Come accelerare l’innovazione in azienda. La nuova generazione dell’IT enterprise

La nuova generazione dell’IT enterprise

Nuovi strumenti, architetture e modelli di delivery dell’IT. Perché è importante comprendere gli effetti che i nuovi strumenti possono avere sul business di oggi e su quello del prossimo futuro

La tecnologia è il catalizzatore della trasformazione del business. E nel contesto attuale del computing, in cui emergono tecnologie estremamente potenti e approcci di tipo Agile, la possibilità di avere innovazioni disruptive è molto elevata. Con le ultime tendenze nel cloud e nei container, nelle architetture serverless, nei microservizi, nella blockchain, nel machine learning e nell’intelligenza artificiale e nell’ethical computing, diventa quasi ovvio pensare che le aziende si trovino a un punto di svolta significativo. Per valutare gli impatti di queste tendenze sul mondo delle imprese, gli IT manager devono comprendere gli effetti di ciascuna tecnologia sottostante e le loro possibili combinazioni. Si tratta di insight che possono aiutare le aziende a valutare l’impatto sulla propria attività, sui propri partner e, soprattutto, sui propri clienti. Le tecnologie di oggi portano ad accelerare in modo esponenziale l’innovazione che rivela maggiori opportunità di business. E per quelle aziende che si limitano a mantenere lo status quo e non riescono a esplorare le possibilità offerte dal nuovo mondo tecnologico, c’è un crescente divario di opportunità che rende il contesto di business sempre più pericoloso. Ma è opportuno dare uno sguardo dall’alto su alcune di queste tecnologie e su come potrebbero avere impatti sulle aziende.

Il computing di tipo cloud native

Il cloud computing è in circolazione da più di dieci anni, e la maggior parte delle aziende lo utilizza da tempo, che sia pubblico o privato. Oggi, la definizione più accettata di cloud computing è essenzialmente quella di un data center definito dal software che migliora l’agilità di business dell’azienda. Nel corso degli anni, gli staff IT hanno acquisito esperienze negli ambiti PaaS, macchine virtuali container, DevOps, integrazione e implementazione continua (CI/CD) e infine microservizi. Come previsto, un nuovo ambiente IT è nato da questo insieme di “saperi” cloud-centric. Generando applicazioni del tutto nuove con l’intento di utilizzare lo sviluppo di applicazioni di tipo Agile e l’architettura specifica per il cloud, è nato un nuovo modello per l’IT, il cloud native computing. Sfruttando questa nuova infrastruttura di cloud computing nativa, le aziende possono ora prendere in considerazione l’utilizzo di servizi da una federazione di cloud provider, compreso anche il proprio ambiente cloud interno. Questa evoluzione del cloud ibrido viene spesso definita “multi-cloud” e promette di fornire alle aziende (e ai vendor) numerose possibilità per nuove applicazioni. E come previsto, essendoci maggiore complessità, diventa fondamentale una gestione dei costi e della qualità del servizio.

Microservizi e serverless

Per molti anni, tutti hanno compreso i vantaggi dello sviluppo e dell’implementazione del software incentrato sui servizi. Non c’è dubbio che l’architettura orientata ai servizi, la SOA, abbia fornito una base chiara per l’IT. Ma col tempo la gravità di questa massa crescente ha attratto più detriti, complessità e confusione. A causa di un marketing troppo zelante e di un uso errato, la SOA è diventata un’offerta di prodotti anziché uno stile di architetture fondamentale. Nel corso del tempo, si è semplicemente dimenticato che la “A” di “SOA” stava per l’architettura. I microservizi sono una SOA più recente, di grana più fine, in cui ogni servizio con scopo singolo ha dipendenze minime o nulle rispetto ad altri servizi. Questa evoluzione della SOA offre maggiore agilità e flessibilità, al prezzo di una maggiore complessità, il che non è poi un compromesso così raro.

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Molto spesso questi piccoli microservizi vengono eseguiti nel cloud utilizzando AWS, Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure, IBM Cloud o altri. Poiché questo modello di architettura è diventato utile e molto diffuso, i grandi fornitori di servizi cloud hanno fatto evolvere il PaaS in un nuovo ambiente che elimina per lo sviluppatore la responsabilità del provisioning di macchine virtuali, di infrastruttura web, dei container o del monitoraggio. Più precisamente chiamato “Functions as a Service” (FaaS), questo PaaS più moderno è meglio conosciuto come “serverless computing”: l’etichetta genera forse un po’ di confusione, ma è solo un altro termine di marketing, che in pratica significa che mentre ci devono ancora essere server che gestiscono i microservizi, i server e la loro infrastruttura operativa non sono sotto la tua responsabilità. Cioè, è “serverless” per te e rappresenta un momento chiave nell’evoluzione del cloud computing. Ma pur essendo senza server, non è senza responsabilità per gli IT manager.

