Cloud, ecco cosa aspettarsi nel nuovo anno

Il cloud computing è stato senza dubbio il grande protagonista del 2020, in quanto c’è stata una corsa verso questa tecnologia, che ha consentito la continuità aziendale nella quarantena imposta dalla pandemia Covid-19. Sulla base di ciò che ha vissuto quest’anno, Debanjan Saha, direttore generale e vicepresidente dell’ingegneria e dell’analisi dei dati di Google Cloud, ha elencato sei previsioni per ii 2021 che riguardano il Cloud. “Offrire previsioni può essere una sfida, perché previsioni specifiche dipendono da scadenze specifiche. Ma guardando le tendenze che stiamo vivendo nell’adozione del Cloud, ci sono alcune cose che ho visto nel 2020 che implicano cambiamenti che si attueranno nel 2021”, ha dichiarato il manager.

Servizi Cloud, 6 previsioni per il 2021

1-La fase successiva del cloud computing riguarda i vantaggi della trasformazione (non solo il costo): nel 2021, i modelli cloud inizieranno a includere un’architettura dei dati governata, con un’adozione accelerata di analisi e intelligenza artificiale in tutta l’organizzazione. In passato, abbiamo assistito a notevoli sviluppi che hanno generato massicci movimenti di adozione del Cloud. La prima ondata di migrazione è stata guidata dalle applicazioni come servizio, che hanno fornito alle aziende gli strumenti per sviluppare in modo più rapido e sicuro applicazioni specifiche, ad esempio CRM. Quindi, la seconda generazione, ha visto molte aziende modernizzare la propria infrastruttura per passare dalla manutenzione fisica del data center.

Tutto questo è stato utile per le aziende, ma con tutto quello che è successo nel 2020, la terza fase – la tanto famosa “Digital Transformation” – arriverà per davvero. Man mano che ciò accadrà, inizieremo a vedere i vantaggi derivanti dalla trasformazione delle varie attività. Quelli positivi includono l’infusione dell’analisi dei dati e dell’IA / ML nei processi aziendali quotidiani, che porteranno a profondi impatti in tutti i settori e nella società in generale.

2-La conformità non può essere solo un elemento aggiuntivo: il moderno modello dei servizi Cloud deve essere in grado di resistere al controllo sulla sovranità dei dati e sui problemi di accessibilità. Questo cambierà il modo in cui le aziende faranno affari e come gestiranno la società. Anche le grandi aziende tradizionali stanno passando al Cloud per far fronte a esigenze urgenti, come l’aumento delle normative. La posta in gioco è troppo alta ora perché le aziende ignorino le componenti critiche della sicurezza e della privacy.

Uno dei motivi principali per cui i servizi Cloud, e in particolare Google Cloud, è così vitale per una migliore analisi dei dati, ruota attorno a questi problemi di conformità e governance. In tutto il mondo, per le aziende di tutte le dimensioni, c’è una maggiore attenzione alla sicurezza, alla privacy e alla sovranità dei dati. Gran parte della trasformazione digitale che assisteremo nel 2021 avverrà per necessità, ma il Cloud di oggi è ciò che lo rende possibile. Google Cloud è una piattaforma costruita da zero sulla base di questi requisiti di base, in modo che le aziende possano passare al cloud con la garanzia che i dati siano protetti.

3-Cloud, nelle previsioni per il 2021 l‘infrastruttura aperta regnerà sovrana: nel 2021 vedremo l’80% o più delle aziende adottare una strategia IT ibrida o multi-cloud. I clienti cloud vogliono opzioni per i loro carichi di lavoro. L’infrastruttura aperta e le API aperte sono la strada da percorrere e la filosofia aperta è quella che dovresti adottare. Nessuna azienda può permettersi che i propri quanto mai preziosi dati vengano bloccati da un provider o servizio specifico.

