Oltre il Cloud: perché la tua strategia AI ha bisogno di una prospettiva basata sull’edge

Siamo entrati nell’era dell’intelligenza artificiale, in cui enormi quantità di dati vengono sfruttati dall’AI per migliorare i prodotti, aumentare l’efficienza, potenziare la sanità e i trasporti e offrire esperienze più personalizzate. Casi d’uso emergenti dell’AI come veicoli a guida autonoma, il monitoraggio sanitario, la produzione intelligente e l’agricoltura di precisione promettono di migliorare la nostra vita e il nostro mondo.

Man mano che il costo delle GPU diventa sempre più accessibile, l’AI è destinata a diventare onnipresente con vantaggi per aziende di qualsiasi dimensione. Tuttavia, per ottenere tutti i benefici derivanti dagli insights e dall’efficienza dell’AI, le aziende devono disporre dell’infrastruttura IT giusta nel posto giusto. Per i casi d’uso dell’AI più avanzati, l’elaborazione dei dati in tempo reale a bassa latenza è fondamentale. Ciò richiede una potenza di calcolo all’edge, ovvero vicino al punto in cui i dati vengono generati e utilizzati.

I modelli IT che si affidano eccessivamente al cloud pubblico non riescono a soddisfare i requisiti di elaborazione in tempo reale di molte applicazioni di AI. Trasferire i dati verso data center pubblici su cloud lontani, non solo aumenta la latenza, ma può anche introdurre problemi legati alla privacy e alla sicurezza dei dati. Per gestire correttamente l’AI, le aziende hanno bisogno di hub interconnessi all’edge per integrare l’uso del cloud pubblico. Un’infrastruttura multicloud ibrida solida e ben connessa agli ecosistemi globali nelle posizioni marginali (edge), renderà le aziende inarrestabili nel futuro dominato dall’AI.

I dati sono eterni, chi li possiede invece non lo è

Oggi i dati vengono raccolti in quantità senza precedenti. Ogni giorno in tutto il mondo vengono creati centinaia di milioni di terabyte. L’AI e il machine learning stanno già dimostrando quanto questi dati siano ricchi di possibilità.

Allo stesso tempo, le organizzazioni si trovano ad affrontare numerosi rischi legati ai dati:

• Violazioni dei dati
• Cambi di proprietà tramite fusioni, acquisizioni, fallimenti e acquisizioni da parte di private equity
• Un numero crescente di normative sui dati a livello globale
• Dati proprietari e sensibili che devono rimanere riservati

Le aziende stanno quindi valutando con attenzione come proteggere al meglio la loro risorsa più preziosa. In settori come sanità e scienze biologiche, servizi finanziari, pubblica amministrazione e difesa, i dati altamente sensibili sono alla base della ricerca, dello sviluppo e del vantaggio competitivo delle organizzazioni. È quindi fondamentale elaborare i dati localmente, in un ambiente sicuro in cui le aziende abbiano il controllo delle informazioni e possano ridurre al minimo l’esposizione alle minacce esterne.

Se i dati sono eterni e rappresentano l’elemento distintivo di un’azienda, la loro conservazione, riservatezza, sicurezza e provenienza diventano fattori essenziali. E questo potrebbe significare dover ripensare a dove conservarli e come trasferirli.

Il problema di puntare tutto sul cloud

Per un certo periodo le aziende si sono focalizzate esclusivamente sull’adozione del cloud. Le imprese sembravano fare a gara per trasferire su quest’ultimo il maggior numero possibile di workloads . All’epoca ciò aveva un senso: le aziende cercavano di ridurre i rischi aumentando la flessibilità e la scalabilità della propria infrastruttura IT. Volevano liberarsi dai cicli di acquisto di apparecchiature di 60 mesi e accedere a risorse di l’elaborazione ad alte prestazioni.

Col passare del tempo, molti hanno capito che puntare tutto sul cloud non stava generando i risparmi e la riduzione del rischio attesi. Anche le aziende nate nel cloud hanno iniziato a rendersi conto che, crescendo, serve un maggiore controllo sui dati e hanno perciò inziato ad attuare iniziative di riequilibrio del cloud.

Oggi, nell’era dell’AI, le organizzazioni gestiscono così tanti dati e necessitano di così tante elaborazioni in tempo reale che un approccio IT cloud-first non è più la strategia migliore.

