiente rispetto ai computer tradizionali, con la possibilità di risolvere problemi impegnativi dal punto di vista del calcolo.
• Problematiche dell’elaborazione quantistica: l'elaborazione quantistica è ancora agli albori e presenta diverse problematiche da superare.
  • Stabilità dei qubit: mantenere la stabilità dei qubit e ridurre gli errori è problematico a causa dei disturbi e delle interferenze ambientali.
  • Scalabilità: la scalabilità dei sistemi quantistici a un livello tale da superare le prestazioni dei computer tradizionali per le applicazioni pratiche rimane una problematica significativa.
  • Correzione degli errori: lo sviluppo di codici di correzione degli errori e di sistemi fault-tolerant efficaci è fondamentale per salvaguardare la precisione delle elaborazioni quantistiche.
  • Applicazioni limitate: individuare e sviluppare applicazioni pratiche che vadano oltre la crittografia, l'ottimizzazione e la simulazione quantistica rappresentano una problematica continua.

• Cloud computing ibrido: il cloud computing ibrido integra l'infrastruttura on-premise con i cloud pubblici/privati, combinando scalabilità, flessibilità e controllo dei dati. I carichi di lavoro sono distribuiti tra gli ambienti on-premise e cloud, offrendo una piattaforma di cloud computing ibrido.
• Integrazione di piattaforme on-premise e cloud: le piattaforme di elaborazione ibride prevedono l'integrazione di infrastruttura on-premise e piattaforme cloud per creare un ambiente di elaborazione integrato. Questa integrazione può assumere diverse forme.
  • Integrazione dei dati: i dati vengono integrati senza problemi tra i sistemi on-premise e il cloud, con la massima sicurezza di trasferimento e sincronizzazione.
  • Distribuzione delle applicazioni: le applicazioni vengono distribuite tra l'infrastruttura on-premise e il cloud, con hosting on-premise, ma utilizzando i componenti del cloud per motivi di scalabilità e accessibilità.
  • Bursting delle risorse: è possibile utilizzare risorse cloud aggiuntive durante i picchi di domanda, scalando dinamicamente l'infrastruttura e ricorrendo all'infrastruttura on-premise per le normali operazioni.
• Gestione e orchestrazione di ambienti di elaborazione ibridi: la gestione e l'orchestrazione di ambienti di elaborazione ibridi richiedono tool e strategie efficaci. Ecco gli aspetti fondamentali.
  • Piattaforme di gestione del cloud (CMP): gestione e controllo centralizzati delle risorse on-premise e cloud, con un’unica interfaccia per le operazioni di provisioning, monitoraggio e amministrazione.
  • Connettività e rete: è possibile garantire la connettività di rete affidabile e sicura tra l'infrastruttura on-premise e i cloud provider, tramite tecnologie come VPN, connessioni dedicate e SDN.
  • Orchestrazione e automazione: prevedono la gestione dei carichi di lavoro containerizzati negli ambienti ibridi tramite tool di orchestrazione come Kubernetes e l'automazione della distribuzione e della gestione delle applicazioni.
  • Sicurezza e compliance: rispetto dei requisiti di sicurezza e conformità per i componenti on-premise e cloud, compresi i controlli di accesso, la crittografia dei dati, la gestione delle identità e i framework di compliance.

La gestione e l’orchestrazione efficaci degli ambienti di elaborazione ibridi garantiscono un'integrazione fluida, l'ottimizzazione delle risorse, la sicurezza e la compliance normativa sia nell'infrastruttura on-premise sia nel cloud, consentendo alle organizzazioni di sfruttare al meglio entrambe le tecnologie.

• Requisiti di prestazioni e scalabilità: valutare le necessità di prestazioni e scalabilità per verificare che la piattaforma di elaborazione sia in grado di soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro. È importante considerare una serie di fattori.
  • Potenza di elaborazione: verificare che la CPU, la RAM e le opzioni di storage della piattaforma soddisfino tue esigenze di prestazioni valutando queste alternative.
  • Scalabilità: valutare la capacità della piattaforma di espandersi in risposta alle variazioni del carico di lavoro, comprese le funzionalità di scalabilità automatica e la possibilità di gestire un traffico più intenso o maggiori esigenze in termini di carico di lavoro.
  • Prestazioni di rete: per garantire una velocità di comunicazione efficace, valutare la connettività di rete, la larghezza di banda e la latenza della piattaforma.
• Modelli di determinazione dei prezzi e dei costi: esaminare con attenzione la struttura dei costi e i modelli di determinazione dei prezzi associati alla piattaforma di elaborazione. Ecco gli aspetti da considerare.
  • Modelli di determinazione dei prezzi: valutare se la piattaforma preveda modelli adatti all'utilizzo previsto, quali il pagamento a consumo o basato su abbonamento.
  • Ottimizzazione dei costi: considerare il TCO a lungo termine, compresi i costi iniziali, le spese operative e i potenziali risparmi derivanti dalla scalabilità o dall'ottimizzazione delle risorse.
  • Trasparenza dei costi: assicurare la massima visibilità dei costi per quanto riguarda le risorse di elaborazione, lo storage, il trasferimento dei dati e i servizi aggiuntivi per mantenere la trasparenza sulla struttura dei prezzi.
• Considerazioni in materia di sicurezza e compliance: assicurarsi che la piattaforma di elaborazione soddisfi i requisiti di sicurezza e compliance. Ecco gli aspetti da considerare.
  • Sicurezza dei dati: valutare la crittografia, i controlli di accesso e la compliance agli standard di sicurezza della piattaforma per garantire la protezione dei dati.
  • Requisiti di compliance: verificare se la piattaforma soddisfi le normative specifiche del settore e i requisiti di trattamento dei dati.
  • Audit e monitoraggio: esaminare le funzionalità di registrazione e monitoraggio della piattaforma per rilevare gli incidenti di sicurezza o le violazioni della compliance e reagire di conseguenza.

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