La crescita del mercato del Cloud per le imprese è esponenziale. Nel 2020, con una aumento del 25% circa, varrà 2,5 miliardi di euro. Non esiste un’altra tecnologia abilitante capace di simili performance e, secondo gli esperti, questo trend continuerà per un po’.
Lo sa bene Google, colosso americano di servizi online (del gruppo Alphabet) noto a tutti per il motore di ricerca, che per cogliere l’occasione non solo ha investito qualcosa come 30 miliardi di dollari dal 2017, ma ha dato vita alla metamorfosi di se stesso. Oggi è a tutti gli effetti una società di Information technology, che offre risorse di intelligenza artificiale, di internet delle cose, di computing, di machine learning, di monitoraggio e di diagnostica per prodotti e macchine industriali. Il veicolo grazie al quale fa tutto ciò è appunto la Google Cloud Platform, una piattaforma completa per la trasformazione digitale delle aziende che funziona sulla stessa infrastruttura di Ricerca Google e YouTube. Quanto a Cloud per imprese, oggi Mountain View è il quarto vendor globale, ma non è un segreto che punti al podio.
La trasformazione di Google ha comportato la nascita della società Google Cloud, guidata dal ceo Thomas Kurian, e la rivoluzione della struttura di vendita, che è stata declinata in base alle dimensioni delle aziende-utenti e in rapporto ai settori industriali di appartenenza. Ma come funziona la piattaforma? Che genere di servizi possono ottenere le aziende? Ne abbiamo parlato con Paolo Spreafico, head of customer engineering di Google Cloud Italy.
Per l’anno in corso è prevista una crescita imperiosa del Cloud pubblico
Tra le tecnologie abilitanti, il Cloud è quella che avanza al passo serrato, a doppia cifra. Soprattutto in Italia. Nel Belpaese, secondo la società americana di consulenza in ambito It e innovazione Idc, il balzo del mercato dei servizi di public Cloud fra il 2018 e il 2019 è stato clamoroso, avendo fatto segnare, nel passaggio tra 1,6 e 2 miliardi di euro, una crescita del 26,1%. La parte del leone, dal punto di vista quantitativo, l’ha fatta il software as a service (SaaS), un modello di distribuzione in base al quale un provider ospita le applicazioni e le rende disponibili online agli utenti. Prima il software veniva acquistato e installato localmente; ora è accessibile via internet previo abbonamento. Il rialzo è stato del 23,7%, da 1 a 1,3 miliardi. Percentualmente meglio sono andati il platform as a service (PaaS) – uno dei servizi principali del Cloud computing: è quando il fornitore mette a disposizione una piattaforma, ad esempio uno spazio web già dotato delle funzioni fondamentali, come il sistema operativo e il database, e all’azienda utente non resta che sviluppare applicazioni; e l’Infrastructure as a service (IaaS) – che consiste nell’accesso in cloud all’intero data center virtuale, hardware compreso.
Il fatto è che oggi le risorse fisiche possono essere trasformate in logiche. Gli switch, lo storage, le appliance, i router, gli apparati di sicurezza possono essere softwarizzati e messi in rete. Rispettivamente, il primo è avanzato da 211 a 275 milioni, con un incremento del 30,6%; il secondo da 338 a 443 milioni, con una crescita del 31%. E questo trend continuerà anche nell’anno in corso. Con un mercato a quota 2,5 miliardi, è previsto un aumento del 24,4%. Numeri e percentuali importanti. Il Saas raggiungerà la soglia di 1,6 miliardi (+ 21,9%); il PaaS quella dei 356 milioni (+29,5%); lo IaaS quella dei 571 milioni (+28,8%). Ma chi sono i vendor protagonisti? Nel Vecchio Continente, coprono il 40% del mercato Aws, Dropbox, Google, Ibm, Microsoft, Oracle, Salesforce.com, Sap, ServiceNow e Visma. È la top ten in ordine alfabetico. Nel mondo, secondo Kinsta, un provider di servizi di hosting WordPress, il Cloud di Google occuperebbe la quarta posizione, con una quota del 4,6%, dopo GoDaddy Gruop (6,7%); Amazon (6%); e Endurance Group (5,1%). Google, 114mila dipendenti, è parte della holding Alphabet, che nel 2019 è cresciuta del 18,3%, portando le revenue a quota 162 miliardi di dollari.
