Aruba ha annunciato una nuova collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università degli Studi di Pisa nell’ambito dell’efficienza energetica, un tema che 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.

L’accordo quadro di durata biennale riguarda un progetto sperimentale di machine learning e IA applicata al cloud computing, che mira a sviluppare una soluzione integrata per la gestione dei carichi su piattaforme cloud basata sulla predizione delle risorse utilizzate dalle macchine virtuali (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 e il loro costo è influenzato dal consumo energetico, poter ottimizzare l’utilizzo di tali risorse (modulando ad esempio 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.

In dettaglio, attraverso il progetto congiunto verranno sviluppati due differenti algoritmi:

Global Cloud Data Center

  • 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 consentirà di sviluppare una soluzione integrata per la gestione delle VM 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.

Infine, tra i benefici principali del progetto si segnalano:

  • Poter muovere in maniera predittiva e su base storica il carico tra nodi OpenStack per ottimizzare l’uso delle risorse sui nodi
  • Garantire risorse adeguate alle richieste dei clienti, ottimizzando l’utilizzo dei server dedicati al servizio senza creare limitazioni artificiali
  • Disporre di nodi di computation in stand-by nei cluster OpenStack da attivare in base alle esigenze di distribuzione del carico

“Questa partnership è un passo significativo verso l’innovazione nell’applicazione pratica del machine learning all’interno dell’ecosistema cloud e 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“ ha commentato Daniele Migliorini, Head of Engineering di Aruba.