GenAI e automazione: accelerare il futuro del data center

Commissionato Nell'era dell'automazione e dell'IA generativa (GenAI), è tempo di ripensare a cosa significhi veramente "datacenter". Per coloro che hanno investito molto nel cloud pubblico, il data center potrebbe non essere il primo posto a cui pensare quando si parla di automazione e GenAI, ma queste tecnologie stanno cambiando rapidamente ciò che è possibile in tutti gli ambienti.

Dieci o quindici anni fa, quando le aziende iniziarono a bypassare l'IT rubando carte di credito e liberando gli sviluppatori dalle risorse cloud, il cloud pubblico era assolutamente la mossa giusta. Nella maggior parte delle grandi organizzazioni, i clienti interni venivano spesso ignorati o le loro esigenze non venivano pienamente soddisfatte. Volevano flessibilità, bramavano scalabilità e avevano bisogno di un basso costo iniziale per consentire ai progetti di incubazione di prosperare.

Se il tempo si fosse fermato, forse i terribili pronostici della fine del datacenter avrebbero avuto ragione. Io stesso ero piuttosto l'evangelista del cloud prima di saperne di più sull'altro lato della barricata. Allora perché questo evento a livello di estinzione non si è verificato? Perché il datacenter si è adattato. Certo, ci sono "aaS" e modelli di abbonamento ora disponibili on-premise; ma la vera forza stabilizzatrice è stata l'automazione.

Il che ci porta alla storia del giorno: GenAI e come può aumentare l'automazione nel data center per essere un'esperienza quasi alla pari con il cloud pubblico. Prima di arrivarci, però, dobbiamo esaminare il ruolo che l'automazione e lo scripting hanno svolto nel data center. Inizieremo spiegando alcuni elementi essenziali, quindi spiegheremo perché l'automazione e la GenAI hanno cambiato ciò che è possibile on-premise.

Modello operativo e infrastruttura cloud come codice

Iniziamo dalle basi: la base del cloud era l'infrastruttura come codice e l'idea di utilizzare l'IT come servizio. I tuoi sviluppatori non hanno mai dovuto parlare con un amministratore dello storage, un addetto alle operazioni IT o il team di rete per avviare rapidamente un ambiente e mettersi al lavoro. Questa dovrebbe essere la posta in gioco del tavolo nel 2023 e la buona notizia è del tutto possibile costruirla da soli. L'adozione di questo modello operativo significa che l'IT sta sfruttando policy e processi insieme all'automazione per rimuovere l'attrito dall'ambiente.

Rappresentazione visiva dell'esperienza finale quando hai automatizzato un modello operativo cloud

Set di strumenti di automazione e dati di telemetria

Oggi sono disponibili molti prodotti di automazione, gestione e telemetria/AIOps che forniscono un controllo e informazioni approfondite senza pari sui data center. I dati sono la base dell'intelligenza artificiale e della gestione efficace di un data center. Il controllo e la visibilità ora nei data center sono spesso un superset di ciò che può essere ottenuto nel cloud pubblico, sebbene gli hyperscaler abbiano svolto un ottimo lavoro anche in quel reparto. Data la natura multi-tenant del cloud, i fornitori di servizi cloud devono oscurare parte della conoscenza operativa per garantire la sicurezza di ogni cliente. Ciò si traduce in decisioni architetturali che limitano il modo in cui alcuni sistemi di monitoraggio possono essere distribuiti e quali dati possono essere raccolti. Un aspetto importante è garantire che tu stia integrando pesantemente queste soluzioni, abbracciando l'automazione e l'infrastruttura come codice, misurando/monitorando tutto e utilizzando un flusso di lavoro coerente per tutti i tuoi ruoli.

Rappresentazione visiva di uno stack di automazione/gestione comune

La prossima ondata di automazione IT con GenAI

Questo ci porta alla prossima evoluzione del datacenter che incorpora GenAI. Consentitemi di condividere una storia divertente su un ruolo passato in cui il cliente ha chiesto al consulente di marketing di creare un laboratorio pratico di implementazione HCI per l'infrastruttura fisica e virtuale e quindi non ha fornito alcun esperto in materia per aiutarlo. Se non è chiaro, quel consulente di marketing ero io, ed è stato probabilmente uno dei progetti più impegnativi su cui abbia mai lavorato. Ho utilizzato frammenti di codice e tutorial di YouTube per arrivare alle basi di come eseguire un'attività del genere. Ho passato settimane ad assemblare il puzzle, cercando di capire come ogni pezzo del puzzle si incastrasse. Per miracolo sono riuscito a farlo bene, anche se non sapevo molto di programmazione. Ad ogni modo, ecco Wonderwall... Voglio dire, qui c'è GenAI che lo fa.

GenAI è il motore di ricerca e la macchina per l'assemblaggio del codice che stavamo cercando

Ora intendiamoci nel mio laboratorio pratico, stavo facendo molto di più che installare Windows Server, ma non ho dubbi se gli chiedessi di fornire il resto di quel processo, potrebbe farlo. Ciò che è così importante è che con la mentalità dell'infrastruttura come codice e nei nuovi ambienti in cui gli sviluppatori potrebbero non avere familiarità con questi tipi di chiamate o runbook, GenAI è un nuovo alleato che può davvero aiutare. Molte persone non si rendono conto che l'accesso agli script dell'infrastruttura comune è prevalente e spesso è scritto dalle stesse società tecnologiche. Entrambi i fornitori di hardware e software hanno grandi repository di runbook, a volte è solo questione di trovarli: entra in GenAI. Un'altra considerazione importante è che l'infrastruttura stessa è intelligente e sicura. Questi comandi possono essere inviati a migliaia di server per scopi di gestione remota. Ciò abbassa notevolmente il livello di gestione dell'ambiente.

