L’innovazione sostenibile nel cloud promossa da un’importante partnership tra Aruba e l’Università di Pisa.
L’alleanza tra il noto provider di servizi cloud Aruba e l’illustre Università di Pisa segna una svolta strategica nell’ottimizzazione delle risorse legate al cloud computing. La partnership sperimenta l’uso di machine learning (ML) e Intelligenza Artificiale (IA) per sviluppare soluzioni innovative a favore di un’efficienza energetica maggiormente rilevante.
L’attenzione verso un uso oculato delle risorse, specialmente nell’ambito energetico, risponde non solo a esigenze economiche ma anche a quelle incalzanti dell’ambiente e della normativa comunitaria, in primis la direttiva EED (Energy Efficiency Directive) dell’Unione Europea. Daniele Migliorini, Head of Engineering di Aruba, ha sottolineato l’importanza di questa collaborazione come motore di innovazione e di trasformazione prospettica nel panorama del cloud. La sintesi tra l’esperienza aziendale e l’expertise accademico pisan promette avanzamenti significativi nell’ambito del cloud sostenibile.
La collaborazione avviene con il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’ateneo, rappresentato dal suo direttore Andrea Caiti e dal responsabile scientifico Carlo Vallati, testimonia di un dialogo proficuo e aperto tra ricerca e settore imprenditoriale, alla costante ricerca di soluzioni avanzate che possano generare impatti positivi non solo a livello locale, ma anche su scala globale.
Il progetto biennale all’ordine del giorno prevede lo sviluppo di un sistema integrato per la gestione dei carichi di lavoro sulle Virtual Machine (VM), tramite l’analisi di dati storici e l’impiego di algoritmi specifici, mirati alla riduzione del consumo energetico dell’hardware, preservando le prestazioni necessarie agli utenti.
L’efficienza energetica assume una valenza centrale in quanto strettamente legata alla dinamicità e al costo operativo degli ambienti cloud. Un controllo predittivo e accurato delle risorse – che adatta l’hardware in modo proattivo in base ai bisogni dei clienti – implica un abbassamento dei consumi e, di conseguenza, un’offerta con costi più vantaggiosi.
Nel dettaglio, il progetto mira alla creazione di due algoritmi distinti: uno per la profilazione dinamica delle VM per identificarne i profili rispetto alle risorse impiegate storicamente, e un altro per la gestione delle VM basandosi sui profili identificati per una distribuzione più efficiente delle esecuzioni hardware.
La finalità è quella di concepire una soluzione integrata alla gestione delle Virtual Machine basata sulla previsione dei carichi, realizzando un proof-of-concept basato su Openstack per testare sul campo le applicazioni pratiche. I benefici attesi spaziano dalla capacità di spostare dinamicamente il carico tra nodi OpenStack per favorire un impiego ottimale delle risorse hardware, alla garanzia di adeguate risorse per le richieste clienti, fino alla disponibilità di nodi di computazione in stand-by attivabili secondo le esigenze.