I modelli as-a-Service esistono sin dalla nascita del cloud pubblico. Per la maggior parte degli utenti storage, il cloud ibrido rappresenta una realt\u00e0 tanto attuale quanto futura \u2013 e desiderano ottenere il meglio dai due mondi: raggiungere semplicit\u00e0 e automazione delle infrastrutture on-premise al pari di quelle cloud, e disporre nel cloud degli stessi livelli di controllo e funzionalit\u00e0 enterprise che si possiedono on-premise \u2013 il tutto attraverso un modello di sottoscrizione as-a-Service flessibile. Nel 2020 la richiesta di storage as-a-Service aumenter\u00e0: lo dimostrano le aziende che stanno spostando sempre pi\u00f9 gli investimenti verso i costi operativi, ma i modelli di successo devono bilanciare sia gli aspetti operativi sia quelli legati ai processi di acquisto. Da un punto di vista operativo, gli attributi pi\u00f9 importanti includono standardizzazione (anzich\u00e9 frammentazione), accesso on-demand, gestione basata su API e scalabilit\u00e0 illimitata. Sul fronte della fruizione, invece, i tratti essenziali comprendono un modello pay-per-use, flessibilit\u00e0 in termini di capacit\u00e0 (con la possibilit\u00e0 di aumentarla e diminuirla in base alle necessit\u00e0) e un’esperienza \u201cevergreen\u201d senza interruzioni che permetta di far crescere o evolvere i servizi nel tempo garantendo la business continuity. Tutto ci\u00f2 fornito al 100% mediante un servizio a canone mensile.<\/p>\n
L’Object Storage si \u00e8 scrollato di dosso l’etichetta di \u201cstorage a basso costo\u201d riservato ai cold data iniziando ad emergere come nuova forma di storage primario. Originariamente concepita per supportare la gestione di moli di dati estremamente grandi (oltre le possibilit\u00e0 di gestire file system tradizionali), questa tecnologia \u00e8 divenuta uno standard in ambito storage per le applicazioni cloud-native grazie alla sua capacit\u00e0 di supportare l’accesso parallelo e altamente distribuito a grandi data set. Mentre le applicazioni vengono sviluppate o riscritte per architetture cloud-friendly, l’Object Storage diventa l’opzione naturale per permettere di disaccoppiare e disaggregare le applicazioni e le relative risorse di calcolo da pool di storage condiviso. Questo pattern ha preso piede non solo nello sviluppo personalizzato di software, ma anche presso i grandi vendor di software come Splunk e Vertica.<\/p>\n
A spingere la crescita della modern analytics sono opzioni infrastrutturali maggiormente accessibili come CPU pi\u00f9 potenti, infrastrutture a consumo disponibili sia on-premise che nel cloud pubblico, e memoria flash pi\u00f9 economica. Si verifica una crescita significativa anche nelle piattaforme di stream analytics, sia open source (Apache Flink, Apache Beam e Spark Streaming) sia commerciali (Splunk DSP), in sostituzione di un numero crescente di piattaforme di elaborazione batch. La modern analytics pu\u00f2 raggiungere ora una scala superiore grazie ad architetture cloud-native composte da container e server stateless e da object store S3 ad alte prestazioni. Non solo: la crescita smodata di fonti di dati come smart device (smart home, dispositivi wearable, veicoli connessi, industrial internet, ecc.) spinger\u00e0 l’adozione della modern analytics con lo scopo di ottenere maggiori informazioni e visibilit\u00e0.<\/p>\n
Da quando \u00e8 stata introdotta, la tecnologia flash \u00e8 stata sostanzialmente relegata ad applicazioni Tier1 incentrate sulle prestazioni; tuttavia, con nuove tecnologie allo stato solido come Storage Class Memory (SCM) e QLC che stanno facendo capolino aggiungendo nuovi livelli nel settore delle memorie, la tecnologia flash \u00e8 destinata a esplodere ed essere impiegata per tipologie di dati del tutto nuove. In ambito high-end, con la combinazione di SCM e protocolli ad alta velocit\u00e0 come NVMe-oF, gli array a storage condiviso possono ora garantire alle applicazioni maggiormente sensibili alla latenza prestazioni simili a quelle dello storage basato su server. Questo tipo di applicazioni \u00e8 una delle ultime roccaforti dei sistemi DAS che pu\u00f2 ora disporre di tutti i servizi dati tipici dello storage condiviso (protezione dei dati, riduzione dei dati ecc.) essendo ora possibile ottenere prestazioni di fascia alta e servizi dati evoluti. Al contempo, l’imminente introduzione delle memorie QLC sta estendendo la tecnologia flash ai tier storage finora principalmente rimasti su disco magnetico. Questa riduzione dei costi permette a tutte le applicazioni di sfruttare i vantaggi del flash al di l\u00e0 delle prestazioni: semplicit\u00e0, affidabilit\u00e0 e minor consumo di spazio ed energia nei data center.<\/p>\n
Le aziende saranno maggiormente disposte a lasciare che l\u2019Artificial Intelligence prenda decisioni al posto loro. I clienti vogliono poter definire policy e lasciare che i vendor le implementino, cosa parzialmente motivata dalla natura dichiarativa di Kubernetes e dalla gestione dei container. La semplicit\u00e0 dei container permetter\u00e0 alle aziende di definire uno stato, e il container ne sar\u00e0 il catalizzatore. La tecnologia dovr\u00e0 dunque promuovere e fornire insight all’interno dell’intero ambiente. L\u2019AI verr\u00e0 applicata per trovare in maniera efficiente le aree in cui il modello predittivo risulta carente, potenziando i dati nello spazio funzionale che ne ha bisogno. Per le applicazioni AI il rilevamento delle anomalie e l’analisi automatica delle cause primarie sono fondamentali per rendere il processo scalabile e applicabile a contesti differenti.<\/p>\n
I container sono nati per rendere il pi\u00f9 semplice e leggero possibile il deployment di applicazioni stateless. Tuttavia, poich\u00e9 la diffusione di Kubernetes e il supporto dei container da parte di VMware sta rapidamente ampliando l’impiego dei container verso applicazioni mainstream, la disponibilit\u00e0 di storage persistente sar\u00e0 essenziale per poter spostare database e applicazioni sui container. Il 2020 sembra essere l’anno in cui la maggior parte delle aziende far\u00e0 evolvere le proprie piattaforme cloud ibride e private al di l\u00e0 delle VM implementando una strategia container universale comprendente la realizzazione di basi di storage che rendano possibile l’adozione dei container da parte delle applicazioni stateful mission-critical.<\/p>\n