DDN, distribuita in diversi mercati attraverso il system integrator MediaPower, rappresenta una delle principali piattaforme globali per la data intelligence, supportando le organizzazioni nell’accelerazione di grandi volumi di dati per ottenere insight in tempo reale.
L’azienda offre soluzioni di gestione dei dati che migliorano innovazione, efficienza dei costi, prestazioni operative e sicurezza in diversi settori.
DDN opera in ambiti che includono servizi finanziari, sanità e scienze della vita, automotive e manifatturiero, istruzione superiore, media e intrattenimento, energia e telecomunicazioni.
Questi settori si affidano alle soluzioni di gestione dati di DDN per aumentare innovazione ed efficienza operativa.
DDN ha recentemente inserito nella propria knowledge base un documento intitolato “A 5-Step Guide to Scalable AI Infrastructure and Data Intelligence”.
Di seguito una sintesi dei contenuti.
Il documento presenta un framework strutturato in cinque fasi per costruire un’infrastruttura AI scalabile, individuando nella data intelligence l’elemento centrale per abilitare i sistemi di intelligenza artificiale moderni.
A livello strategico, il testo evidenzia che l’intelligenza artificiale non rappresenta più un ambito sperimentale, ma una capacità strutturale per imprese, governi e istituzioni di ricerca.
Il vincolo principale non riguarda l’ambizione, ma l’infrastruttura.
Il vincolo principale non riguarda l’ambizione, ma l’infrastruttura.I modelli tradizionali di storage, progettati per elaborazioni batch e flussi lineari, non sono in grado di sostenere scala, velocità ed eterogeneità degli ambienti AI.
I dati vengono generati in modo continuo su sistemi distribuiti, dai dispositivi edge alle applicazioni cloud-native, richiedendo piattaforme capaci di gestirli, renderli accessibili e utilizzabili in tempo reale.
La prima fase si concentra sulla creazione di una base scalabile fondata su High-Performance Computing.
Gli ambienti HPC gestiscono storicamente carichi estremi come modellazione climatica, genomica e simulazioni su larga scala, configurandosi come punto di partenza naturale per l’AI.
Questi sistemi introducono principi architetturali fondamentali, tra cui pipeline dati ad alta capacità, integrazione stretta tra calcolo e storage e meccanismi di resilienza come fault tolerance e checkpointing.
Oltre alle prestazioni, l’HPC definisce una disciplina operativa nella gestione della concorrenza, del movimento dei dati e della pressione continua sull’I/O.
Le organizzazioni che maturano in questo contesto risultano più preparate a scalare i carichi AI senza riprogettare l’infrastruttura.
La seconda fase affronta la crescente complessità dei dati AI.
A differenza dei dataset tradizionali, i dati AI sono altamente eterogenei, spesso non strutturati e arricchiti da metadati che ne definiscono l’utilizzo lungo le diverse fasi della pipeline.
I dati provengono da fonti multiple, tra cui sensori, applicazioni e interazioni utente, e si muovono in ambienti ibridi che includono edge, core e cloud.
Il ciclo di vita è iterativo e non lineare: i dati vengono acquisiti, filtrati, etichettati, trasformati e riutilizzati più volte.
In questo scenario, i metadati diventano il livello organizzativo principale, abilitando ricerca, indicizzazione e orchestrazione in tempo reale.
L’infrastruttura deve quindi supportare elevata concorrenza, tagging dinamico e accesso multi-tenant senza degradazione delle prestazioni.
La sfida si sposta dalla capacità di storage alla data intelligence, intesa come capacità di comprendere, localizzare e attivare i dati in modo efficiente.
La terza fase riguarda l’operatività dell’AI.
Quando i progetti passano dalla sperimentazione alla produzione, emergono requisiti legati a governance, sicurezza, controllo dei costi e conformità normativa.
Diversi stakeholder interagiscono sugli stessi dataset, tra cui data scientist, sviluppatori e funzioni regolatorie, ciascuno con esigenze differenti.
Si rende quindi necessario un controllo granulare su accesso, tracciabilità e utilizzo dei dati.
Le infrastrutture AI moderne integrano la governance a livello architetturale, consentendo applicazione delle policy, differenziazione dei livelli di servizio e osservabilità in tempo reale.
La multi-tenancy diventa una capacità centrale, permettendo la coesistenza di carichi differenti su infrastrutture condivise mantenendo isolamento e conformità.
In questa fase, la scalabilità dell’AI dipende più dal coordinamento di processi, utenti e policy che dalla sola potenza computazionale.
