IA generativa e nuovi strumenti per l'osservabilità: le novità di Cloudera spiegate da Fabio Pascali

Il modello hybrid cloud oggi è quello più adottato dalle imprese, ma riuscire a sfruttarlo al meglio, ottimizzando le spese ed riuscendo a estrarre valore dai dati, si sta rivelando complesso. Per questo motivo, sempre più aziende nei prossimi tre anni migreranno una maggior quantità di dati sul cloud. Lo conferma Fabio Pascali, Regional Vice President Italy di Cloudera, in occasione di un incontro con la stampa durante il quale ha presentato i risultati di un'indagine svolta a livello EMEA per approfondire le pratiche di gestione del cloud.

Come le aziende stanno usando il cloud? La ricerca di Cloudera

L'analisi di Cloudera si basa su interviste a 850 decisori IT che lavorano in aziende con più di 1.000 dipendenti nell'area EMEA, nello specifico in Francia, Germania, Spagna, Italia, Regno Unito e Medio Oriente. Il primo dato che emerge è che il 67% del campione adotta un modello ibrido, con dati in parte on-premise o su cloud privato e in parte sul cloud pubblico. Un approccio che però secondo tre responsabili IT su quattro (76%) rende difficile estrarre pieno valore da queste informazioni. 

Per questo motivo, praticamente tutti i rispondenti (97%) indicano che migreranno una maggior quantità di dati sul cloud nei prossimi tre anni. Tre i motivi principali: il 52% del campione per migliorare l'accessibilità, il 51% per ottimizzare storage e backup e il 36% per abbattere i costi. 

Il cloud dunque sparirà? Non proprio. Nonostante solo l'1% abbia riportato le proprie informazioni all'interno del data center nell'ultimo anno, il 76% del campione sostiene che, pur potenziando l'uso del cloud, riporterà in casa specifiche tipologie di dati nei prossimi tre anni. Anche in questo caso, ci sono differenti motivazioni alla base di questa scelta. La conformità normativa, come prevedibile, è il motivo principale (59%), ma anche la già citata complessità di gestire dati in ambienti ibridi (50%) e le preoccupazioni relative a possibili lock-in. 

Come spiega Pascali, “molte organizzazioni puntano sul cloud per poi ritrovarsi a dover spostare alcuni dati nuovamente on premise per motivi di costi, governance e sovranità. La disposizione dei dati all’interno di un complesso mosaico di ambienti cloud ibridi rende difficile per molte aziende estrarne appieno il valore". 

Cloudera Observability, per ottimizzare i costi del cloud ibrido

Ma alla fine, il cloud è conveniente o meno dal punto di vista economico? La risposta non è scontata, e dipende molto dall'utilizzo che ne si fa. Indubbiamente, c'è il vantaggio di non avere spese iniziali di capitale: non bisogna dover progettare, configurare e gestire un'ulteriore architettura internamente, con tutti i costi relativi a persone, dispositivi ed elettricità. Lo svantaggio di spostare questi costi verso l'Opex è che è difficile mantenerne il controllo, e le spese possono crescere molto rapidamente. 

Per questo motivo Cloudera ha reso disponibile un nuovo strumento, Cloudera Observability, pensato per offrire più visibilità sui carichi di lavoro cloud e gestire meglio i costi. Si tratta di uno strumento gratuito per chi ha sottoscritto un abbonamento alla Cloudera Data Platform e che garantisce una migliore osservabilità sui data engine più utilizzati, come Hive, Impala e Spark.

Esiste anche una versione premium del servizio che aggiunge ulteriori funzionalità tra cui azioni automatiche personalizzate, insight e risoluzione automatica dei problemi. 

L'IA generativa secondo Cloudera

L'IA generativa è il trend del momento e praticamente tutti gli attori del settore la stanno introducendo all'interno delle loro applicazioni. Non fa eccezione Cloudera, che però non si è limitata a introdurre un generico LLM (Large Language Model) fra i suoi strumenti. LLM Augmented with Enterprise Data è un framework pronto all'uso che consente alle imprese di realizzare chatbot addestrati sulla base dei propri dati. Il primo vantaggio è quello di garantire la privacy delle informazioni, ma anche quello di poter addestrare il modello sulla base delle proprie necessità, fornendogli un contesto adeguato, andando così a limitare il rischio di "allucinazioni", cioè le risposte completamente inventate o fuori contesto che spesso sono generate da ChatGPT e applicazioni simili. 

Cloudera ha anche reso disponibili quelli che definisce Applied Machine Learning Prototypes, che permettono di gestire con pochi clic progetti di machine learning, semplificando così il lavoro degli sviluppatori. 

Secondo Pascali, fra i punti di forza dell'azienda c'è il suo patrimonio di dati: nove su dieci delle più grandi aziende globali di vari settori si affidano a Cloudera per i loro asset di dati, tanto che le soluzioni Cloudera oggi gestiscono qualcosa come 25 milioni di terabyte di dati. “Con questo immenso patrimonio di dati gestiti, Cloudera si trova in una posizione senza pari per guidare applicazioni basate su IA generativa e Open Data Lakehouse in un contesto enterprise”, ha dichiarato Fabio Pascali, Regional Vice President Italy di Cloudera. “L’intelligenza artificiale generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni sono validi quanto i dati su cui sono stati addestrati e hanno bisogno del giusto contesto. Affinché questi modelli e l’IA stessa abbiano successo, è necessario che siano affidabili. E la fiducia nell’IA inizia con la fiducia nei dati”.