In che modo l’esplosione dei workload AI sta cambiando la progettazione e la gestione dei data center, soprattutto sul fronte di consumi energetici, raffreddamento e scalabilità?
L’AI ha cambiato le regole del gioco in modo radicale e, venendo da anni di lavoro sul campo con le infrastrutture enterprise, posso dire che non avevo mai visto una trasformazione così rapida nelle priorità dei team IT. I workload di training e inferencing non sono semplicemente “più pesanti” di quelli tradizionali: hanno una natura diversa, che richiede un flusso continuo e ad altissima velocità di dati verso le GPU. Ed è esattamente lì che si nasconde il problema energetico più sottovalutato: quando lo storage non riesce a tenere il passo con i processori, le GPU rimangono in attesa, consumando energia senza produrre valore. Un paradosso costoso, in tutti i sensi. In NetApp abbiamo affrontato questa sfida riprogettando l’intera catena del dato. Le nostre soluzioni all-flash di ultima generazione, come l’E-Series EF50/EF80 riducono il footprint fisico e il fabbisogno di raffreddamento e offrono throughput fino a 2,5x superiore rispetto alla generazione precedente. Inoltre, architetture disaggregate come NetApp AFX permettono di scalare performance e capacità in modo indipendente, senza sovradimensionare. Meno spreco, più efficienza: è la risposta concreta dell’infrastruttura all’era dell’AI.
Con quali strutture e offerte rispondete oggi a quelle che sono le principali esigenze delle imprese che si rivolgono a un fornitore di servizi data center?
Quello che sento dalle imprese italiane con cui mi confronto ogni giorno è sempre lo stesso nodo: devono supportare workload sempre più eterogenei, AI, cloud ibrido, applicazioni mission-critical, senza perdere il controllo su governance, sicurezza e costi. Non è una richiesta banale e non si risolve con soluzioni punto a punto. NetApp risponde con un portfolio integrato costruito attorno a ONTAP, il nostro sistema operativo per la gestione dei dati, che garantisce un’esperienza coerente su risorse file, blocco e object, sia on-premise sia sui principali hyperscaler (AWS, Azure, Google Cloud). Policy uniformi ovunque risiedano i dati, nessun silos, complessità ridotta. Per la gestione della pipeline AI proponiamo inoltre NetApp AI Data Engine Questa soluzione è stata co-sviluppata con NVIDIA ed è in grado di automatizzare la trasformazione di dati grezzi e non strutturati in input pronti per i modelli, appoggiandosi su un database vettoriale embedded e offrendo governance e sicurezza integrata perché la resilienza del dato oggi non è opzionale. Le piattaforme NetApp all-flash AFF e AFX riescono quindi a coprire tutte le esigenze, dall’enterprise all’AI factory.
In che modo l’esplosione dei workload AI sta cambiando la progettazione e la gestione dei data center, soprattutto sul fronte di consumi energetici, raffreddamento e scalabilità?
L’AI ha cambiato le regole del gioco in modo radicale e, venendo da anni di lavoro sul campo con le infrastrutture enterprise, posso dire che non avevo mai visto una trasformazione così rapida nelle priorità dei team IT. I workload di training e inferencing non sono semplicemente “più pesanti” di quelli tradizionali: hanno una natura diversa, che richiede un flusso continuo e ad altissima velocità di dati verso le GPU. Ed è esattamente lì che si nasconde il problema energetico più sottovalutato: quando lo storage non riesce a tenere il passo con i processori, le GPU rimangono in attesa, consumando energia senza produrre valore. Un paradosso costoso, in tutti i sensi. In NetApp abbiamo affrontato questa sfida riprogettando l’intera catena del dato. Le nostre soluzioni all-flash di ultima generazione, come l’E-Series EF50/EF80 riducono il footprint fisico e il fabbisogno di raffreddamento e offrono throughput fino a 2,5x superiore rispetto alla generazione precedente. Inoltre, architetture disaggregate come NetApp AFX permettono di scalare performance e capacità in modo indipendente, senza sovradimensionare. Meno spreco, più efficienza: è la risposta concreta dell’infrastruttura all’era dell’AI.
Con quali strutture e offerte rispondete oggi a quelle che sono le principali esigenze delle imprese che si rivolgono a un fornitore di servizi data center?
Quello che sento dalle imprese italiane con cui mi confronto ogni giorno è sempre lo stesso nodo: devono supportare workload sempre più eterogenei, AI, cloud ibrido, applicazioni mission-critical, senza perdere il controllo su governance, sicurezza e costi. Non è una richiesta banale e non si risolve con soluzioni punto a punto. NetApp risponde con un portfolio integrato costruito attorno a ONTAP, il nostro sistema operativo per la gestione dei dati, che garantisce un’esperienza coerente su risorse file, blocco e object, sia on-premise sia sui principali hyperscaler (AWS, Azure, Google Cloud). Policy uniformi ovunque risiedano i dati, nessun silos, complessità ridotta. Per la gestione della pipeline AI proponiamo inoltre NetApp AI Data Engine Questa soluzione è stata co-sviluppata con NVIDIA ed è in grado di automatizzare la trasformazione di dati grezzi e non strutturati in input pronti per i modelli, appoggiandosi su un database vettoriale embedded e offrendo governance e sicurezza integrata perché la resilienza del dato oggi non è opzionale. Le piattaforme NetApp all-flash AFF e AFX riescono quindi a coprire tutte le esigenze, dall’enterprise all’AI factory.
In che modo l’esplosione dei workload AI sta cambiando la progettazione e la gestione dei data center, soprattutto sul fronte di consumi energetici, raffreddamento e scalabilità?
L’AI ha cambiato le regole del gioco