Il machine learning e l’intelligenza artificiale

Negli ultimi tempi, il machine learning (ML), sembra essere dappertutto: molte aziende hanno fiutato la tendenza e immaginano vantaggi potenziali alle loro attività derivanti dall’uso del ML. Il ML è tutto basato sulle previsioni. E le previsioni accurate sono fondamentali praticamente per tutte le aziende: senza un certo grado di fiducia nelle previsioni di business, le aziende avrebbero difficoltà a fornire prodotti e servizi di successo in modo economicamente vantaggioso. Negli ultimi decenni, molte aziende in un’ampia varietà di settori hanno dovuto fare affidamento sull’analisi dei dati per le previsioni. Ma oggi il volume dei dati è diventato enorme, e proviene da un vasto numero di fonti di dati, e gli stakeholder si aspettano ormai insight immediati da questi dati: il ML può essere utilizzato per risolvere questi problemi, visto che il fulcro del ML consiste nel riconoscere i pattern nei dati e fare previsioni su tali dati. È importante assicurarsi che il sistema ML stia leggendo grandi set di dati “puliti” e di alta qualità. Più dati puliti sono disponibili, più accurate sono le previsioni. E dal momento che le grandi aziende hanno proporzionalmente più dati rispetto a quelle più piccole, le prime sono perfettamente idonee a trarre il massimo beneficio dai sistemi di ML. Al momento di decidere dove utilizzare il ML in azienda, esistono diverse caratteristiche tipiche dei sistemi che potrebbero trarre vantaggio. Un sistema molto ripetitivo che richiede che le decisioni siano prese sulla base di dati passati sarebbe una ovvia area obiettivo. Con l’evoluzione del ML, non è impensabile credere che ogni gruppo di sviluppo applicazioni abbia almeno un membro del team esperto in ML.

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La blockchain oltre le criptovalute

Il bitcoin è una valuta digitale ben nota e controversa. Ci sono innumerevoli discussioni sulla sostenibilità di questa nuova forma di denaro. Sotto l’ombrello Bitcoin – e di oltre un migliaio di altre criptovalute – di solito c’è un meccanismo sicuro basato su un log o un registro decentralizzato e incorruttibile chiamato blockchain. La blockchain era inizialmente utilizzata per le transazioni finanziarie, ma può essere utilizzata per altri tipi di transazioni come i contratti “smart”. Si tratta di accordi attivi in cui le azioni vengono attivate in base agli eventi specificati nel contratto. La blockchain garantisce che queste azioni siano registrate in un log a prova di manomissione: si tratta di una prova che viene distribuita a tutte le parti. Ci sono molte applicazioni della blockchain che coinvolgono crowdfunding, governance, supply chain, nuovi tipi di sicurezza dei dati, protezione della proprietà intellettuale, e altri ancora. Se la blockchain è ancora una tecnologia controversa, vi sono comunque molte aziende che stanno procedendo con applicazioni blockchain per casi d’uso importanti.

I nuovi strumenti di collaborazione

Tutte queste nuove tendenze tecnologiche hanno certamente il potenziale per accelerare l’innovazione di business. Ma a un ritmo così elevato, c’è anche bisogno di utilizzare strumenti che promuovano una collaborazione in tempo reale tra ingegneri, data scientist, sviluppatori software e manager tecnici. Deve trattarsi di strumenti cloud-friendly di facile implementazione che consentono la condivisione di codice eseguibile e di immagini, video, pensieri, spiegazioni e idee associati. Il progetto Jupyter (jupyter.org) è uno di questi strumenti. Si tratta di un moderno “work bench” open-source e di un ecosistema in crescita che consente ai collaboratori di condividere codice eseguibile in molti linguaggi e framework di programmazione supportati. La sua interfaccia web front-end primaria è chiamata Jupyter Notebooks e il suo server utilizza un’architettura sorprendentemente semplice e flessibile che facilita l’estensibilità. Questo strumento aiuta i collaboratori a concentrarsi sulle questioni importanti e a non preoccuparsi degli strumenti stessi.

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L’IT enterprise di nuova generazione

Le tecnologie enterprise attuali sono piuttosto potenti, e si stanno evolvendo a un ritmo estremamente rapido. La velocità e l’ampiezza del moderno ambiente IT offre la possibilità di importanti innovazioni e discontinuità, in particolare combinando alcuni di questi nuovi strumenti in modi interessanti. Ma solleva anche questioni su complessità, regolamenti, governance ed etica. I senior manager che si occupano di tecnologia sono chiamati a comprendere gli effetti che i nuovi strumenti possono avere sul business di oggi e su quello del prossimo futuro.


Frank Greco

Chief technologist di Crossroads Technologies, e autorità riconosciuta in ambito cloud e mobile computing, oltre che nell’integrazione del valore di business con l’IT. Blogger e autore, Frank Greco ha oltre 15 anni di esperienza nei progetti IT, ed è presidente della International Enterprise Services and Architecture Conference, dove esperti relatori di Google, Amazon, Luminis e altre aziende descrivono i loro moderni approcci a microservizi, scalabilità, applicazioni serverless e altri rilevanti temi.

Frank Greco sarà il chairman della conferenza di Technology Transfer “Accelerating Technology Innovation” che si terrà a Roma il 13-14 maggio 2019.