Elaborazione
Cos’è l’elaborazione?
L'elaborazione è la forza principale che consente di organizzare, elaborare e recuperare gli asset e i dati aziendali, in quanto fornisce accesso alle informazioni critiche negli ambienti on-premise, ibridi o cloud.
Quali sono le funzioni chiave dell'elaborazione?
Tra le funzioni principali dell’elaborazione figurano:
- Risoluzione dei problemi: con il cloud computing dall'edge al cloud, è possibile prevenire problemi complessi con sistemi basati sull’AI in una frazione di secondo.
- Elaborazione e memorizzazione dei dati: l'elaborazione include i processi di acquisizione, analisi e archiviazione dei dati, che comprendono tutte le informazioni raccolte e trasferite tra le applicazioni aziendali e il Web. Una volta elaborati e archiviati, possono essere ulteriormente analizzati e utilizzati da ITDM e responsabili per lo sviluppo di soluzioni.
- Opportunità ottimizzate: i sistemi di elaborazione ottimizzati e intelligenti consentono di accedere a un nuovo segmento di business o di raggiungere un nuovo livello di redditività.
Cos’è l’High Performance Computing?
L’High Performance Computing (HPC) è composto da soluzioni in grado di elaborare i dati ed eseguire calcoli a una velocità straordinaria, ben oltre le capacità di un computer standard. Le organizzazioni che operano nel campo della scienza, del business e dell'ingegneria possono utilizzare questa potenza di elaborazione aggregata per risolvere problemi altrimenti inaccessibili.
Quali sono i vantaggi dei container?
I container offrono agli sviluppatori numerosi vantaggi.
Rilevamento delle frodi
L'HPC è in grado di individuare le frodi analizzando milioni di transazioni in tempo reale, come pure le informazioni contestuali. Questa potente capacità di elaborazione è resa possibile dall'automazione, che consente alle aziende di risparmiare milioni di dollari ogni giorno. Se non fosse disponibile, i dati di tutti sarebbero esposti a un rischio di violazione o frode esponenzialmente più elevato.
Gestione delle cartelle cliniche
Oggi la maggior parte delle cartelle cliniche è elettronica: il volume più elevato di dati sui pazienti a disposizione di infermieri e medici consente di formulare diagnosi e piani terapeutici più mirati. Inoltre, anche chi soffre di malattie meno conosciute ha più possibilità di ricevere informazioni e assistenza.
Previsioni meteorologiche
La maggior parte delle aziende non dispone di una capacità di elaborazione sufficiente per prevedere efficacemente le tendenze meteorologiche, con conseguenti errori. L'HPC è in grado di supportare la complessità delle equazioni differenziali utilizzate per tradurre la fisica meteorologica e l'enorme quantità di dati raccolti dai satelliti. Questo si traduce in maggiore precisione, a vantaggio delle comunità ad alto rischio di condizioni meteorologiche avverse o catastrofi naturali.
Ottimizzazione delle auto da corsa
Anche con messe a punto minime, i team di progettazione della Formula 1 possono analizzare le discrepanze delle prestazioni e introdurre miglioramenti di ampia portata. Le tattiche di ottimizzazione vengono valutate e perfezionate attraverso i programmi HPC, nonostante le grandi restrizioni del settore. Questi progressi tecnologici possono essere applicati e sfruttati in diversi settori per promuovere la sostenibilità e l'efficienza.
Perché l'elaborazione è essenziale per le organizzazioni aziendali?
Senza un'elaborazione versatile e potente, le organizzazioni aziendali non avrebbero la capacità di elaborare i dati e le previsioni di business necessarie per stare al passo con i mercati di oggi.
L'elaborazione è di grande utilità per i processi decisionali critici. Per risolvere problemi complessi e realizzare soluzioni che forniscano informazioni mirate sulle enormi quantità di dati costantemente raccolte, le aziende hanno bisogno di infrastrutture e software ad hoc che le aiutino a gestire i carichi di lavoro risultanti.
