Quali i punti di forza del business infrastrutturale di Lenovo? Quali le prospettive del caleidoscopico mondo dell’Ict, le cui componenti possono oggi essere distribuite su tre diversi livelli, edge, data center e cloud? «Il nostro differenziale competitivo è la capacità di progettare l’infrastruttura from edge-to-cloud attraverso un approccio consulenziale. È il nostro fattore distintivo. Nonostante tutti possano avere a disposizione le migliori tecnologie di base, sono pochi quelli che riescono a creare le fondamenta Ict a prova di futuro. Soprattutto tenendo in considerazione il tema dell’efficienza energetica.». È quanto afferma Massimo Chiriatti, chief technology & innovation officer di Lenovo. Oltre 30 anni di esperienza nei sistemi data center, Chiriatti è leader del team di consulenza presales della divisione Infrastructure Solutions Group (Isg) e uno dei massimi esperti italiani di intelligenza artificiale, tema oggi centrale nello sviluppo di sistemi predittivi. Ecco come la global company affronta le sfide della nuova Ict: dai sistemi gpu based in grado di supportare la potenza elaborativa necessaria per alimentare gli algoritmi di machine e deep learning ai sistemi iperconvergenti in grado di assicurare flessibilità e resilienza al business delle imprese. L’hardware è una commodity? «Non proprio», afferma il manager. «Se è vero che un server viene creato partendo più o meno dalle stesse componenti, il suo valore dipende dal livello di integrazione e ingegnerizzazione che si riesce ad esprimere. È una capacità sempre più importante ed è indispensabile per rispondere alla domanda di trasformazione digitale che viene sollevata dal mercato, che nel manifatturiero è sempre più trainata dallo sviluppo dell’Industrial Iot».
Server e potenza elaborativa per la nuova frontiera tecnologica dell’intelligenza artificiale
Secondo un recente report Idc, la spesa hardware che supporta il data processing del machine learning sta acquisendo un’inedita rilevanza. Se nel 2016, l’”Ai based computing” rappresentava il 9% della potenza di calcolo globale installata, oggi viene stimata al 12%, con una proiezione per il 2025 al 25%. Un mercato che Lenovo indirizza e presidia con i server modulari ThinkSystem basati su gpu Nvidia. Da sottolineare, inoltre, l’impegno nell’ambito dell’high performance computing, settore strategico per lo sviluppo di applicazioni Ai che necessitano di straordinarie potenze di calcolo. In questo mercato la multinazionale vanta una leadership globale: su 500 supercomputer installati nel mondo più del 30% è “made by Lenovo”. «La progressiva diffusione dell’intelligenza artificiale richiede potenze di calcolo superiori a quelle del passato», dice il manager. «Si deve avere la possibilità di implementare soluzioni innovative su qualsiasi nodo di rete, interno o esterno al perimetro aziendale. Indispensabile è avere un approccio flessibile e scalabile: serve per soddisfare esigenze espresse da una dimensione d’impresa del tutto eterogenea, che comprende sia grandi che piccole e medie aziende».
Data center, edge e cloud, un mercato che nel 2025 movimenterà una spesa superiore ai 300 miliardi di dollari
Sotto la guida di Yuanqing Yang, chairman e ceo di Lenovo, nel 2021 il fatturato ha preso il volo e ha raggiunto quota 71,6 miliardi di dollari (+18%). Con questi tassi di crescita, nel giro di 5 anni la multinazionale cinese dell’Ict potrebbe superare la barriera dei 100 miliardi di dollari. L’ebitda è superiore al 6% e viaggia attorno ai 4,7 miliardi, cifra che dimostra che l’hardware può continuare a generare alti valori di redditività. Tutte le tecnologie offerte dall’azienda abilitano quella che il gigante dell’information technology definisce “architettura client-edge-cloud-network-intelligence”, un ecosistema tecnologico, come afferma Yang, scalabile, end to end, il cui sviluppo è associato a un utilizzo sempre più pervasivo dell’intelligenza artificiale e a una modalità di consumo as a service.