La quarta fase analizza l’inferenza in tempo reale, che diventa il carico predominante una volta distribuiti i modelli.
A differenza del training, orientato al batch, l’inferenza richiede risposte immediate a input imprevedibili.
Le applicazioni includono rilevamento delle frodi, sistemi conversazionali e supporto alle decisioni cliniche, con requisiti di bassa latenza e disponibilità continua.
Queste esigenze sono amplificate da architetture come la Retrieval-Augmented Generation, in cui i modelli recuperano dati esterni prima di generare output.
RAG introduce nuovi requisiti infrastrutturali: gestione di grandi volumi di file di piccole dimensioni arricchiti da metadati, indicizzazione e ricerca in tempo reale e accesso alle informazioni in tempi inferiori al millisecondo.
I sistemi di storage evolvono in piattaforme dati attive, capaci di attivare workflow e alimentare le pipeline di inferenza con dati contestuali in streaming.
La quinta fase riguarda l’unificazione dei carichi AI.
La gestione separata di training, inferenza e analytics genera inefficienze, tra cui duplicazione dei dati, frammentazione della governance e complessità operativa.
La soluzione proposta consiste in una piattaforma unificata di data intelligence che supporta tutte le fasi del ciclo di vita dell’AI all’interno di un’unica architettura.
Questa piattaforma deve essere indipendente dall’hardware e adattabile a data center, ambienti cloud ed edge.
Deve gestire tutti i tipi di dati e garantire accesso coerente tramite interfacce file, object e query.
L’unificazione semplifica le operazioni, migliora la collaborazione tra team e accelera il passaggio dai dati grezzi agli insight operativi.
In questo modello, il layer dati diventa una risorsa attiva e condivisa, in grado di supportare iterazione e deployment continui.
Il documento evidenzia inoltre applicazioni concrete in diversi settori.
Il documento evidenzia inoltre applicazioni concrete in diversi settori.Nei servizi finanziari, le piattaforme unificate consentono elaborazioni a latenza ultra-bassa per trading e rilevamento delle frodi.
In sanità e scienze della vita, supportano analisi genomiche su larga scala e gestione dei dati clinici.
Nel manifatturiero vengono utilizzate per manutenzione predittiva e controllo qualità in ambienti edge, mentre nel settore pubblico per attività di intelligence e sicurezza.
Il fattore comune è la capacità di gestire carichi e dataset eterogenei all’interno di un’infrastruttura scalabile unica.
In prospettiva, il testo sottolinea la necessità di rendere le infrastrutture AI pronte al futuro.
Con l’aumento della dimensione e complessità dei modelli e con lo spostamento dell’inferenza verso utenti e dispositivi, le infrastrutture devono rimanere flessibili e adattabili.
Questo include supporto ad ambienti ibridi e distribuiti, maggiore automazione e integrazione più profonda con ecosistemi cloud-native.
Anche i requisiti normativi sono destinati a crescere, rafforzando l’esigenza di governance e trasparenza integrate.
La conclusione evidenzia che il successo delle iniziative AI dipende meno dagli algoritmi e più dalle capacità di gestione dei dati.
Le organizzazioni in grado di unificare, governare e rendere operativi i dati su larga scala risultano meglio posizionate per generare valore dall’AI.
La data intelligence emerge come elemento distintivo, trasformando l’infrastruttura da livello passivo di storage a risorsa attiva e strategica a supporto dell’intero ciclo di vita dell’intelligenza artificiale.
Sinossi
Un framework in cinque fasi descrive l’evoluzione verso infrastrutture AI scalabili, a partire da basi HPC fino all’unificazione completa della piattaforma.
La data intelligence viene identificata come capacità centrale per garantire accesso, controllo e attivazione dei dati in ambienti distribuiti.
L’integrazione di training, inferenza e analytics in un’unica architettura riduce la frammentazione operativa e supporta applicazioni AI in tempo reale a bassa latenza, incluse quelle basate su RAG.
Casi d’uso in ambito finanziario, sanitario, manifatturiero e pubblico confermano l’efficacia delle piattaforme unificate nella gestione di carichi eterogenei e dataset su larga scala.
La prospettiva evidenzia adattabilità, automazione e modelli ibridi come requisiti fondamentali per sostenere la crescita dell’AI.
Un’infrastruttura unificata abilita data intelligence e AI scalabile, migliorando governance, efficienza e prestazioni in ambienti distribuiti.
L’evoluzione dell’AI passa da HPC a piattaforme unificate di data intelligence, con focus su governance, inferenza real-time e ambienti ibridi.
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