Anche un campo molto specifico come lo storage management sta imparando dal cloud. Molte aziende si sono abituate alla semplicità e alla elasticità della "nuvola" e vogliono averle anche all'interno della propria IT. È il mantra in generale dell'iperconvergenza e dell'approccio software-defined, che quando si tratta di storage mostra in modo particolare la sua valenza.

Le evoluzioni tecnologiche del mondo storage consentono infatti di passare dalla gestione in senso classico, reattiva e frammentata, a una vera e propria automazione delle funzioni di storage management. Questo è possibile grazie all'astrazione tipica del mondo software-defined, che evita allo staff IT di doversi preoccupare dei dettagli tecnici dei singoli prodotti e agisce invece ad un livello logico più elevato, basato su policy e best practice di gestione codificate nelle piattaforme di gestione stesse.

Poter delegare alle (giuste) soluzioni di storage management le operazioni anche elementari di gestione offre evidentemente diversi vantaggi. Quello più evidente è la velocità di gestione, in particolare nella parte di provisioning delle risorse. Invece di aspettare che lo staff identifichi come soddisfare le richieste degli utenti interni, sono le policy codificate ad agire anche on-demand. Un aspetto spesso sottovalutato è che l'automazione porta a una coerenza della gestione: le procedure si svolgono sempre nel modo più opportuno e in linea con le policy definite dallo staff IT, il che ha conseguenze positive sulle prestazioni dei sistemi, sulla loro stabilità e anche lato compliance.


In questo senso va considerato che una fetta significativa delle difficoltà che i reparti IT incontrano nell'arrivare a una gestione ottimizzata delle risorse di storage non è legata direttamente ad esse ma piuttosto allo stack infrastrutturale che le comprende. In passato lo storage poteva essere considerato, almeno dal punto di vista della gestione, come una parte quasi completamente autonoma del data center. Lo storage management, cioè, riguardava esclusivamente le risorse di storage e non prendeva in considerazione altre parti dell'infrastruttura, a patto ovviamente che fosse garantito il corretto accesso alle informazioni che lo storage conservava.

Oggi non è più così: le interdipendenze tra "strati" hardware diversi e soprattutto tra layer hardware e software sono sempre più articolate. Ciò significa che chi gestisce l'IT non deve "capire" solo la parte storage ma anche come questa dialoga con il resto dell'IT. La conseguenza è che la configurazione dei sistemi è diventata dinamica e complessa, dato che deve prendere in considerazione molti più parametri che in passato. Tanto che è molto meglio delegarla a piattaforme di management automatizzate, le quali offrono funzioni sempre più simili all'orchestration che alla semplice gestione.

Il modello traguardato, anche sulla spinta della containerizzazione e dell'iperconvergenza, è quello cosiddetto della "infrastructure as code", in cui le componenti di storage, computing e networking diventano "fluide" e si adattano in tempo reale alle necessità delle applicazioni e dei servizi che sostengono. In questo senso è appunto opportuno parlare di orchestration più che di gestione, perché quest'ultimo termine non rende abbastanza l'estremo dinamismo che oggi si chiede al funzionamento dell'IT e in particolare dello storage.


Un aspetto particolarmente innovativo dell'automazione applicata allo storage management, e che sarebbe impossibile senza le funzioni garantite dall'approccio software-defined, riguarda l'utilizzo di funzioni predittive per anticipare le operazioni di provisioning e configurazione dei sistemi. Questo approccio prevede che algoritmi di analisi osservino come i vari componenti applicativi dell'IT aziendale consumano nel tempo le risorse di storage, in modo da ricavare informazioni su come questo utilizzo varierà probabilmente nel prossimo futuro.

Avendo la possibilità di prevedere il profilo d'uso dei singoli array di storage e dei loro elementi, una piattaforma di gestione automatizzata è in grado di ottimizzare da sola le loro configurazioni e anche di allocare specifiche risorse di storage ad altrettanto specifiche applicazioni, anche virtualizzate. In questo scenario il peso dell'analisi non ricade più sullo staff IT, che comunque non potrebbe agire in maniera sufficientemente rapida e proattiva quando le infrastrutture del data center superano una certa soglia di complessità.