L’Isg, la divisione Lenovo che si occupa di tutta la parte infrastrutturale (server, storage e networking) nel 2021 ha raggiunto un giro d’affari di 7,1 miliardi (+13%), contribuendo al 10% del fatturato complessivo, che per oltre l’80% è prodotto dall’Intelligent devices group (Idg), l’ammiraglia che ha in carico il business di pc, tablet e mobile device (62 miliardi di fatturato). Terza divisione, l’Ssg (Solutions and services group), dedicata all’erogazione di tecnologia pay per use veicolata attraverso il brand TruScale: nell’ultimo anno fiscale è la divisione che ha conosciuto la crescita più sostenuta (+30%), raggiungendo un fatturato di 5,4 miliardi. Le opportunità per un’espansione del businesss infrastrutturale non mancano. Secondo quanto affermato nell’ultimo financial report di Lenovo, gli investimenti in data center si prevede che nel 2025 possano dare vita a un mercato da 183 miliardi di dollari. Non meno promettente l’edge, il cui valore, nello stesso periodo, è stimato a 41 miliardi, e il cloud, che si presume possa valere 120 miliardi. Il tutto è trainato dalla crescita dei dati, il cui volume, nel solo giro di tre anni potrebbe addirittura raddoppiare. Data processing, potenza di calcolo e storage, Lenovo è nella condizione di poter soddisfare le molteplici esigenze legate alla trasformazione digitale di una qualsiasi impresa. Di fondamentale importanza lo sviluppo di soluzioni verticali, che vengono realizzate in collaborazione con un ampio eocosistema di partner. Fra le tecnologie di data center si evidenzia l’iperconvergenza, tecnologia abilitante sistemi che, in un’unica piattaforma, integrano computing, storage e networking, consentendo di creare data center modulari e scalabili ad alta automazione.
Intelligenza artificiale fa rima con Industrial IoT
Implementazione di algoritmi, embedded nei dispositivi o a bordo macchina, connessi e integrati a con unità di calcolo on e off premise, su server data center, cloud privato o pubblico. Con l’Ia di Lenovo si allena la macchina a riconoscere le immagini, individuando difformità o devianze di movimento, aumentando la capacità di interpretare la realtà. In generale, partendo dai dati immessi nel sistema, le soluzioni servono ad analizzare grandissime quantità di dati e a tradurle in informazioni utili che servono a semplificare le decisioni. «Il potenziale dell’Ia è tanto maggiore quanto più efficiente è l’ecosistema tecnologico sulla quale viene sviluppata e implementata», dice Chiriatti. Il progresso riscontrato in applicazioni nell’ultimo decennio non è infatti solo frutto dell’avanzamento della ricerca nel campo specifico del machine learning, ma anche il risultato ottenuto dall’affermazione ed evoluzione delle tecnologie edge e cloud che sfruttano unità di elaborazione grafica (gpu) e dalla diffusione e consolidamento dell’industrial IoT, che rende disponibili i dati su cui allenare gli algoritmi. Intelligenza artificiale è gpu computing. Abbinare l’Ia a una rete IoT dotata di sensori significa moltiplicarne le potenzialità applicative. Di manutenzione predittiva, per esempio, così come di controllo qualità. L’Ia, quindi, come strumento per una progressiva efficienza e ottimizzazione dell’ambiente di produzione, ma allo stesso tempo leva per sviluppare modelli di conoscenza a supporto di modelli di business as a service. «La mole e la complessità delle informazioni generate dalle nuove reti di oggetti sono tali che solo un sistema avanzato di intelligenza artificiale è in grado di gestirli in modo efficiente, e in qualche modo predittivo», spiega Chiriatti.
Gpu computing, calcolo parallelo a supporto dal data processing in ambienti Industrial IoT
L’affermazione dell’intelligenza artificiale in ambito manifatturiero è strettamente legata alla crescita dell’industrial Iot che da qui al 2025 si calcola possa produrre un giro d’affari prossimo ai 450 miliardi di dollari. «Le imprese che hanno avviato un percorso di digitalizzazione devono poter fare affidamento su un hardware di prossimità sempre più performante e soluzioni in grado di trattare volumi di dati sempre più massivi», afferma Chiriatti. Insomma, l’edge è il cuore dell’Industrial IoT. È l’insieme di tecnologie alla base dell’efficientamento dello smart manufacturing lungo tutta la catena del valore. Acquisizione dati dal campo, elaborazione e visualizzazione dei kpi di fabbrica e complementarietà con il cloud. È l’insieme di componenti che abilita l’integrazione Ot-It, l’elemento che consente di creare flussi di informazione coerenti con i differenti profili di responsabilità che esistono in un plant: dall’operatore di macchina al responsabile di produzione. Intelligenza artificiale è poi sinonimo di gpu computing. Il riconoscimento delle immagini, ad esempio, è una di quelle applicazioni perfette per una gpu in quanto viene sfruttato il meccanismo di elaborazione del calcolo parallelo. «Circa venti anni fa, le gpu venivano utilizzate principalmente per l’elaborazione grafica 3D, soprattutto in ambito gaming. Ben presto, gli informatici hanno però realizzato il reale potenziale di questi sistemi di elaborazione, spiega Chiriatti. Ora, la tecnologia grafica viene applicata in modo più estensivo. Le gpu attuali sono più programmabili che mai e costituiscono il vettore di accelerazione per un’ampia gamma di applicazioni che vanno ben oltre il rendering grafico tradizionale».
