Oracle Exadata X11M: l’evoluzione di una piattaforma ingegnerizzata

Al seguito del workshop "Exadata Next Generation Roundtable" che si è tenuto nella sede milanese di Oracle il 10 luglio, Edge9 ha avuto l'occasione di approfondire i temi dell'evento in una lunga chiacchierata con Riccardo Iommi, Solution Engineering Leader di Oracle Systems Italy. Il confronto è stato l'occasione per esplorare lo stato dell'arte delle soluzioni Oracle Exadata, ma anche per comprendere come Oracle stia declinando in chiave enterprise uno dei temi più attuali nel mondo della tecnologia: quello della Private AI.

L'evento, rivolto a clienti e partner, aveva come obiettivo quello di mostrare come i sistemi ingegnerizzati di Oracle (Exadata, Private Cloud Appliance, Oracle Database Appliance e ZDLRA) rappresentino oggi una delle soluzioni più complete e integrate per supportare progetti mission critical on-premise, in ambienti ibridi e multicloud. Sistemi nati dalla co-ingegnerizzazione di hardware e software che hanno dimostrato di sapersi evolvere in modo continuo, integrando le innovazioni più recenti anche nel campo dell'intelligenza artificiale.

Protagonista assoluto del workshop è stato Exadata X11M, l'ultima generazione dell’engineered system di Oracle. Una piattaforma che si distingue per le sue performance, la scalabilità e la profondità dell'integrazione con il software Oracle, e che nella nuova versione si presenta ancora più ottimizzata per carichi di lavoro misti, analytics avanzati e use case AI. "Abbiamo portato al massimo livello la co-ingegnerizzazione, al punto da collaborare con AMD per sviluppare processori customizzati per Exadata," ha spiegato Iommi. "Si tratta di CPU studiate appositamente per le esigenze specifiche del sistema, non presenti nel catalogo pubblico di AMD, e questo ci consente di ottenere accelerazioni uniche nel mercato".

Exascale e database vettoriali: verso la Private AI

Una delle principali novità introdotte con Exadata X11M è l'architettura Exascale, che consente di disaccoppiare in modo più profondo la componente computazionale dallo storage. "Con Exascale abbiamo portato la logica della gestione dello storage direttamente nelle storage cell," racconta Iommi. "Ciò significa che il database può allocare e rilasciare spazio in modo dinamico, senza interruzioni, sfruttando un layer di astrazione avanzato. L'amministratore non deve più preoccuparsi di preallocare lo spazio su disco, basta dire: mi serve un terabyte in più. Il sistema verifica se è disponibile e lo rende immediatamente operativo."

L'integrazione con Oracle Database 23ai consente inoltre di sfruttare nativamente modelli di dati vettoriali, abilitando scenari di AI generativa e vector search all'interno dello stesso motore transazionale. "La 23ai permette di usare lo stesso linguaggio SQL anche per interrogare dati vettoriali" spiega Iommi. "Questo significa che chi già lavora in SQL può facilmente evolvere verso nuovi modelli di AI, senza dover costruire infrastrutture parallele o gestire complessi processi ETL per mantenere aggiornati database separati".

Ed è proprio qui che entra in gioco il concetto di Private AI, un paradigma che si sta rapidamente affermando in risposta alle esigenze di controllo, sicurezza e compliance delle aziende. La proposta di Oracle punta a offrire un ecosistema AI completo, interamente on-premise, in cui ogni componente – dalla gestione del dato, allo sviluppo, fino all'inferenza – resta sotto il pieno controllo dell'azienda. "Private AI per noi significa poter sviluppare e gestire progetti di intelligenza artificiale senza che i dati escano dalle quattro mura del cliente," sintetizza Iommi. "Grazie all'integrazione fra Exadata, Private Cloud Appliance e i moduli GPU Nvidia L40S possiamo realizzare un sistema AI autoconsistente, sicuro e ad alte prestazioni".

Un ecosistema AI sicuro e scalabile

Il cuore di questo approccio è la possibilità di realizzare use case avanzati di RAG (Retrieval Augmented Generation), sfruttando la potenza di Exadata per combinare in tempo reale dati aziendali proprietari e LLM esterni. Tutto questo mantenendo i dati aggiornati, sicuri, e soprattutto residenti dove richiesto dalle normative o dalle policy aziendali.

Per i casi più avanzati, Oracle propone l'integrazione con la Private Cloud Appliance, una soluzione IaaS privata che sfrutta le stesse tecnologie di OCI e che, grazie al supporto per GPU Nvidia, consente di eseguire il training e il fine tuning dei modelli AI anche in ambito on-premise. "Possiamo addestrare un modello in cloud e poi portarlo on-premise per l'esecuzione in ambienti sensibili, oppure fare l'opposto," spiega Iommi. "La compatibilità fra ambienti è garantita e lo spostamento dei carichi è trasparente."

Per garantire la sicurezza di questo stack, Oracle fa leva su un'altra tecnologia proprietaria: la Zero Data Loss Recovery Appliance (ZDLRA). Un sistema di backup e recovery in tempo reale, progettato per offrire protezione completa dei dati Oracle, con capacità di ripristino transazionale. "ZDLRA è l'unico sistema che replica e valida in tempo reale ogni transazione," sottolinea Iommi, "ed è in grado di proteggere sia da attacchi esterni che da minacce interne, grazie alla separazione dei ruoli tra amministratori di sistema, backup e dati".

Non manca una proposta anche per le realtà di dimensioni più contenute, che vogliano comunque sperimentare progetti AI in un contesto di private cloud. La Oracle Database Appliance (ODA) offre un entry point accessibile, con funzionalità di virtualizzazione, supporto per la 23ai anche in edizione standard, e la possibilità di costruire un'architettura AI compatta e autonoma. "Con ODA si possono virtualizzare database e parte applicativa, importare modelli di LLM o embedding, e costruire un sistema AI in box. Perfetto per il machine learning tradizionale o per i primi esperimenti di generativa".

In conclusione, il messaggio di Oracle è chiaro: grazie a una piattaforma completa e ingegnerizzata, le aziende possono accelerare l'adozione dell'intelligenza artificiale, prototipare in sicurezza, e prepararsi a una futura fase di maturità del mercato. Una visione che, come sottolinea Iommi, punta a rendere più semplice la vita ai clienti: "Il nostro obiettivo è facilitare questa fase di esplorazione, permettendo a ciascuna organizzazione di capire rapidamente se e come l'AI può portare valore al proprio business".