I Servizi Cloud, nelle previsioni per il 2021, graze a questo standard aperto emergente consentiranno di mostrare le origini dati su più Cloud e posizioni che si uniscono rapidamente. Con gli strumenti giusti, le organizzazioni potranno utilizzare più servizi Cloud insieme, consentendo loro di ottenere i vantaggi specifici di cui hanno bisogno come un’unica infrastruttura. Il massiccio cambiamento che stiamo vedendo verso i servizi cloud porta anche uno spostamento verso asset di dati più forti e una migliore analisi dei dati.

4-Sfruttare la potenza dell’AI / ML non richiederà più una laurea in Data Science – Data Science, con tutta l’esperienza e gli strumenti specialistici normalmente coinvolti, non può più essere competenza dei soli privilegiati. I team di un’organizzazione devono avere accesso alla potenza che offre, con funzionalità come ML e modellazione AI, senza dover imparare una disciplina completamente nuova. Per molti di questi membri del team, darà nuova vita al loro lavoro e alle decisioni che devono prendere.

Con questa capacità di dare all’intero team il potere di analisi, le aziende saranno in grado di raccogliere, analizzare e agire sui dati molto più velocemente di quelle che utilizzano ancora il modello tradizionale di Data Science indipendente. Ciò migliora la produttività e il processo decisionale informato, offrendo ai dipendenti gli strumenti per raccogliere, classificare e condividere i dati su richiesta. Inoltre, libera i team con esperienza in questo settore che normalmente dovrebbero assemblare, analizzare e creare presentazioni per concentrarsi sui compiti più adatti alle loro capacità e formazione.

5-Analisi in tempo reale Sempre più dati aziendali mondiali devono essere elaborati in tempo reale– Stiamo rapidamente raggiungendo il punto in cui i dati che risiedono nel Cloud superano i dati che risiedono nei data center. Ciò sta accadendo perché si prevede che i dati mondiali cresceranno del 61% entro il 2025 a 175 zetabyte. Ci sono molti dati, che offrono una vasta gamma di opportunità da esplorare per le aziende. La sfida è catturare l’utilità dei dati al momento. Il monitoraggio dei dati memorizzati in precedenza può essere informativo, ma sempre più casi d’uso richiedono informazioni immediate, soprattutto quando si tratta di reagire a eventi imprevisti. Ad esempio, l’identificazione e l’arresto di una violazione della sicurezza di rete al volo, con dati in tempo reale e una reazione in tempo reale, ha enormi conseguenze per le aziende. Quel momento può far risparmiare innumerevoli ore e costi spesi per la mitigazione.

Mentre i dati in tempo reale rivoluzionano la velocità con cui vengono raccolti, forse la fonte di dati più inaspettata ma incredibilmente utile che abbiamo visto è l’analisi predittiva. Tradizionalmente, i dati vengono raccolti solo dal mondo fisico, il che significa che l’unico modo per pianificare ciò che accadrà è guardare a ciò che può essere testato fisicamente. Ma con modelli predittivi e strumenti AI / ML come Bigquery ML, le organizzazioni possono eseguire simulazioni basate su scenari e informazioni di vita reale, fornendo loro dati su circostanze che sarebbero difficili, costose o addirittura impossibili da testare in ambienti fisici.

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6-Oltre il 50% dei data lake si estenderà su più cloud e posizioni: sappiamo che allineare i servizi giusti ai casi d’uso giusti può essere complicato. E mentre i servizi cloud offrono molte opportunità, il fatto che così tante aziende si stiano spostando verso queste soluzioni significa che avranno bisogno di una forte strategia digitale per rimanere competitivi, e questo si estende all’archiviazione dei dati. Molte aziende scelgono il multi-cloud per la flessibilità, soprattutto per le tante opzioni disponibili. Nel Cloud, l’archiviazione dei dati ha assunto la forma di un data warehouse – che archivia principalmente dati strutturati in modo che tutto sia facilmente ricercabile – o Data Lakes – che raccoglie tutti i dati di un’azienda, indipendentemente dalla struttura.

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