L'elaborazione è necessaria anche per aumentare la flessibilità del business. Nel momento in cui possono accedere da remoto alle potenti risorse di cloud computing, le organizzazioni sono anche in grado di portare a termine le attività in modo rapido e preciso, scalare o ridurre le risorse e ottimizzarle per mantenere il loro vantaggio competitivo ovunque si trovino.
Un altro vantaggio significativo del cloud computing riguarda l'efficienza offerta dal modello di pagamento a consumo. Questa struttura previene i problemi di overprovisioning e consente di fornire supporto durante i picchi di domanda utilizzando la supervisione dell'utilizzo tramite misurazione, che comprende hardware, software e servizi. Offre anche la libertà di scegliere dove impiegare il capitale e la manodopera.
Qual è il significato di elaborazione in questo contesto?
Il termine “elaborazione” nel contesto del computing si riferisce all'atto di eseguire calcoli o comandi su un computer o un'altra apparecchiatura analoga. Comprende diverse attività, tra cui risoluzione di problemi, elaborazione dei dati, esecuzione di algoritmi e operazioni matematiche. Per creare applicazioni software, simulazioni, modelli e molto altro, i moderni sistemi di elaborazione richiedono la capacità di elaborazione, che oggi è essenziale. L'intelligenza artificiale, la ricerca scientifica, l'analisi dei dati e molti altri settori dello studio e dell'industria sono progrediti grazie all'uso efficiente ed efficace dell'elaborazione.
Quali sono i fondamenti dell'elaborazione?
Ecco gli elementi fondamentali dell'elaborazione.
- Architettura e funzioni della CPU (Central Processing Unit): la CPU è il componente fondamentale di un computer, responsabile dell'esecuzione delle istruzioni e dei calcoli. È costituita da vari elementi, quali l'unità di controllo, l'ALU (Arithmetic Logic Unit), i registri e la cache. Comprendere l'architettura della CPU e le sue funzioni è essenziale per sapere come vengono elaborate le istruzioni ed eseguiti i calcoli.
- Fasi di esecuzione e processamento delle istruzioni: le istruzioni sono indicazioni che vengono inviate a un computer per informarlo sulle azioni da compiere. Il processo di esecuzione delle istruzioni comporta spesso numerose fasi, quali l'ottenimento, la decodifica, l'esecuzione e la memorizzazione dei risultati, durante le quali il computer comprende ed esegue le azioni necessarie in modo preciso ed efficace.
- Gerarchia della memoria e sistemi di storage: la gerarchia della memoria si riferisce alla disposizione della memoria nel computer, che consiste di vari livelli quali la cache, la memoria principale (RAM) e i dispositivi di storage secondari, come i dischi rigidi o le unità a stato solido (SSD). Poiché i diversi livelli presentano velocità e capacità diverse, è essenziale comprendere la gerarchia della memoria e i sistemi di storage per ottimizzare l'accesso e l’archiviazione dei dati.
Questi principi sono fondamentali per comprendere le modalità con cui i computer elaborano le informazioni, eseguono i comandi e memorizzano e recuperano i dati. Sono gli elementi costitutivi dell'elaborazione.
Cosa sono le tecnologie e i paradigmi dell'elaborazione?
Le tecnologie e i paradigmi di elaborazione contemplano una serie di approcci e modelli per l'esecuzione di calcoli. Ecco alcuni esempi.
- I modelli di elaborazione tradizionali prevedono il processamento a thread singolo, in cui le istruzioni vengono eseguite in modo sequenziale, e il multi-threading con processori multi-core che consentono l'elaborazione parallela. L'SMP (Symmetric Multiprocessing) prevede che più processori o core operino in sinergia per migliorare le prestazioni eseguendo le attività simultaneamente.
- L'elaborazione parallela e distribuita prevede architetture SIMD che elaborano più dati contemporaneamente e architetture MIMD che eseguono istruzioni diverse su set di dati diversi. Il cluster computing mette in connessione più computer per aumentare la potenza di calcolo, mentre il grid computing collega le risorse di elaborazione virtualizzate per creare un supercomputer virtuale.
