Sei step per accelerare l’automazione nei data center

Sei step per accelerare l’automazione nei data center

Un contributo per comprendere come sfruttare le opportunità che la tecnologia mette a disposizione, senza sprecare risorse infrastrutturali.

di: Enrico Brunero* del 17/11/2014 17:40

Enterprise Management
 
Negli ultimi dieci anni il data center è stato al centro di costanti evoluzioni: da megastruttura, comprensiva di molteplici elementi difficili da integrare, manutenere e gestire, si è trasformato in un agile centro di risposta di business.
Le aziende che vogliono rimettere a fuoco il proprio operato It per offrire maggiore valore alla propria organizzazione, stanno esplorando modalità per sfruttare l’automazione per ottimizzare l’utilizzo e ridurre al minimo gli sprechi di infrastruttura It.
Mentre i vendor promettono l’automazione “in a box”, molte delle organizzazioni sono alle prese con le complessità di realizzare un ambiente data center completamente funzionale e automatizzato. Come pianificare quindi l’automazione in termini di competenze, policy e processi?

1. Molto di più del semplice provisioning
E’ importante che le organizzazioni comprendano cosa significhi realmente ‘automazione’ prima di intraprendere questo percorso. La definizione di automazione è cambiata in questi ultimi anni. Dieci anni fa era soprattutto ed esclusivamente provisioning. Non era insolito per le aziende avere più del 70% delle proprie risorse dedicate unicamente al provisioning di nuovo storage e alla configurazione di differenti unità logiche. Il cloud ha modificato profondamente le aspettative di automazione e oggi ha molto a che vedere con il deprovisioning. Anche se i servizi cloud sono automatizzati le aziende hanno bisogno che questi servizi vengano disattivati per evitare sprechi di risorse e che le economie previste non si realizzino.  

2. Definire policy: cosa, quando e dove

La definizione di policy relative al “cosa” e “quando” automatizzare è un passo fondamentale:
• si intende utilizzare l’automazione per poter sfruttare il cloud quando serve gestire i picchi di lavoro o in concomitanza con eventi di business specifici?
• si vuole configurare un ambiente di testing e sviluppo per gli sviluppatori?
• utilizzare le risorse per diagnosticare i problemi è uno degli obiettivi?
• in quali circostanze si potrebbe fare in questo modo?  

Per rispondere a questi quesiti le aziende devono comprendere esattamente dove l’automazione potrebbe contribuire ad aggiungere maggiore valore. Non è possibile automatizzare qualsiasi cosa. Bisogna domandarsi “Qual è il valore che deriva dall’automatizzare un determinato elemento?”. Non ha senso automatizzare carichi di lavoro che rimangono relativamente statici negli anni e per i quali si è già raggiunto il 90% dei livelli di utilizzo dei server. Tuttavia un carico di lavoro che comporta l’apertura di tre attività di modifica al giorno risulta essere un candidato ideale per essere automatizzato.  
Poi c’è la questione del “dove”. Nella maggior parte dei casi si avrà la possibilità di scegliere di spostare i carichi di lavoro su cloud, effettuare il provisioning di un nuovo server o attivare una nuova macchina virtuale su un server esistente. Anche in questo caso emergono nuove considerazioni:
• i carichi di lavoro dovrebbero essere spostati su un cloud pubblico o privato?
• esiste un requisito tale per cui i dati debbano risiedere su un cloud in uno specifico paese a causa delle normative sulla sovranità dei dati?  

Le stesse considerazioni dovrebbero essere valutate nel momento in cui si deve decidere dove spostare i carichi di lavoro all’interno dei propri data center:
• quali carichi di lavoro possono condividere la stessa infrastruttura?
• alcuni server appartengono a specifiche linee di business?
• l’introduzione di particolari carichi di lavoro appesantirebbe ulteriormente il traffico influenzando le prestazioni di un carico di lavoro più critico che risiede sullo stesso server?

Il software-defined networking all’interno del data centre introduce ulteriori questioni. Mettere in atto policy ben strutturate e sfruttare la disponibilità degli strumenti supportano le aziende nella scelta della decisione più corretta in merito al “cosa”, “quando” e “dove” automatizzare i carichi di lavoro e a ottimizzare i risultati.  

3. Non dimenticate i processi
I processi costituiscono un altro elemento critico nell’ambito dell’automazione. Se l’azienda implementa tecnologie e policy ma fallisce nella modifica dei processi si ritroverà a eseguire operazioni sulla base di processi manuali tradizionali creati per risorse fisiche. Questo impedirà di capitalizzare molti dei benefici che l’automazione può offrire – per esempio la gestione delle immagini e un’infrastruttura di tiered storage che consente di spostare i carichi di lavoro tra livelli basati su policy di retention e accesso. Con il giusto processo in essere, è inoltre possibile automatizzare il backup e la sicurezza o configurare la propria rete per rendere i carichi di lavoro dei server accessibili. 

4. Valutare gli sviluppi architetturali

Gli avanzamenti dell’architettura tecnologica degli ultimi anni influenzano i moderni approcci all’automazione dei data center. Pochi anni fa, le aziende aspiravano all’automazione a livello di dominio; all’automazione di un server o di una tecnologia specifici. A questo scopo hanno investito in competenze per ogni singolo strumento di automazione e hanno contribuito a creare nuovi silos e pilastri. E anche se i pilastri includevano elementi di automazione, ciascuno aveva il proprio set di strumenti e un approccio differenti.
Oggi, le organizzazioni possono introdurre strumenti che coprono differenti domini e introducono policy e processi coerenti tra loro.  
Avanzamenti come le interfacce programmabili per le applicazioni basate su RestApi offrono ai team IT elevati livelli di controllo su tutti i dispositivi all’interno dell’ambiente aziendale e anche su quelli che risiedono al di fuori, su cloud. Questo concetto è il fulcro del data center del futuro: l’obiettivo è quello di reti software-driven interconnesse perfettamente con il cloud e asset on-premise, in modo automatizzato. Tuttavia, per arrivare a questo risultato è necessario fare le scelte architetturali più appropriate in anticipo.  

5. Considerare le best practice
Le aziende che mirano all’automazione dei propri ambienti data centre devono sforzarsi di comprendere o anticipare gli effetti del multi-tenancy. Di quanta capacità extra si avrà bisogno per offrire il provisioning per gestire ripetutamente i picchi di traffico? E’ proprio in questo contesto che la scelta del fornitore di servizi cloud affidabile è determinante per apportare ulteriore valore.
Negli anni, alcuni fornitori di servizi cloud ai clienti, hanno infatti sviluppato policy coerenti e hanno cominciato a implementare best practice. Questo non significa che un approccio best-practice sia sempre corretto per qualsiasi organizzazione – ognuna di esse infatti ha carichi di lavoro e requisiti unici – ma offre un buon punto di partenza.  

6. Aggiungere gli analytics
Gli strumenti di analytics, che consentono alle aziende individuare soluzioni a problemi in modo predittivo, ottenere visibilità in merito alla capacità disponibile, decidere quando aumentare la capacità automaticamente, o di identificare quando modificare i livelli di traffico, contribuiscono ad accrescere il valore in modo significativo. Aggiungere gli analytics significa non dovere far affidamento su uno specifico individuo per fornire questi risultati. Inoltre, consente di monitorare gli schemi di utilizzo interni e di aggiornare continuamente le policy di automazione sulla base delle informazioni ottenute.

*ItaaS Service Manager di Dimension Data Italia
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