Calcolo distribuito e workload balancing: le architetture modulabili di Lenovo
Con l’edge di Lenovo si può avere potenza di calcolo parallelo supportata da gpu e analisi dati real time, qui e ora. Consente di modulare l’utilizzo del data center e del cloud, distribuendo le risorse di calcolo nel modo più efficiente ed efficace possibile. «La realtà interessante di oggi è poter avere delle infrastrutture abilitanti il data processing su più livelli gerarchici, edge, data center e cloud. Viviamo in un mondo ibrido, afferma Chiriatti. Non esiste “la soluzione”, esistono tante soluzioni, più opzioni e possibilità di scelta. Ecco perché è importante progettare l’architettura più corretta in termini di workload balancing e saper mixare nelle giuste proporzioni le componenti di calcolo e di storage. Individuare e raccomandare l’implementazione ottimale, dentro o fuori il perimetro aziendale, on e off premise, on edge o su server dedicato, piuttosto che in cloud o in edge-cloud, una prospettiva quest’ultima che diventerà sempre più interessante in funzione dell’affermazione di un’infrastruttura elaborativa che viene messa a disposizione attraverso micro data center di prossimità. Insomma, mai come adesso esiste una così grande flessibilità nell’approntamento dell’infrastruttura con la massina efficienza energetica».
Flessibilità è resilienza. Tecnologia ad alta adattabilità e a consumo
«In Lenovo siamo in grado di traslare qualunque desiderata d’impresa nella soluzione architetturale più corretta. Applichiamo un principio che è ormai diventato universale, quello della flessibilità, che poi significa resilienza, capacità di adattarsi a una domanda che cambia costantemente», dice Chiriatti. È il concetto che alla base della teoria evoluzionista, di tipo darwiniano. In qualche modo anche l’Ict segue questo principio: sopravvive adattandosi ai differenti contesti, applicativi in questo caso, con cui le aziende si confrontano negli anni. Un’Ict sempre più dinamica in funzione del business, quindi, che non solo prevede la possibilità di configurare l’architettura nel modo più efficace ed efficiente in relazione al tipo di domanda applicativa (workload) ma permette di selezionare anche la modalità di consumo che si ritiene più appropriata, capex oppure opex, modalità, quest’ultima che Lenovo, come già detto, rende fruibile attraverso il brand TrueScale. «In linea generale, posso affermare che il successo di un progetto di trasformazione digitale, di ristrutturazione, riconversione o creazione ex novo di un’infrastruttura dipende da chi progetta l’architettura, spiega il cto. Va da sé che poi debbano esistere degli specialisti che sappiano entrare nel merito dei singoli dettagli infrastrutturali, di computing, di storage e di networking».
Business continuity, latenza e tempi di risposta. Mai sottovalutare lo storage
«Quello che offriamo è una proposta infrastrutturale sempre più competitiva, un accesso ai dati sempre migliore, in termini di performance e efficienza, afferma Chiriatti. In tema di data processing ci si concentra quasi sempre esclusivamente sulla potenza di calcolo, poca attenzione viene data allo storage. Eppure, per avere un accesso ai dati con tempi di risposta sempre più rapidi, è proprio questa la componente più critica. L’architettura viene definita in base ai requirement del workload e del processo. E il tutto deve assicurare la business continuity, ovvero la continuità operativa, minimizzando i rischi di downtime. Si deve fare in modo che l’applicazione sia sempre up and running, anche a fronte di un qualsiasi failure dell’hardware. Insomma, vanno costruiti sistemi ad altissima affidabilità e disponibilità. Ancora una volta, ritorniamo al concetto di resilienza».
TruScale: pc, mobile device, server e storage in modalità as a service
Se inizialmente TruScale era il brand che Lenovo utilizzava per commercializzare i suoi servizi pay per use dedicati all’infrastruttura informatica delle aziende, ora copre di fatto tutto il portfolio dei prodotti Lenovo. Questo significa che anche altre offerte as a service che la multinazionale aveva introdotto separatamente, come il device-as-a-service, convergono sotto l’unico ombrello di TruScale. Il risultato è una soluzione globale accessibile al cliente tramite un singolo contratto, estesa dal cloud fino ai device dei dipendenti. Recenti ricerche condotte da Gartner e Idc mostrano che il mercato as-a-service sta crescendo quattro volte la velocità del mercato totale dei servizi It. In tre anni, i modelli as-a-service rappresenteranno il 12% della spesa per server e oltre il 50% dell’acquisto di storage aziendale, e circa il 17% della spesa per i pc aziendali.