- L'High Performance Computing (HPC) comprende supercomputer e cluster per la risoluzione di problemi complessi, acceleratori quali GPU e FPGA per calcoli efficienti e l'emergente elaborazione quantistica, che sfrutta la meccanica quantistica per risolvere i problemi più velocemente rispetto ai computer tradizionali.
Tali tecnologie e paradigmi di elaborazione offrono diversi modi per potenziare le capacità di calcolo, migliorare le prestazioni e affrontare problematiche complesse.
Che cos'è l'elaborazione nel cloud computing?
Il termine “elaborazione” o “compute” nel contesto del cloud computing si riferisce alla fornitura e all'amministrazione di risorse di elaborazione virtualizzate per lo svolgimento di attività di calcolo. Ecco alcuni aspetti chiave relativi all'elaborazione nel cloud computing.
- Le risorse di elaborazione virtualizzate prevedono l'uso di macchine virtuali (VM) e container con cui creare ambienti isolati per l'esecuzione delle applicazioni. Le macchine virtuali emulano interi sistemi informatici, mentre i container sono leggeri e contengono le applicazioni con le loro dipendenze. I container risultano più efficienti e scalabili rispetto alle macchine virtuali, con tempi di avvio ridotti e una migliore portabilità in diversi ambienti di elaborazione.
- L’Infrastructure as-a-service(IaaS) è paragonabile all'affitto delle risorse di elaborazione dal cloud. Include elementi come storage, rete e potenza di elaborazione. Con l'IaaS, gli utenti possono scegliere il sistema operativo e le applicazioni che desiderano utilizzare durante la fruizione di questi servizi.
- Grazie all’elasticità e alla scalabilità delle risorse di elaborazione, nel cloud computing è possibile adeguare facilmente la quantità di potenza di elaborazione, aggiungendo rapidamente altre risorse se il carico di lavoro aumenta e riducendole se diminuisce. Con questa flessibilità, le applicazioni dispongono della giusta quantità di potenza di elaborazione per affrontare le variazioni della domanda.
Cos'è l'elaborazione nell’edge computing?
Il termine “elaborazione” o “compute” si riferisce alle capacità di processamento e di calcolo installate vicino all'edge della rete, più in prossimità del luogo in cui i dati vengono creati o consumati. Nell'edge computing, i fattori importanti legati all'elaborazione sono i seguenti.
Nell'edge computing, il termine “elaborazione” o “compute” si riferisce alle capacità di processamento e di calcolo distribuite all'edge della rete, più vicino al punto in cui i dati vengono generati o consumati. Ecco alcuni aspetti chiave relativi all'elaborazione nell’edge computing.
- I dispositivi edge sono dispositivi connessi all'edge della rete, mentre i server edge forniscono ulteriore potenza di processamento. La loro architettura mira a ridurre la latenza e a consentire il processamento in tempo reale.
- L'edge computing avvicina le attività di calcolo ai dispositivi, riducendo la latenza e consentendo il processamento in tempo reale. Le funzionalità di elaborazione all'edge comprendono l'esecuzione di applicazioni, l'esecuzione di analisi e l'adozione di decisioni locali.
- L’elaborazione negli ambienti edge offrono vantaggi quali la riduzione della latenza, l'ottimizzazione dell'uso della larghezza di banda, la possibilità di operare offline e il miglioramento della sicurezza e della privacy dei dati. Processando i dati a livello locale, l'edge computing consente tempi di risposta più rapidi, riduce la congestione della rete, supporta le operazioni offline e migliora la protezione dei dati sensibili.
Ecco alcuni casi d'uso dell'elaborazione negli ambienti edge.
- IoT industriale: monitoraggio, controllo e analisi in tempo reale in ambienti industriali.
- Smart city: analisi dei dati in tempo reale per la gestione del traffico, il monitoraggio ambientale e la sicurezza pubblica.
- Assistenza sanitaria: elaborazione e analisi dei dati presso la struttura per il monitoraggio e la diagnostica a distanza dei pazienti.
- Retail: applicazioni come la gestione dell'inventario, il marketing personalizzato e l'analisi in tempo reale per migliorare la customer experience.
L'edge computing avvicina la potenza di calcolo all'origine dati, consentendo il processamento in tempo reale, la riduzione della latenza, il miglioramento dell'efficienza e il potenziamento delle capacità per vari settori e casi d'uso.
