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 - 12 maggio 2020

Cloud computing e servizi Cloud per la BI

Il panorama della BI e dei dati sta cambiando velocemente. Sebbene disponiamo di innumerevoli modi per raccogliere le informazioni e mettere in contatto le persone, il mondo è diventato più frammentato che mai.

Tutto ciò suona ironico dal momento che il focus della BI è da sempre stato quello di centralizzare le informazioni e ottimizzarne le potenzialità, ma sembra essere arrivato il momento per modernizzare questo approccio in maniera radicale.

La chiave di volta di tale modernizzazione parte dal ripensare alla modalità attraverso la quale questi dati vengono immagazzinati; l’obiettivo è approdare verso una soluzione scalabile, agile e che minimizzi il costo di gestione e manutenzione dei dati stessi: il cloud computing. La soluzione è perciò l’archiviazione dei dati in cloud, ossia il memorizzare dei dati su Internet tramite un provider di servizi cloud che gestisca un servizio di storage.

La modalità di erogazione è on demand, perciò è possibile ottenere capacità e costi commisurati alle esigenze e non sarà più necessario acquistare e gestire una propria infrastruttura di storage. In questo modo è garantita agilità, scalabilità a livello globale e durabilità, con accesso ai dati consentito indipendentemente dal momento e dalla provenienza della richiesta.

Tale fenomeno, che ha dato il via ad una economia che oggi possiamo definire senza giri di parole multimiliardaria, è in continuo sviluppo e definizione; inizialmente i cloud provider quali Amazon, Oracle, Google, Microsoft ecc… hanno messo a disposizione risorse hardware virtualizzate (ram, spazio, rete, server) dando vita ai cosiddetti IAAS (Infrastructure As a Service).

In questo modo, le aziende non erano più obbligate ad acquistare server fisici, optando, invece, per l’affitto di queste risorse. I vantaggi tangibili di tale approccio tra cui riduzione drastica del costo totale di proprietà, minimizzazione dei tempi di distribuzione delle risorse e ottimizzazione dell’organizzazione e gestione informativa aziendale hanno dato il via ad il fenomeno del Data Gravity.

Tale termine, coniato dal giornalista e imprenditore statunitense David McCrory, evidenzia la tendenza secondo cui i servizi e le applicazioni impiegati a livello aziendale vengono attratti nella direzione in cui risiedono i dati. Poiché sempre più organizzazioni, sempre più velocemente, spostano i carichi di lavoro nel cloud, la data gravity spinge anche i processi di analisi, software e processi verso la stessa direzione.

Si assiste per cui ad una migrazione sempre più radicale non solo dei dati ma anche di tutte le piattaforme applicative che vi ruotano attorno ed i cloud provider incentivano e guidano questo approccio con l’adozione di servizi cloud di tipo Paas (Platform As a Service).

Una Paas è un tipo particolare di servizio Cloud tramite il quale un Provider fornisce, non solo il servizio hardware ed il Sistema Operativo, come nelle soluzioni IAAS, ma anche le piattaforme applicative e tutta la cosiddetta “solution stack” per poter pubblicare le proprie applicazioni.

Si pensi che è stato stimato un raddoppio della spesa per soluzioni PaaS da qui al 2022 con un mercato per il 2019 del valore di oltre 20 miliardi di dollari.
Tra i servizi di tipo Paas più noti troviamo Microsoft Azure con stack completo dallo storage blob al Data Lake, da tool di ETL come Azure DataFactory a soluzioni per l’analisi predittiva ed il machine learning come DataBricks, fino a Power BI per la presentation; IBM Cloud pack, Paas modulare dotato di micro servizi proposto dall’omonima azienda informatica, dotato di soluzioni per collezionare, organizzare e visualizzare dati. IBM propone una soluzione full stack con Database on-demand, tool di ETL quali Datastage, il watson knowledge catalog ,catalogo cloud dei dati e il tool Cognos per la data visualization, produzione dashboard, story telling e smart search. Ultimo ma non per importanza il modulo IBM dedicato al data mining, Watson Studio, rivolto ai data scientist che hanno la possibilità di lavorare utilizzando differenti codici di programmazione quali SPSS, R, Phyton.

Gli Oracle BI Cloud Service sono invece i servizi Platform as a Service (PaaS) offerti da Oracle: Oracle Java Cloud Service, Oracle Mobile Cloud Service, Oracle Integration e Oracle Visual Builder sono alcuni esempi di servizi Oracle PaaS. Anche in questo caso il cloud provider fa leva sulla gamma completa di prodotti BI da DataBase al tool di presentation OBI.

Troviamo poi le soluzioni Paas di SAP, Google App Engine (GAE), Informatica, Tibco, Cloud Foundry iniziativa Open Source di VMware ecc…

Un’offerta di mercato così ampia necessita di una presa di coscienza da parte delle aziende che devono valutare accuratamente i pro e i contro nella scelta del servizio Paas più consono alle proprie necessità. Al fine di massimizzare l’investimento aziendale in tale tipo di tecnologie occorre: minimizzare i rebuild applicativi e la ricerca di nuovi skills, ricercando una soluzione che supporti i principali framework e linguaggi di programmazione più utilizzati in azienda, standardizzare e consolidare quanto più possibile le attività di sviluppo in ottica DevOps, trovare un giusto compromesso tra qualità, tecnologia e servizi middleware offerti ed ovviamente valutare l’affidabilità del provider.

Concludendo, usare la Tecnologia PaaS permette alle aziende di concentrarsi sui requisiti business delle applicazioni senza preoccuparsi della complessità tecnologica sottostante, introducendo velocità di sviluppo e una infrastruttura efficiente. È di cruciale importanza, però, saper scegliere la soluzione che meglio si adatta alle proprie esigenze aziendali.

Fonte: analyticsinsight.net