Big Data, IA e soluzioni di Grid Computing

Big Data

Metti subito in atto il tuo business plan Big Data

Per avviare in modo rapido ed efficace progetti di Big Data e Machine Learning, le soluzioni preinstallate e preconfigurate OVHcloud sono l’ideale per risparmiare tempo ed energie. In base alle proprie competenze e necessità specifiche, è possibile importare i dati in cluster concepiti per progetti di ampia portata o riutilizzarli ed estenderli per adattarli ad esigenze specifiche.

Le nostre soluzioni di Intelligenza Artificiale e High Performance Computing

I nostri partner
Irontec
Irontec

Dal 2003 Irontec fornisce ai propri utenti la certezza di infrastrutture e applicazioni in mani sicure. Partner OVHcloud più premiato negli ultimi anni, è vincitore dell’OpenAwards come miglior provider europeo di soluzioni tecnologiche open. è vincitore dell’OpenAwards come miglior provider europeo di soluzioni tecnologiche open.

Grupo Trevenque
Grupo Trevenque

Grupo Trevenque supporta le aziende nell’utilizzo di tecnologie per migliorare i propri processi e il proprio business model. Con oltre 25 anni di esperienza, fornisce ai propri clienti soluzioni software e Cloud.

Thales
Thales

In un mondo in costante evoluzione e sempre più connesso, Thales fa parte di chi ha grandi ambizioni: mettere la tecnologia digitale al servizio di un mondo migliore e più sicuro. Per assicurare che chiunque possa usufruire delle novità tecnologiche con fiducia, Thales supporta la trasformazione dei sistemi IT e delle soluzioni più critiche e protegge i dati per l'intero ciclo di vita, dalla creazione al loro utilizzo.

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Quali sono le sfide tipiche del Big Data?

Big Data e Machine Learning aumentano di popolarità anno dopo anno ed è chiaro che la loro presenza nel mondo del business non è temporanea. Prima di investire tempo e denaro in qualsiasi programma, sia implementazioni su larga scala che progetti di Machine Learning per principianti, è importante essere consapevoli delle sfide aperte da questo settore. Solo così è possibile evitare errori costosi e mantenere un ampio margine di manovra per aggiungere o rimuovere risorse in futuro. 

La prima sfida che le aziende si trovano ad affrontare è rappresentata in genere dal volume di dati coinvolti, in quanto un data lake tradizionale contiene molti terabyte di dati non strutturati provenienti da sorgenti multiple. In questo caso il problema non è rappresentato solo dalla capacità di storage necessaria: questi dati grezzi devono infatti essere elaborati in un formato che possa generare il miglior impatto possibile sulle attività Big Data, operazione che richiede l'utilizzo di algoritmi complessi e potenti.

La seconda sfida riguarda invece l'hardware, perché la maggior parte delle soluzioni esistenti non possiede la potenza necessaria ai Big Data. Qui entra in gioco il Grid Computing, dove risorse multiple vengono interconnesse e condivise per supportare e potenziare le rispettive capacità. Anche se il Grid Computing è in grado di fornire i livelli di performance richiesti, però, è necessario prestare particolare attenzione a un’implementazione efficiente al miglior rapporto prezzo/performance.

Perché la protezione dei dataset è importante?

Quando si lavora a progetti di Big Data e Business Intelligence, la sicurezza dei dati è più importante che mai: non si tratta solo di raggiungere il successo, ma anche di adempiere ai propri obblighi legali e mantenere la fiducia dei clienti relativamente alla sicurezza dei loro dati sensibili (in particolare per quelli sanitari o bancari).  

Questa situazione pone una serie di sfide associate allo storage e alla disponibilità di grandi volumi di dati nei progetti di Machine Learning. Tutte le soluzioni di storage utilizzate, sia virtuali che fisiche, da un lato devono disporre di una capacità sufficiente per progetti Big Data, dall’altro soddisfare tutti i requisiti di conformità e possedere il più alto livello di sicurezza. Questo include le connessioni tra le diverse soluzioni all'interno dei datacenter e i collegamenti tra i datacenter esterni e la propria infrastruttura on premise.

Inoltre, con la recente introduzione di regolamenti sulla protezione dei dati come il GDPR, la totale reversibilità e il controllo della localizzazione dei dati è di fondamentale importanza. Tutte le soluzioni OVHcloud per Big Data, IA e Grid Computing ad alte prestazioni sono state disegnate con questo proposito. Indipendentemente dai servizi utilizzati e dalla loro interconnessione nei nostri datacenter, è possibile mantenere il completo controllo sulle modalità di hosting e gestione dei dati.