I nuovi casi d’uso e le opportunità dell’AI richiedono un approccio basato sull’edge

Il mondo sta vivendo un momento storico interessante con l’AI. Siamo nelle prime fasi di quella che sarà sicuramente una tecnologia rivoluzionaria. Internet ha rappresentato una svolta, ma sono serviti decenni per passare dal concetto iniziale di ipertesto degli anni ’60, all’HTTP e al World Wide Web degli anni ‘90. Il mondo dell’AI, invece, sta evolvendo molto rapidamente, ma siamo ancora all’inizio di quella che probabilmente sarà una rinascita del nostro modo di vivere e lavorare.

Nuovi modelli di AI vengono costantemente addestrati e operano negli ambienti più disparati: smartphone, automobili, dispositivi wearable, chioschi self-service. I sensori IoT raccolgono dati ovunque e le reti 5G si stanno espandendo per trasportarli. Come settore, stiamo ancora cercando di capire quale sia il miglior utilizzo della tecnologia, con idee innovative e intelligenti che entrano in produzione ogni giorno.

Le aziende riconoscono già il potenziale supporto dell’AI nel risolvere le loro problematiche:

• In ambito sanitario, il monitoraggio remoto dei pazienti e la diagnostica basata sull’AI stanno migliorando gli esiti clinici dei pazienti.
• Nel settore manifatturiero, la tecnologia dei “digital twins” e le soluzioni di gestione della supply chain stanno trasformando le attività produttive.
• Nel settore dei trasporti, i veicoli a guida autonoma e le soluzioni di gestione delle flotte stanno aumentando la sicurezza e l’efficienza.
• Nelle smart city, la gestione del traffico e i servizi di sicurezza pubblica riducono la congestione e accelerano la risposta alle emergenze.

Con l’aumentare delle applicazioni AI di successo, le aziende stanno realizzando che l’apprendimento automatico è l’unica strada da seguire. Ma queste applicazioni richiedono l’elaborazione dei dati in tempo reale, vicino al punto in cui i dati vengono generati e utilizzati. Per prendere decisioni basate sui dati, le aziende non possono permettersi di trasportare i dati — nemmeno alla velocità della luce — verso un cloud lontano o un data center on-premise. Servono infrastrutture all’edge.

L’AI richiede un ripensamento dell’infrastruttura

Per ridurre in modo significativo e sicuro la latenza e supportare i tempi di risposta di molti casi d’uso dell’AI, le organizzazioni stanno riconsiderando le rispettive strategie infrastrutturali per includere una combinazione di cloud ed edge.

Le aziende possono soddisfare le proprie esigenze di edge computing in diversi modi, utilizzando ad esempio zone di disponibilità del cloud, siti di proprietà aziendale e filiali oppure strutture di colocation. Qualunque sia la scelta, sarà comunque necessario accedere a cloud pubblici e disporre di una rete robusta in grado di connettere in modo sicuro tutte le risorse.

Infatti, laè fondamentale per l’AI, perché anche l’hardware più sofisticato serve a poco senza una connessione di rete affidabile. Se poi si hanno dati sensibili o altamente regolamentati, è ancora più importante disporre di opzioni di connettività private.

In Equinix, le organizzazioni possono connettere la propria infrastruttura privata a tutti i principali cloud, provider di servizi di rete e altri servizi IT utilizzando qualsiasi tipo di connettività, sia essa pubblica o privata, fisica o virtuale. Con oltre 260 data center in 74 mercati, possiamo aiutarti a trovare il tuo edge in qualsiasi parte del mondo. E potrai continuare ad avere la flessibilità di un’infrastruttura simile al cloud per spostare i workload in modo organico, replicare le distribuzioni e seguire i gruppi di utenti in nuove località. Equinix consente alle organizzazioni di assemblare la loro combinazione preferita di apparecchiature, private o gestite da partner, e di integrarle nella nostra rete con cloud, provider di servizi SaaS e qualsiasi altro elemento dell’ecosistema AI all’edge.

Per saperne di più sulla potenza dell’edge computing, scarica il nostro whitepaper Dove l’edge incontra l’opportunità dell’AI.

[1] “AI is upending edge strategies for some enterprises – Highlights from VotE: Edge Infrastructure & Services,” S&P Global Market Intelligence, 14 febbraio 2025.