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Come funziona veramente InfoSight

Oggi qualunque organizzazione e attività di business dipende in maniera crescente dal buon funzionamento dell’infrastruttura IT: l’insorgere di un problema è fonte di rallentamenti o interruzioni delle applicazioni, e può comportare grandi perdite di tempo per la sua risoluzione. Fortunatamente, l’avvento dell’intelligenza artificiale (AI) sta permettendo di adottare un modello di IT che consente a tali infrastrutture digitali di autogestirsi, autoripararsi (self-healing) e auto-ottimizzarsi. È il caso, per esempio, dell’introduzione da parte di HPE della piattaforma di analisi predittiva e AI HPE InfoSight.

 

Intelligenza artificiale al servizio dell’IT

Per mantenere nel tempo disponibilità e prestazioni delle applicazioni e fornire performance ottimali a workload in continua evoluzione, occorre controllare con efficienza l’infrastruttura: ma quest’ultima è diventata troppo complessa e non è più amministrabile attraverso i tradizionali approcci manuali.

La piattaforma di intelligenza artificiale HPE InfoSight mira proprio a eliminare l’onere della gestione manuale, applicando algoritmi di apprendimento automatico (machine learning - ML) basato su cloud, che consentono di prevedere e prevenire i problemi in tutto lo stack infrastrutturale, in modo da garantire prestazioni ottimali e un efficiente utilizzo delle risorse.

Monitorando l’infrastruttura 24 ore al giorno, per 7 giorni alla settimana, HPE InfoSight è in grado di prevedere e risolvere in automatico l’86% delle problematiche, garantendo una disponibilità del 99,9999% e abbattendo del 79% le spese operative per lo storage. I problemi risolti non riguardano solo quelli legati a quest’ultimo, ma anche altre cause primarie dei malfunzionamenti, come lo stato delle macchine virtuali o i difetti di configurazione in tutta l’infrastruttura.  

HPE InfoSight si differenzia da altri strumenti di gestione per un approccio unico alla raccolta e analisi dei dati: in ogni istante milioni di misurazioni dei sensori rilevano lo stato di sistemi, sottosistemi, e dell’infrastruttura circostante, nella base globale installata. Questa piattaforma di AI è in grado di apprendere di continuo dai dati telemetrici, arrivando a stabilire e pianificare in maniera autonoma quale ambiente operativo e quali requisiti tecnici (capacità, prestazioni, larghezza di banda) siano i più indicati per ciascun workload e applicazione. Ciò diventa possibile grazie ad algoritmi di machine learning evoluti, che guidano i tool analitici predittivi a scoprire e prevedere un comportamento problematico, attraverso il riconoscimento degli schemi di funzionamento e delle configurazioni di ciascun sistema.

 

Analisi predittiva per automatizzare il supporto

Con la propria modalità proattiva di risoluzione dei malfunzionamenti, HPE InfoSight consente di fatto di eliminare le attività di supporto di livello 1 o 2, in cui spesso gli utenti sperimentano frequenti frustrazioni, a causa di incomprensioni e tentativi del vendor di risolvere i problemi quando ormai i danni sono già stati prodotti. Se c’è un problema già registrato nella base installata, l’intelligenza di HPE InfoSight eviterà che esso possa ripresentarsi nell’infrastruttura di qualche altro utente. 

Inoltre, quando HPE InfoSight rileva un problema non risolvibile in automatico, gli esperti del supporto di HPE, possedendo già tutte le informazioni in merito, possono indagare in anticipo sulle cause primarie dell’inconveniente, per arrivare a risolverlo con rapidità.

Grazie all’adozione degli strumenti di analisi predittiva, HPE InfoSight permette di prevedere, prevenire e autorisolvere i problemi, sia a livello di storage, sia a livello delle macchine virtuali (VM) o di altri componenti dello stack infrastrutturale, prima che possano determinare un impatto negativo sull’operatività del business. E ciò grazie alla capacità del sistema di monitorare di continuo centinaia di ‘firme’ predittive, che permettono di rivelare lo stato di ogni sistema e apparato della base installata, misurando e valutando i parametri critici di funzionamento a livello di disponibilità, prestazioni, capacità, sicurezza, protezione dei dati. 

Infine, anche la gestione del ciclo di vita dell’infrastruttura risulta semplificata, dalla fase di pianificazione, a quella di espansione: HPE InfoSight è infatti in grado di dimensionare in modo accurato una nuova infrastruttura, simulando diversi scenari ‘what-if’ e usando i modelli di machine learning per prevedere con precisione i requisiti necessari in termini di prestazioni, capacità, banda, in base a specifici tipi di aggiornamento.

 

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