Google Cloud come fornitore di soluzioni Saas
Sul mercato, Google è presente come Saas, con G Suite. È il pacchetto che funziona su Pc, smartphone e tablet, e che contempla Gmail, Documenti, Drive e Calendar per le aziende. Tutti strumenti noti, perché presenti nei terminali di un vasto pubblico di utenti: a livello globale sono operativi in sei imprese su dieci. Consentono di rimanere in contatto con i colleghi ovunque si trovino. Ad esempio, con calendari condivisi si possono consultare date e orari in cui sono disponibili gli interlocutori e pianificare riunioni inviando inviti email. E alla fine, basta un clic da qualsiasi device abilitato per trasformare una riunione in una videoconferenza. Gli aggiornamenti dei file, poi, sono salvati e archiviati in Drive automaticamente, così tutti possono sempre accedere alla versione più recente.
Google Cloud come fornitore di soluzioni Paas
La multinazionale è attiva come Paas, ad esempio con Google Cloud App Engine, Google Cloud SQL, Google Cloud Datastore. La prima è una piattaforma per lo sviluppo di applicazioni web controllate dai data center della multinazionale. Il secondo è servizio governato da Mountain View che semplifica la configurazione, la manutenzione e l’amministrazione di database relazionali sulla piattaforma Cloud di Google. Un database è di per sé una raccolta di dati; quello “relazionale” li organizza in tabelle strutturate in righe e colonne, che definiscono connessioni logiche e legami tra elementi. Le informazioni, cioè, sono normalizzate secondo un modello rigoroso, e la raccolta dei dati risulta più aderente alla realtà.
Google Cloud come fornitore di soluzioni Iaas
Il colosso fondato da Sergey Brin e Larry Page è operativo come IaaS, ad esempio con Google Cloud Engine e con Google Cloud Storage. Il primo offre macchine virtuali che vengono eseguite eseguite nei data center di Google. Queste sono software che creano un ambiente simulato che riproduce il comportamento di una macchina fisica; ad esempio un server, o un Pc. Grazie a Goolge Cloud Engine si possono effettuare applicazioni come se queste interagissero veramente con un apparato hardware. Il grande vantaggio è che con questo modello si possono offrire a più utenti al contempo ambienti operativi separati, senza dover spartire le risorse di un sistema fisico reale. Quanto al secondo, è un servizio web di archiviazione di file sull’infrastruttura della piattaforma. Memorizza oggetti fino a 5 TiB organizzati in bucket (genere di documenti in cui i dati sono suddivisi in aree) identificati da una chiave univoca assegnata dall’utente.
Focus sulla manifattura: l’IoT di Google
Per Spreafico, da quando è emersa l’esigenza da parte di industrie del monitoraggio in tempo reale di prodotti e impianti, l’IoT è diventato l’obiettivo fondamentale dell’offerta corporate della multinazionale americana. «L’idea è che sempre più oggetti, macchine e dispositivi, debbano essere sempre più connessi, contemporaneamente, per lavorare con una sempre maggiore quantità di dati». Google Cloud IoT è un set completo di strumenti per raccogliere, elaborare e archiviare informazioni a livello perimetrale e in remoto. È una piattaforma costituita da servizi cloud gestiti e scalabili, e da un software integrato per l’elaborazione at the edge – che peraltro presenta funzionalità di machine learning (l’apprendimento automatico: il sistema impara dall’esperienza, rendendosi capace di svolgere ragionamenti induttivi, elaborando regole generali definite associando l’input all’output corretto; ndr). La platform supporta una vasta gamma di sistemi operativi, ad esempio funziona con Debian Linux ed è compatibile con i dispositivi di Intel e Microchip. Uno dei servizi messi a disposizione è Cloud IoT Core, che consente di importare i dati di un numero potenzialmente illimitato di dispositivi dislocati in tutto il mondo, a prescindere dalla loro collocazione geografica. Una volta raccolte, le informazioni possono essere pubblicate su Cloud Pub/Sub per una loro analisi in tempo reale semplificata; con BigQuery, invece, possono essere elaborate in flussi e in batch (lotti) dando vita ad una disposizione logica di dati su un archivio a colonne: è un modo veloce per realizzare dashboard e visualizzare rapporti tra le informazioni. Altro sistema per evidenziare i risultati dell’analisi è Google Data Studio.
