Il Gruppo Aruba annuncia una nuova collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università degli Studi di Pisa.
Il tema dell’efficienza energetica sta diventando sempre più importante e determinante nella progettazione di qualsiasi servizio, per ovvie ragioni economiche ed ambientali, oltre che per l’attenzione al tema delle normative di riferimento, prima su tutte la EED – Energy Efficiency Directive – della Commissione UE.
Migliorini (Aruba): “Una sinergia che plasmerà il futuro del cloud“
“Siamo orgogliosi di annunciare la nuova collaborazione con un istituto di prestigio come l’Università di Pisa, un passo significativo verso l’innovazione nell’applicazione pratica del machine learning all’interno dell’ecosistema cloud. – ha commentato Daniele Migliorini, Head of Engineering di Aruba – Questa partnership riflette il nostro impegno continuo nella collaborazione tecnologica con istituzioni accademiche di eccellenza nel panorama italiano al fine di offrire soluzioni all’avanguardia e soddisfare le esigenze in rapida evoluzione del mercato. Siamo fiduciosi che la sinergia tra la nostra esperienza nel settore e l’expertise dell’Università di Pisa darà vita a soluzioni che plasmeranno il futuro del cloud e incentiveranno i benefici che possono derivare dall’Intelligenza Artificiale, ottimizzando l’uso dell’energia nel settore dei data center in ottica di sostenibilità a lungo termine.”
“Il nostro dipartimento ha una lunga tradizione di dialogo e lavoro accanto alle imprese – commenta il direttore del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Andrea Caiti – abbiamo attivi diversi laboratori dedicati alla ricerca per il 4.0 e il 5.0, che hanno ormai acquisito una rilevanza non solo locale, ma anche nazionale e internazionale. Sono numerose le richieste di collaborazione da parte di realtà imprenditoriali per corsi di formazione, co-progettazione di soluzioni, uso della strumentazione all’avanguardia dei nostri laboratori per studi di prodotto, e anche per istituire laboratori di ricerca congiunti. Questa apertura al territorio e questo dinamismo ci hanno consentito di contribuire a colmare effettivamente il divario da sempre esistito tra ricerca e impresa, mettendo letteralmente allo stesso tavolo due mondi che solitamente si parlano poco.”
“La possibilità di collaborare con una grande azienda come Aruba – aggiunge il responsabile scientifico della collaborazione Carlo Vallati – permette al nostro dipartimento di lavorare su temi di frontiera nell’ambito delle tecnologie cloud computing. Questo ci dà la possibilità di realizzare soluzioni innovative con un impatto potenzialmente significativo su ambiti quali l’efficientamento energetico e la sostenibilità ambientale, cruciali nello sviluppo del cloud del futuro”.
Il progetto
Da tali presupposti si sviluppa l’accordo quadro, di durata biennale, che coinvolge Aruba ed il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università degli Studi di Pisa in merito ad un progetto sperimentale di machine learning e AI applicata al cloud computing. Il progetto mira a sviluppare una soluzione integrata per la gestione dei carichi su piattaforme cloud, basata sulla predizione delle risorse utilizzate dalle Virtual Machine (VM). Tale predizione si dovrà basare sull’analisi di dati storici relativi alle VM e, tramite lo sviluppo di specifici algoritmi, avrà l’obiettivo di ottimizzare il consumo energetico dell’hardware, garantendo allo stesso tempo i requisiti richiesti dagli utilizzatori delle VM.
Poiché gli ambienti cloud sono generalmente utilizzati in maniera dinamica e flessibile, ed il loro costo è influenzato dal consumo energetico, poter ottimizzare l’utilizzo di tali risorse – ad esempio, modulando in maniera predittiva il numero dell’hardware rispetto alle specifiche necessità dei clienti – può ridurre i consumi quando non necessari e di conseguenza, offrire il servizio a dei costi più vantaggiosi.
Gli algoritmi
In dettaglio, attraverso il progetto congiunto verranno sviluppati due differenti algoritmi:
- un algoritmo di profilazione dinamica delle VM per delineare alcuni profili in base alle risorse utilizzate storicamente;
- un algoritmo per la gestione delle VM che sfrutta i profili per gestire le loro esecuzioni sui diversi hardware che compongono la piattaforma cloud, al fine di ottimizzare il consumo energetico, garantendo le prestazioni richieste.
Il progetto, dunque, consentirà di sviluppare una soluzione integrata per la gestione delle Virtual Machine su piattaforma cloud basata sulla predizione dei carichi e di implementare un proof-of-concept basato su Openstack per la sperimentazione sul campo attraverso casi applicativi. In dettaglio, tra i benefici principali del progetto si segnalano:
- la possibilità di poter muovere in maniera predittiva e su base storica il carico tra nodi OpenStack per ottimizzare l’uso delle risorse sui nodi;
- la possibilità di garantire risorse adeguate alle richieste dei clienti, ottimizzando l’utilizzo dei server dedicati al servizio, senza creare limitazioni artificiali;
- la possibilità di disporre di nodi di computation in stand-by nei cluster OpenStack da attivare in base alle esigenze di distribuzione del carico.