Cos’è l’elaborazione nell’Internet of Things (IoT)?
Nel contesto dell'Internet of Things (IoT), il termine “elaborazione” o “compute” si riferisce alle attività di calcolo e processamento effettuate dai dispositivi e dai sistemi IoT. Ecco alcuni aspetti chiave relativi all'elaborazione nell’IoT.
- I sistemi incorporati nei dispositivi IoT sono dispositivi di elaborazione specializzati con risorse limitate, ottimizzati per attività specifiche in ambienti a basso consumo.
- L'edge computing nell'IoT avvicina la potenza di calcolo ai dispositivi, consentendo il processamento locale, riducendo la latenza e risolvendo le problematiche legate alla larghezza di banda e alla privacy.
- L'IoT spesso richiede una combinazione di edge e cloud computing, con i dispositivi edge che gestiscono il processamento locale e le risorse cloud che forniscono scalabilità per storage, calcolo e analisi.
L'edge e il cloud computing vengono associati per soddisfare i requisiti di calcolo delle implementazioni IoT, integrando il processamento, l'analisi dati e il processo decisionale.
Cos'è l'elaborazione nell'Intelligenza Artificiale (AI)?
Gli aspetti chiave legati all'elaborazione nell'AI sono i seguenti.
- Gli algoritmi di machine learning nell'AI richiedono notevoli risorse di calcolo per l'addestramento, con grandi set di dati e calcoli complessi.
- L’elaborazione AI comporta l'addestramento dei modelli con dati etichettati e calcoli iterativi, mentre l'inferenza utilizza modelli pre-addestrati per le previsioni con minori requisiti di elaborazione.
- Gli hardware di elaborazione AI specializzati come TPU, GPU, FPGA e ASIC sono stati sviluppati per accelerare i carichi di lavoro del machine learning, fornendo capacità di processamento a elevate prestazioni nonché efficienza energetica.
In conclusione, i progressi delle tecnologie di elaborazione, quali l’edge computing, il cloud computing e l’hardware specializzato per l'AI, hanno contribuito notevolmente a soddisfare i requisiti eterogenei di vari domini, tra cui IoT, machine learning e AI. Queste potenti funzionalità consentono un'elaborazione dei dati più efficiente, un processo decisionale più rapido e lo sviluppo di applicazioni complesse che promuovono l'innovazione nel mondo digitale di oggi.
Cosa sono le prestazioni e l'ottimizzazione dell'elaborazione?
Le prestazioni e l'ottimizzazione dell'elaborazione sono incentrate sulla massimizzazione dell’efficienza, della velocità e dell’utilizzo delle risorse di calcolo. Gli elementi chiave delle prestazioni e dell'ottimizzazione dell’elaborazione sono i seguenti.
- Le metriche e i benchmark delle prestazioni forniscono misure per valutare l'efficienza dei sistemi di elaborazione e comprendono metriche come il throughput e benchmark che standardizzano i test per il confronto di hardware o software.
- Le tecniche di parallelizzazione, come l'uso di più unità di processamento o di hardware specializzato, aumentano la velocità di elaborazione eseguendo le operazioni simultaneamente. Le tecniche di ottimizzazione migliorano l'efficienza attraverso i miglioramenti algoritmici e l’ottimizzazione dell'accesso ai dati e del codice.
- La gestione delle risorse di elaborazione garantisce l'allocazione e la pianificazione efficace, utilizzando tecniche come il bilanciamento del carico, la gestione dei carichi di lavoro e il provisioning dinamico delle risorse, mentre la scalabilità automatica le adegua dinamicamente in base alla domanda, ottimizzando l'utilizzo e rispondendo alle esigenze prestazionali.
In sintesi, le metriche delle prestazioni, le tecniche di parallelizzazione e ottimizzazione e la gestione delle risorse di elaborazione svolgono un ruolo cruciale nel miglioramento dell'efficienza e dell'efficacia dei sistemi, consentendo di accelerare i calcoli e di ottimizzare l'utilizzo delle risorse.
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