Con l’emergere dell’intelligenza artificiale (AI), le aziende si trovano a dover affrontare sfide significative nell’integrazione delle tecnologie esistenti, in particolare tra ambienti di macchine virtuali e container. Il concetto di “dual-native”, proposto da Nutanix, offre una soluzione promettente per operare in modo sinergico in questi contesti complessi.
In passato, molte organizzazioni seguivano un modello di “single-stack” per la loro infrastruttura informatica, accettando limitazioni nella scelta delle tecnologie in cambio di una gestione semplificata. Tuttavia, la crescente complessità dei sistemi informatici, dettata dalla transizione verso multi-cloud, hardware specifici per applicazioni e la necessità di ottimizzare i ritorni sugli investimenti nell’era dell’AI, ha reso obsoleto questo approccio. Gli ambienti IT moderni sono intrinsecamente eterogenei, caratterizzati da un mix di software, hardware, servizi cloud e applicazioni legacy.
In questo scenario, l’adozione dell’AI ha portato all’emergere del cosiddetto “VM-container divide”. Molte applicazioni aziendali critiche che dovrebbero migrare verso i container continuano a funzionare su macchine virtuali, poiché i servizi cloud-nativi accentuano l’uso dei container, limitando l’accesso ai datacenter e ai workload delle macchine virtuali. Le aziende si trovano così a dover affrontare la difficoltà di implementare soluzioni AI senza ricorrere a complesse migrazioni o alla creazione di silos infrastrutturali.
Questa frammentazione degli ambienti di VM e container porta a problemi operativi significativi, come la duplicazione dei piani di capacità e la necessità di gestire contratti di supporto separati. Con l’adozione di AI che richiede sempre più l’uso dei container, le aziende possono riscontrare un utilizzo inefficiente delle risorse, creando capacità “stranded”, ovvero risorse di calcolo installate ma non utilizzabili per carichi di lavoro attivi.
Verso un Modello Operativo Unificato
La necessità di affrontare questa divisione tecnologica è urgente. Harsha Kotikela, Senior Director di Product & Solutions Marketing presso Nutanix, sottolinea che l’accelerazione verso l’adozione dei container è evidente, con otto executive IT su dieci che confermano come l’AI stia influenzando in modo significativo questa transizione. È fondamentale quindi adottare un modello operativo unificato che consenta alle organizzazioni di utilizzare l’AI agentica senza compromettere la flessibilità.
Nutanix propone un’architettura dual-native attraverso la sua Nutanix Cloud Platform (NCP), che supporta l’esecuzione simultanea di workload basati su VM e container, offrendo una governance coerente. Questa piattaforma ibrida integra risorse di calcolo, storage e gestione e funziona con Nutanix Enterprise AI (NAI) che facilita la distribuzione, la governance e la scalabilità delle workload AI.
Partnership strategiche, come quella con NVIDIA, sono fondamentali per arricchire il portafoglio di AI di Nutanix, permettendo alle aziende di combinare l’infrastruttura ibrida di Nutanix con le capacità di calcolo accelerato di NVIDIA. Le soluzioni offrono un accesso dati ad alte prestazioni per le workload AI e semplificano l’operatività delle applicazioni AI agentiche.
Valorizzare gli Agenti AI
Kotikela osserva che la nuova fase dell’AI agentica sarà misurata dalla capacità di operare con governance e controllo. La continua evoluzione delle capacità di NAI, ora nella sua Release 2.8, consente alle organizzazioni di utilizzare l’AI su VM e container, gestendo efficientemente i modelli privati e le interazioni con soluzioni pubbliche.
Il vero valore di Nutanix risiede nella sua capacità di integrare e operare un’architettura multi-tier che permette ai team IT di concentrarsi sull’operatività dell’AI, invece di perdersi nella complessità della sua infrastruttura sottostante.
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