GenAI e costruzione di processi

Una delle mie storie preferite sul coinvolgimento dei clienti potrebbe sembrare un po' esagerata, un po' come quelle storie di smarrimento o incapacità di raggiungere qualcuno che sono insondabili per coloro che sono cresciuti con gli smartphone. Sentiamo parlare un sacco di container, ma quando ho affrontato questo argomento con un cliente, ha detto: "Non riesco nemmeno a mantenere i miei amministratori VMware, cosa ti fa pensare che potrei mai fare container?" Questo è qualcosa su cui ho riflettuto molto ed è probabilmente la più grande sfida con la tecnologia: se non ho le competenze, come potrei integrarla? Entra nel prossimo incredibile riduttore di attrito di GenAI: scrivere o trovare documentazione.

In soli due prompt abbiamo un processo di routine e di grande valore documentato e pronto per l'uso

Abbiamo avuto a lungo accesso a un'incredibile quantità di informazioni, tuttavia in precedenza non era possibile analizzarle tutte. Tutto questo cambia con GenAI. Ora, invece di navigare nella ricerca e setacciare i repository di codice, una semplice query o prompt in linguaggio naturale produce esattamente la documentazione necessaria. Invece di ore di ricerca di risposte, una vasta documentazione è a portata di mano in pochi minuti. Questo distrugge completamente qualsiasi barriera all'adozione della tecnologia. Sindrome dell'impostore, lacune nelle competenze e costi di cambio: sei all'erta.

Migliaia di possibilità, ma AI Ops è il prossimo

Voglio riconoscere la ricchezza di modi in cui questa tecnologia può aiutarci a gestire un data center. Probabilmente il prossimo ad aggiungere un valore significativo è AI Ops. Quei ricchi dati di telemetria possono dirci molto, ma tendono anche ad avere un problema di rapporto segnale-rumore. Stiamo semplicemente generando troppi dati perché gli esseri umani possano analizzarli e comprenderli tutti. Inserendo questi dati in GenAI e utilizzando il linguaggio naturale come interfaccia, estenderemo le informazioni a un pubblico più ampio e renderemo possibile porre domande a cui potremmo non aver mai pensato guardando grafici e dati grezzi. Il tempo medio di risoluzione precipiterà quando utilizzeremo questo tipo di dati. Ma c'è un enorme inconveniente, che ci porta al punto finale.

La GenAI e l'automazione cambiano ciò che è possibile, ma dobbiamo usarla con attenzione

Due delle principali sfide con GenAI devono essere affrontate. Essi sono: la perdita di proprietà intellettuale (PI) e la sua capacità di "allucinazioni” o inventare le cose. Decomprimiamo ciascuno e determiniamo come abbracciare la tecnologia senza inciampare durante l'implementazione.

Innanzitutto, discutiamo della perdita di IP. In qualsiasi scenario in cui i dati vengono inviati ai modelli GenAI forniti come servizio, rischiamo di perdere l'IP. Proprio come i primi giorni del cloud pubblico e dei bucket S3 aperti, i primi sperimentatori nel loro uso improprio o incomprensione, rischio creato per le loro aziende. Il modo migliore per contrastare questo problema è disporre di una strategia IT centralizzata, inserirli nei flussi di lavoro comuni o nella pipeline di sviluppo e, infine, dare la priorità alla creazione della propria GenAI on-premise per dati altamente sensibili che non possono essere inviati a un AIaaS che apprende costantemente dal proprio dati.

L'altro vantaggio di portare in casa un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è che puoi anche renderlo più preciso e metterci dei parapetti. Questo rende le risposte che genera più precise e nel contesto della tua attività. I guardrail possono anche fermare alcune delle “allucinazioni”, cioè quando la GenAI è costretta a rispondere ma fornisce informazioni imprecise e/o inventate per soddisfare la richiesta. Questo è un problema comune con GenAI. La realtà è che questi strumenti sono ancora nella loro infanzia. Proprio come la maggior parte eseguirà i test nella propria pipeline di rilascio, anche questa è un'area in cui dovrebbe essere posto più rigore prima di passare alla produzione. Sono un grande sostenitore dell'umano nel ciclo, o apprendimento automatico assistito dall'uomo, come un modo per ridurre gli errori con l'IA.

Il futuro è automatizzato

Il datacenter è qui per restare, ma può essere radicalmente trasformato con GenAI e automazione. Questi strumenti possono aumentare i nostri flussi di lavoro e aiutare le operazioni IT e gli sviluppatori a raggiungere capacità sovrumane, ma non sostituiscono direttamente le persone. Mentre implementi le tue strategie di automazione e intelligenza artificiale, è importante pensare a cosa stai cercando di realizzare e a quale livello di automazione con cui la tua organizzazione è a suo agio. Il futuro è luminoso e la capacità di innovare ovunque è ora una realtà.

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• Fonte: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/06/23/generative_ai_and_automation_accelerating/