Focus sulla manifattura: l’Ai di Google
La multinazionale americana dispone di una particolare piattaforma, Ai Platform, che consente agli sviluppatori di machine learning, data scientist e data engineering di realizzare i loro progetti di intelligenza artificiale. Questi iniziano con grandi quantità di dati non strutturati con l’obiettivo di trasformarli in informazioni utili. I dati possono essere archiviati nel Cloud Store o nel già menzionato BigQuery. Poi servono algoritmi, elenchi finiti di istruzioni, che risolvono ciascuno un determinato problema attraverso un certo numero di passi elementari. I “problemi” che si considerano sono quasi sempre caratterizzati da dati di ingresso variabili, su cui l’algoritmo stesso opererà per giungere fino alla soluzione. Alla piattaforma AI è collegato un servizio di “etichettatura”, Ai Platform Data Labeling Service: per formare un modello di apprendimento automatico, si forniscono campioni di dati rappresentativi che si desidera classificare o analizzare, insieme al procedimento di calcolo per gestire ciascun insieme. Ad esempio, l’azienda spiega che «per formare un modello in grado di identificare i fiori nell’immagine, è necessario etichettare gli oggetti come girasoli, rose e tulipani nel set di dati di addestramento; per formare un modello in grado di classificare i nomi delle malattie nei documenti medici, è necessario che le parole relative alle malattie siano evidenziate nel set di dati del documento». Poi si possono utilizzare altri strumenti, come Deep learning VM Image, che offre macchine virtuali preconfigurate per applicazioni di deep learning. Questo è un metodo che si basa su diversi livelli di rappresentazione, corrispondenti a gerarchie di caratteristiche di concetti, dove quelli di alto livello sono definiti sulla base di quelli di basso rango.
In pratica, l’output del livello precedente viene utilizzato come input per quello successivo. L’intelligenza che emerge in procedimenti di questo tipo è il frutto di un movimento “diffuso”, e non centralizzato in una singola unità. Si simula il funzionamento del cervello: il ragionamento emerge dall’interconnessione di informazioni. Ai Platform Prediction, invece, gestisce le risorse di elaborazione in cloud per eseguire modelli di previsione. Infine, la multinazionale dispone di altri strumenti. «Il fatto – afferma Spreafico – è che la produzione industriale sta diventando sempre più intelligente e dinamica. Cambiano i flussi di lavoro, le catene di fornitura e i processi aziendali, compresi quelli decisionali. Sempre di più l’attenzione si sposta dalla capacità di raccogliere i dati alla capacità di analizzarli, cioè di renderli utili. Così, Google Cloud non offre solo IoT, analytics e AI, ma anche, ad esempio, la piattaforma Apigee per la gestione dell’intero ciclo di vita delle Api». Queste, acronimo di application programming interface, sono le procedure dedicate all’espletamento di un compito particolare. Sono dunque librerie software, che riuniscono set di strumenti specifici per agevolare il lavoro del programmatore. Il loro rilievo strategico nel contesto della digital transformation è legato al fatto di facilitare il dialogo tra applicazioni diverse. Apigee consente di progettarle, di proteggerle applicando criteri di sicurezza, di pubblicarle fornendo la documentazione di riferimento e gestendo il pubblico di utilizzatori, di analizzarne il traffico, di monitorarne la disponibilità e di trarne un valore economico con un procedimento di monetizzazione.
