Il Machine Learning conquista l’Hybrid Cloud ma ci sarà sempre bisogno di un partner
Che ne diresti se la macchina lavorasse per te? Una delle tendenze del 2018 a proposito di cloud ibrida prevede che metodologie e strumenti tipici dell’Intelligenza Artificiale, a partire dal Machine Learning che ne è la base, si “impossesseranno” del cloud ibrido con l’obiettivo di monitorare e aiutare a ottimizzare le operazioni in un data center.
Qui trovi una conversazione molto interessante con il guru del Machine Learning di IBM.
Dall’analisi delle cause dei malfunzionamenti più profondi, dal supporto nell’implementazione alla gestione dei ticket per gli interventi, che siano di manutenzione ordinaria o straordinari, le funzionalità tipiche del machine learning potranno essere molto utili ai team preposti all’intervento su un’architettura hybrid cloud.
Fino, addirittura, a costituire i team automaticamente. Sappiamo bene che oggi, per mettere le mani all’interno di un cloud ibrido, non è conveniente ricorrere ai tuttologi. La complessità delle architetture richiede diverse competenze e spesso il partner di progetto deve correre ai ripari con certificazioni sempre più puntali e aggiornate.
Inoltre, ottimizzare i processi significa anche comprendere in tempo che tipo di competenza sia necessaria per una configurazione o un intervento e, per questo, tornerà molto utile avere un bot in grado di identificare il problema e delegarne la risoluzione al team più opportuno.
Tutto rose e fiori, insomma? Forse qualcuno potrebbe pensare che siano crisantemi per il canale: se le macchine prenderanno il controllo dei data center cambierà il ruolo dei Business Partner?
Se si compie un’analisi superficiale delle conseguenze della diffusione dell’Intelligenza Artificiale si sta commettendo un errore grossolano.
Le macchine non sostituiranno mai l’uomo, lo possono solo aiutare.
Ci sarà sempre bisogno di qualcuno che dica alle macchine cosa fare e che le segua per un fine tuning costante. Anzi, ci sarà bisogno di qualcuno che capisca il linguaggio di queste macchine virtuali, dunque meglio attrezzarsi con corsi e certificazioni adeguate anziché disperarsi.
È previsto che il mercato mondiale del ML passi dai 1,41 miliardi di dollari del 2017 agli 8,81 miliardi di dollari entro il 2022 con un CAGR del 44% (vedi qui per un approfondimento).
Insomma, il supporto di una squadra formata da risorse competenti, di un Platinum Business Partner IBM come Uno Informatica, pronto e aggiornato, sarà ancora necessario per scegliere insieme ai propri clienti le soluzioni di Machine Learning più opportune.
